| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·背景、意义和发展情况 | 第8-12页 |
| ·国内外发展情况 | 第8-11页 |
| ·汽车安全技术的未来发展趋势 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2 模糊理论概述 | 第13-18页 |
| ·模糊理论的发展及应用 | 第13-14页 |
| ·模糊控制理论发展概况 | 第13页 |
| ·模糊控制应用概况 | 第13页 |
| ·目前模糊控制所面临的主要任务 | 第13-14页 |
| ·模糊控制器 | 第14-17页 |
| ·模糊控制器组成 | 第14-15页 |
| ·论域、量化因子、比例因子的选择 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 人工神经网络理论概述 | 第18-22页 |
| ·神经网络的发展情况 | 第18页 |
| ·神经网络特征 | 第18-19页 |
| ·模糊和神经网络的结合 | 第19-20页 |
| ·神经网络与自动控制 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 4 神经网络实现的模糊控制及在汽车安全控制系统（TCS）中的应用 | 第22-48页 |
| ·TCS 系统简介 | 第22-23页 |
| ·常规模糊系统的等价神经网络 | 第23-31页 |
| ·常规模糊系统的模糊模型 | 第23-25页 |
| ·隶属函数网络模型 | 第25-26页 |
| ·模糊神经网络控制模型 | 第26-28页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第28-31页 |
| ·模糊神经网络在汽车安全控制系统中的应用 | 第31-43页 |
| ·模糊神经网络自学习控制器 | 第31-32页 |
| ·控制器的设计 | 第32-38页 |
| ·控制器学习算法 | 第38-41页 |
| ·神经网络预测器 NNP 的结构 | 第41-43页 |
| ·模糊神经网络的 MATLAB 实现 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 5 汽车安全控制系统的仿真研究 | 第48-63页 |
| ·工程计算软件 MATLAB 及 SIMULINK 概述 | 第48-50页 |
| ·简述 MATLAB 语言 | 第48-49页 |
| ·MATLA87.0 的新特点 | 第49-50页 |
| ·SIMULINK 及其 S 函数 | 第50页 |
| ·建立模糊推理系统 | 第50-53页 |
| ·电子节气门简述 | 第53-56页 |
| ·电子节气门研究的主要问题 | 第53-54页 |
| ·电子节气门的结构和数学模型 | 第54-56页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第56-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 攻读硕士期间所发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-67页 |