| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 人工免疫系统的发展历史及研究概况 | 第14-16页 |
| 1.2.1 人工免疫系统的发展历史 | 第14页 |
| 1.2.2 人工免疫系统的研究概况 | 第14-16页 |
| 1.3 人工免疫系统应用现状 | 第16-18页 |
| 1.4 自抗扰控制器的发展 | 第18-19页 |
| 1.5 研究内容与章节安排 | 第19-21页 |
| 第2章 基本克隆选择算法 | 第21-30页 |
| 2.1 克隆选择原理 | 第21-25页 |
| 2.1.1 克隆选择 | 第21-22页 |
| 2.1.2 克隆算子 | 第22-25页 |
| 2.2 克隆选择算法 | 第25-27页 |
| 2.2.1 克隆选择算法的统一描述 | 第25-26页 |
| 2.2.2 克隆选择算法的特点 | 第26-27页 |
| 2.2.3 克隆选择算法的缺陷 | 第27页 |
| 2.3 克隆选择算法改进的一般原则 | 第27-28页 |
| 2.4 克隆选择算法已有改进研究综述 | 第28-29页 |
| 2.5 小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于云模型的混沌克隆选择算法 | 第30-41页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 混沌序列 | 第30-31页 |
| 3.3 云模型 | 第31-33页 |
| 3.4 混沌云克隆选择算法 | 第33-36页 |
| 3.4.1 算法实现 | 第33-35页 |
| 3.4.2 算法流程 | 第35-36页 |
| 3.5 仿真实验与分析 | 第36-40页 |
| 3.5.1 求解精度测试 | 第36-38页 |
| 3.5.2 收敛速度测试 | 第38-40页 |
| 3.6 小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于文化算法的克隆选择算法 | 第41-50页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 文化算法 | 第41-43页 |
| 4.2.1 文化算法模型 | 第41-43页 |
| 4.2.2 文化算法的特点 | 第43页 |
| 4.3 BCCSA 算法 | 第43-46页 |
| 4.3.1 种群空间 | 第43页 |
| 4.3.2 信念空间 | 第43-45页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第45-46页 |
| 4.4 仿真实验与分析 | 第46-49页 |
| 4.4.1 函数对比测试 | 第46-47页 |
| 4.4.2 高维函数测试 | 第47-49页 |
| 4.5 小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于改进克隆选择算法的 ADRC 参数优化 | 第50-62页 |
| 5.1 引言 | 第50-51页 |
| 5.2 自抗扰控制器 | 第51-55页 |
| 5.2.1 跟踪微分器（TD） | 第51-52页 |
| 5.2.2 扩张状态观测器（ESO） | 第52-53页 |
| 5.2.3 非线性状态误差反馈控制律（NLSEF） | 第53-54页 |
| 5.2.4 自抗扰控制器的离散算法 | 第54-55页 |
| 5.3 自抗扰控制器参数调整的一般原则 | 第55-57页 |
| 5.4 基于混沌云克隆选择算法的 ADRC 优化设计 | 第57-58页 |
| 5.4.1 适应度函数的选择 | 第57页 |
| 5.4.2 CCCSA-ADRC 算法流程 | 第57-58页 |
| 5.5 仿真实验与分析 | 第58-61页 |
| 5.5.1 阶跃响应 | 第58-59页 |
| 5.5.2 抗扰动性能 | 第59-60页 |
| 5.5.3 鲁棒性实验 | 第60-61页 |
| 5.6 小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录A (攻读学位期间发表与完成的学术论文) | 第69-70页 |
| 附录B (攻读学位期间参与的科研课题) | 第70页 |
