基于遗传算法的模糊神经网络控制器研究
| 第1章 引言 | 第1-12页 |
| ·遗传算法历史与现状 | 第7-8页 |
| ·模糊神经网络历史与现状 | 第8-10页 |
| ·本文的研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第2章 遗传算法原理、改进与应用 | 第12-34页 |
| ·遗传算法的原理 | 第12-24页 |
| ·遗传算法基本概念和特点 | 第12-13页 |
| ·遗传算法的五个要素 | 第13-23页 |
| ·标准遗传算法 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的改进 | 第24-31页 |
| ·改进遗传算法 | 第24-29页 |
| ·仿真研究 | 第29-31页 |
| ·遗传算法的应用 | 第31-33页 |
| ·遗传算法在控制中的应用 | 第31-32页 |
| ·多目标优化问题的遗传算法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 模糊控制和神经网络控制 | 第34-49页 |
| ·模糊控制 | 第34-39页 |
| ·模糊控制的数学基础 | 第34-36页 |
| ·模糊控制器的基本结构 | 第36-39页 |
| ·基本模糊控制器的设计方法 | 第39页 |
| ·神经网络控制 | 第39-48页 |
| ·人工神经元模型 | 第39-40页 |
| ·神经网络的拓扑结构、工作过程和学习方法 | 第40-41页 |
| ·多层前馈神经网络和BP算法 | 第41-44页 |
| ·神经网络用于非线性控制 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于遗传算法的模糊神经网络控制器 | 第49-59页 |
| ·模糊神经网络 | 第49-51页 |
| ·模糊神经网络的产生背景 | 第49-50页 |
| ·模糊技术与神经网络的融合方式 | 第50-51页 |
| ·模糊系统的T—S模型 | 第51-52页 |
| ·T—S模糊神经网络结构 | 第52-55页 |
| ·T—S模糊神经网络的学习算法 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 倒立摆控制系统 | 第59-75页 |
| ·倒立摆的结构及数学模型 | 第59-60页 |
| ·倒立摆的模糊控制 | 第60-65页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第60-62页 |
| ·仿真研究 | 第62-65页 |
| ·倒立摆的神经网络控制 | 第65-67页 |
| ·控制系统设计 | 第65页 |
| ·仿真研究 | 第65-67页 |
| ·倒立摆的基于遗传算法的模糊神经网络控制 | 第67-73页 |
| ·基于遗传算法的模糊神经网络控制系统结构 | 第67-68页 |
| ·模糊神经网络控制器结构设计 | 第68-69页 |
| ·模糊神经网络网络控制器学习算法设计 | 第69-71页 |
| ·仿真研究 | 第71-73页 |
| ·仿真结果分析 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
