基于FCMA算法的粗糙—模糊控制器
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·智能控制及智控制系统 | 第12-15页 |
| ·智能控制及其特点 | 第12-13页 |
| ·智能控制系统的结构和类型 | 第13-15页 |
| ·模糊控制的背景及现状研究 | 第15-17页 |
| ·模糊控制产生的背景 | 第15-16页 |
| ·模糊控制的现状研究 | 第16-17页 |
| ·论文的立论依据 | 第17-18页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·论文的创新之处和内容安排 | 第19-22页 |
| ·论文的创新点 | 第19页 |
| ·论文的内容安排 | 第19-22页 |
| 第二章 粗糙集理论简介与应用 | 第22-28页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第22页 |
| ·粗糙集理论在控制中的发展与应用 | 第22-24页 |
| ·粗糙集中连续属性的离散化 | 第24-26页 |
| ·粗糙集开发系统 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 聚类算法的介绍以及改进 | 第28-46页 |
| ·聚类算法的介绍 | 第28-34页 |
| ·模糊集基本知识 | 第29页 |
| ·K均值聚类算法(HCM)介绍 | 第29-32页 |
| ·模糊C均值聚类 | 第32-34页 |
| ·自适应模糊C均值聚类算法(FCMA) | 第34-37页 |
| ·FCMA的提出 | 第34-37页 |
| ·模糊指数m的取值 | 第37页 |
| ·算法结构的几点讨论与改进 | 第37-40页 |
| ·改进算法的计算实例 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 粗糙-模糊控制器的构建 | 第46-68页 |
| ·粗糙-模糊控制器的原理 | 第46-48页 |
| ·Simulink中的仿真 | 第48-54页 |
| ·NLJ搜索积分参数 | 第54-59页 |
| ·NLJ搜索算法 | 第55-56页 |
| ·NLJ+算法 | 第56页 |
| ·算法搜索积分参数 | 第56-59页 |
| ·滞后与干扰 | 第59-62页 |
| ·蚁群算法实例 | 第62-67页 |
| ·蚁群算法 | 第62-64页 |
| ·PID控制器的参数优化 | 第64-65页 |
| ·仿真实例 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第76-78页 |
| 作者和导师简介 | 第78-79页 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第79-80页 |
