神经网络与自动舵设计研究
| 第1章 绪论 | 第1-11页 |
| 第2章 神经网络非线性特性研究 | 第11-30页 |
| §2．1 前向网络结构模型与学习算法 | 第11-18页 |
| 2．1．1 前向网络结构模型 | 第11-13页 |
| 2．1．2 网络学习算法 | 第13-18页 |
| §2．2 前向网络综合BP算法 | 第18-20页 |
| §2．3 前向网络的非线性特性研究 | 第20-30页 |
| 2．3．1 非线性问题的描述 | 第20-21页 |
| 2．3．2 静态非线性映射 | 第21-24页 |
| 2．3．3 ANN的动态非线性特性研究 | 第24-30页 |
| 第3章 神经控制网络用于非线性系统控制 | 第30-49页 |
| §3．1 神经网络内模控制方案研究 | 第30-36页 |
| 3．1．1 直接逆控制 | 第30-31页 |
| 3．1．2 内模控制 | 第31-33页 |
| 3．1．3 ANN与内模控制研究 | 第33-36页 |
| §3．2 神经网络逆模型训练方案研究 | 第36-44页 |
| 3．2．1 离散非线性系统可逆性判定条件 | 第37页 |
| 3．2．2 逆模型训练方案 | 第37-40页 |
| 3．2．3 间接法仿真研究 | 第40-41页 |
| 3．2．4 神经网络在线训练问题 | 第41-44页 |
| §3．3 一种新的神经网络控制方案 | 第44-49页 |
| 3．3．1 前馈反馈控制原理与仿真 | 第44-47页 |
| 3．3．2 适当学习前馈反馈控制原理与仿真 | 第47-49页 |
| 第4章 基于神经网络的自动舵设计研究 | 第49-70页 |
| §4．1 神经网络在自动舵中的应用综述 | 第50-53页 |
| §4．2 船舶运动控制 | 第53-61页 |
| 4．2．1 船舶运动控制系统综述 | 第53-54页 |
| 4．2．2 船舶平面运动线性化方程 | 第54-59页 |
| 4．2．3 船舶运动控制的有关问题 | 第59-61页 |
| §4．3 基于神经网络的自动舵系统设计 | 第61-70页 |
| 4．3．1 ANN航向舵原理与设计 | 第61-66页 |
| 4．3．2 性能指标 | 第66-67页 |
| 4．3．3 仿真研究 | 第67-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
