| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 支持向量机 | 第11-12页 |
| 1.2.2 非线性微分方程求解 | 第12-15页 |
| 1.2.3 最优控制 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 第2章 支持向量机及核函数理论 | 第17-25页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 支持向量机 | 第17-20页 |
| 2.3 最小二乘支持向量机回归估计 | 第20-22页 |
| 2.4 常用核函数 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于LS-SVM求解非线性常微分方程组的近似解 | 第25-37页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 问题描述 | 第25-26页 |
| 3.3 非线性常微分方程组初值问题的求解过程 | 第26-30页 |
| 3.4 核函数选择及参数优化 | 第30页 |
| 3.5 数值仿真 | 第30-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 二阶非线性常微分方程初值问题的近似解 | 第37-47页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 问题描述 | 第37页 |
| 4.3 二阶非线性常微分方程的求解过程 | 第37-41页 |
| 4.4 数值仿真 | 第41-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 基于LS-SVM实现仿射非线性系统的最优跟随控制 | 第47-61页 |
| 5.1 引言 | 第47-48页 |
| 5.2 问题描述 | 第48页 |
| 5.3 最优跟随控制的实现过程 | 第48-55页 |
| 5.4 仿真分析 | 第55-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-70页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |