模糊神经Petri网模型优化及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 前言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究概况和发展趋势 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国内外研究概况 | 第9-11页 |
| 1.2.2 发展趋势 | 第11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-13页 |
| 2 基础理论介绍 | 第13-31页 |
| 2.1 Petri网基本理论 | 第13-17页 |
| 2.1.1 Petri网的定义 | 第13-14页 |
| 2.1.2 网系统理论和性质 | 第14-15页 |
| 2.1.3 Petri网的应用领域 | 第15-16页 |
| 2.1.4 Petri网的优缺点 | 第16-17页 |
| 2.2 模糊理论 | 第17-21页 |
| 2.2.1 模糊理论基础 | 第18-20页 |
| 2.2.2 模糊理论应用 | 第20-21页 |
| 2.3 模糊Petri网 | 第21-23页 |
| 2.3.1 模糊Petri网的定义 | 第21-22页 |
| 2.3.2 模糊Petri网的研究及应用 | 第22页 |
| 2.3.3 模糊Petri网的优缺点 | 第22-23页 |
| 2.4 神经网络 | 第23-31页 |
| 2.4.1 神经网络的定义 | 第23-25页 |
| 2.4.2 神经网络算法的种类 | 第25-27页 |
| 2.4.3 BP神经网络算法 | 第27-31页 |
| 3 模糊神经Petri网算法优化及其收敛性分析 | 第31-41页 |
| 3.1 模糊神经Petri网的基本理论 | 第31-34页 |
| 3.1.1 模糊神经Petri网的定义 | 第31-32页 |
| 3.1.2 模糊神经Petri网的模糊产生式规则 | 第32页 |
| 3.1.3 模糊神经Petri网的使能条件 | 第32页 |
| 3.1.4 模糊神经Petri网的变迁规则 | 第32-34页 |
| 3.2 模糊神经Petri网算法优化 | 第34-37页 |
| 3.2.1 采用S型函数 | 第34页 |
| 3.2.2 增加新型动量项 | 第34-35页 |
| 3.2.3 FNPN模型实例说明 | 第35-37页 |
| 3.3 改进的FNPN算法步骤及其收敛性分析 | 第37-40页 |
| 3.3.1 算法步骤 | 第37-38页 |
| 3.3.2 算法步骤流程图 | 第38-39页 |
| 3.3.3 算法收敛性分析 | 第39-40页 |
| 3.4 本章总结 | 第40-41页 |
| 4 模糊神经Petri网的应用 | 第41-48页 |
| 4.1 专家系统的FNPN模型 | 第41-44页 |
| 4.1.1 模型的建立 | 第41-42页 |
| 4.1.2 模型的训练及分析 | 第42-44页 |
| 4.2 FMS加工中心故障诊断模型 | 第44-48页 |
| 4.2.1 模型的建立 | 第45-46页 |
| 4.2.2 模型的训练及分析 | 第46-48页 |
| 5 结论 | 第48-49页 |
| 6 展望 | 第49-50页 |
| 7 参考文献 | 第50-55页 |
| 8 攻读硕士学位期间发表论文及参加项目情况 | 第55-56页 |
| 9 致谢 | 第56页 |
