| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 概述 | 第12-30页 |
| 1.1 课题来源与意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 网络化控制系统的发展历程 | 第12-13页 |
| 1.1.2 课题的研究意义 | 第13页 |
| 1.2 网络化控制系统与相关问题 | 第13-22页 |
| 1.2.1 网络化控制系统的结构 | 第13-14页 |
| 1.2.2 网络的类型与通信机制 | 第14-16页 |
| 1.2.3 网络化控制系统的优势 | 第16-17页 |
| 1.2.4 网络化控制系统存在的问题 | 第17-19页 |
| 1.2.5 网络化控制系统的控制问题 | 第19-20页 |
| 1.2.6 神经网络 | 第20-21页 |
| 1.2.7 遗传算法 | 第21页 |
| 1.2.8 模糊控制 | 第21-22页 |
| 1.3 国内外研究现状与成果 | 第22-28页 |
| 1.3.1 网络化控制系统的控制方法 | 第22-24页 |
| 1.3.2 智能控制 | 第24-25页 |
| 1.3.3 网络化智能控制 | 第25-28页 |
| 1.4 学位论文的主要工作 | 第28-30页 |
| 第二章 BP神经网络与遗传算法性能分析 | 第30-58页 |
| 2.1 BP网络性能分析与网络化控制 | 第30-48页 |
| 2.1.1 BP网络模型与性能 | 第30-31页 |
| 2.1.2 基于BP网络的网络化控制 | 第31-32页 |
| 2.1.3 数据集选取及其划分方法 | 第32-34页 |
| 2.1.4 相关属性/无关属性干扰实验与属性筛选 | 第34-37页 |
| 2.1.5 数据标准化与初始权值的确定 | 第37-40页 |
| 2.1.6 激发函数与在线/离线训练方法 | 第40-43页 |
| 2.1.7 样本质量和数量对BP网络性能的影响 | 第43-44页 |
| 2.1.8 隐含层数和隐含层节点数 | 第44-45页 |
| 2.1.9 学习方法 | 第45-48页 |
| 2.2 基于遗传算法的BP网络优化 | 第48-57页 |
| 2.2.1 遗传算法的流程 | 第48页 |
| 2.2.2 遗传算法的主要操作 | 第48-54页 |
| 2.2.3 BP网络优化 | 第54-55页 |
| 2.2.4 空气质量等级预测 | 第55-57页 |
| 本章小结 | 第57-58页 |
| 第三章 基于快速BP网络的网络化PID控制 | 第58-81页 |
| 3.1 基于快速BP网络的时延预测模型 | 第58-70页 |
| 3.1.1 时延预测模型简述 | 第58-60页 |
| 3.1.2 一种BP网络隐含层节点数求取方法——维度投影法 | 第60-64页 |
| 3.1.3 基于参数自适应遗传算法的混合学习方法 | 第64-70页 |
| 3.2 网络化控制系统中的PID控制方法 | 第70-75页 |
| 3.2.1 典型PID控制存在的问题及其改进 | 第70-72页 |
| 3.2.2 基于在线BP网络的网络化PID控制方法 | 第72-75页 |
| 3.3 基于快速BP网络的网络化PID控制系统建模与仿真 | 第75-80页 |
| 3.3.1 系统建模 | 第75-76页 |
| 3.3.2 实验验证及结果分析 | 第76-80页 |
| 本章小结 | 第80-81页 |
| 第四章 基于梯度加权遗传算法-BP网络的网络化预测控制 | 第81-110页 |
| 4.1 基于梯度加权遗传算法-BP网络的预测模型 | 第81-93页 |
| 4.1.1 一种BP网络隐含层节点数求取方法——权值分析法 | 第81-85页 |
| 4.1.2 基于梯度加权遗传算法的混合学习方法 | 第85-88页 |
| 4.1.3 系泊力预测模型建模与仿真 | 第88-90页 |
| 4.1.4 时延预测模型建模与仿真 | 第90-93页 |
| 4.2 基于BP网络的模型辨识 | 第93-97页 |
| 4.2.1 模型辨识基础 | 第93-95页 |
| 4.2.2 BP网络辨识被控对象 | 第95-97页 |
| 4.3 基于在线BP网络的预测控制器设计 | 第97-102页 |
| 4.3.1 神经网络预测控制方法 | 第97-100页 |
| 4.3.2 在线BP网络预测控制器 | 第100-102页 |
| 4.4 基于梯度加权遗传算法-BP网络的网络化预测控制系统建模与仿真 | 第102-109页 |
| 4.4.1 系统建模 | 第102-103页 |
| 4.4.2 实验验证及结果分析 | 第103-109页 |
| 本章小结 | 第109-110页 |
| 第五章 基于模糊算法的变采样周期网络化控制 | 第110-122页 |
| 5.1 基于模糊算法的变采样周期方法 | 第110-112页 |
| 5.2 模糊控制器 | 第112-116页 |
| 5.3 基于模糊算法的变采样周期网络化控制系统建模与仿真 | 第116-121页 |
| 5.3.1 系统建模 | 第116-118页 |
| 5.3.2 实验验证及结果分析 | 第118-121页 |
| 本章小结 | 第121-122页 |
| 第六章 结论与展望 | 第122-125页 |
| 6.1 结论 | 第122-123页 |
| 6.2 展望 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-132页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及参与项目 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133页 |
