基于模糊神经网络的加热炉温度控制方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-12页 |
| ·本文研究的意义 | 第8-9页 |
| ·加热炉的发展进程及发展趋势 | 第9-10页 |
| ·本篇论文的主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 加热炉控制原理及特性分析 | 第12-17页 |
| ·加热炉的控制原理 | 第12-13页 |
| ·加热炉的特性分析 | 第13-16页 |
| ·特性分析 | 第13-14页 |
| ·控制难点 | 第14-15页 |
| ·控制方法 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 加热炉模糊神经网络的设计 | 第17-38页 |
| ·模糊控制相关知识 | 第17-24页 |
| ·模糊控制概述 | 第17-18页 |
| ·模糊控制系统结构 | 第18-19页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第19-23页 |
| ·模糊控制的特点 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络相关知识 | 第24-31页 |
| ·BP神经网络简介 | 第24-25页 |
| ·激发函数 | 第25页 |
| ·BP神经网络的模型 | 第25-26页 |
| ·BP神经网络的学习方式 | 第26-27页 |
| ·BP算法的学习过程 | 第27-30页 |
| ·BP神经网络学习步骤 | 第30-31页 |
| ·BP神经网络的特点 | 第31页 |
| ·模糊神经网络 | 第31-32页 |
| ·两种技术的结合点 | 第31-32页 |
| ·模糊神经网络的特点 | 第32页 |
| ·模糊神经网络控制器的设计 | 第32-36页 |
| ·模糊神经网络模型的选择 | 第32-34页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第34-36页 |
| ·模糊神经网络控制器的设计 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于遗传算法的模糊神经网络的改进 | 第38-53页 |
| ·遗传算法的相关知识 | 第38-48页 |
| ·遗传算法的概念 | 第38页 |
| ·遗传算法的特点 | 第38页 |
| ·常用几种算法的比较 | 第38-39页 |
| ·遗传算法四大要素简介 | 第39-45页 |
| ·遗传算法操作对模式的影响 | 第45-47页 |
| ·遗传算法的设计步骤 | 第47-48页 |
| ·GA-BP优化算法的设计 | 第48-52页 |
| ·遗传算法优化仿真举例 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 加热炉温度控制仿真 | 第53-59页 |
| ·仿真软件概述 | 第53页 |
| ·加热炉系统结构及模型 | 第53-54页 |
| ·Simulink构造模糊神经网络控制模型 | 第54-55页 |
| ·加热炉原油温度控制仿真结果分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况说明 | 第65-66页 |
