| 第一章 绪论 | 第1-21页 |
| ·控制理论的发展 | 第11-14页 |
| ·控制中的优化问题 | 第14-16页 |
| ·混沌的发展以及混沌在优化中的应用 | 第16-19页 |
| ·混沌的发展 | 第16-17页 |
| ·混沌在优化中的应用 | 第17-19页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 混沌动力学的理论分析 | 第21-32页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·混沌的定义及其特征 | 第22-23页 |
| ·Lyapunov指数的计算 | 第23-26页 |
| ·非线性动力学系统的Lyapunov指数 | 第23-25页 |
| ·Logistic映射的Lyapunov指数 | 第25-26页 |
| ·由Logistic映射产生的轨道倍周期分岔 | 第26-29页 |
| ·Logistic映射处于混沌状态时的遍历性特征 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于混沌机制的PID控制器优化设计 | 第32-49页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·PID参数的常规优化整定方法 | 第33-34页 |
| ·基于混沌机制的PID控制器参数优化设计 | 第34-47页 |
| ·基于混沌优化的规范化PID控制系统 | 第35-36页 |
| ·由Logistic映射产生的混沌序列的遍历性、概率统计分析 | 第36-40页 |
| ·PID参数混沌优化的稳定对象约束条件 | 第40-41页 |
| ·PID控制器参数混沌优化过程 | 第41-44页 |
| ·仿真研究 | 第44-45页 |
| ·基于混沌优化的PID控制器对不稳定系统的控制 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第四章 多层前向神经网络的混沌学习方法研究 | 第49-88页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·前向神经网络权参数的混沌学习方法研究 | 第50-57页 |
| ·前向神经网络的设计 | 第50-51页 |
| ·改进型Logistic映射的概率统计特征 | 第51-53页 |
| ·混沌优化搜索的描述 | 第53-54页 |
| ·混沌优化的全局收敛性分析 | 第54-56页 |
| ·仿真研究 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57页 |
| ·混沌BP混合学习算法 | 第57-63页 |
| ·CBP算法的收敛性分析 | 第60-61页 |
| ·数值数例 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| ·基于混沌变量的前向神经网络变结构优化设计 | 第63-72页 |
| ·前向神经网络结构的研究现状 | 第63-65页 |
| ·三层前向神经网络变结构的混沌优化研究 | 第65-68页 |
| ·仿真研究 | 第68-72页 |
| ·小结 | 第72页 |
| ·基于混沌优化的神经网络控制系统及其工程实现方案 | 第72-81页 |
| ·基于混沌优化的神经网络自适应控制系统 | 第74-79页 |
| ·基于混沌优化的神经网络控制系统的工程设计 | 第79-81页 |
| ·小结 | 第81页 |
| ·基于混沌优化的神经网络PID控制器对倒立摆系统的控制 | 第81-88页 |
| ·ZWP-Ⅱ型倒立摆系统的结构 | 第81-82页 |
| ·倒立摆系统的控制系统结构组成 | 第82-85页 |
| ·ZWP-Ⅱ型倒立摆系统的控制结果 | 第85-87页 |
| ·小结 | 第87-88页 |
| 第五章 基于混沌优化的模糊神经网络研究 | 第88-111页 |
| ·引言 | 第88-90页 |
| ·一种模糊神经网络控制器参数的混沌优化设计 | 第90-96页 |
| ·模糊神经网络系统的结构设计及其稳定性分析 | 第90-95页 |
| ·小结 | 第95-96页 |
| ·一类模糊神经网络变结构的混沌优化设计 | 第96-111页 |
| ·规范化模糊神经网络的描述 | 第96-97页 |
| ·规范化模糊神经网络的结构 | 第97-99页 |
| ·基于混沌优化的一类模糊神经网络变结构设计 | 第99-110页 |
| ·小结 | 第110-111页 |
| 第六章 总结与展望 | 第111-114页 |
| 参考文献 | 第114-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 攻读博士学位期间发表和完成的学术论文、专著以及参加的科研项目 | 第127-128页 |
