一种新型模糊神经网络及其在控制中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·模糊神经网络的发展背景 | 第8-9页 |
| ·模糊神经网络的发展现状 | 第9-10页 |
| ·研究模糊神经网络的意义 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究内容及安排 | 第11-12页 |
| 第二章 模糊推理与模糊神经网络 | 第12-26页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·模糊推理 | 第12-16页 |
| ·模糊集合论 | 第12-13页 |
| ·模糊if-then 规则推理 | 第13-16页 |
| ·模糊模型 | 第16-21页 |
| ·Mamdani 模型 | 第17-19页 |
| ·T-S 模糊模型 | 第19-21页 |
| ·模糊神经网络 | 第21-25页 |
| ·基于Mamdani 模糊模型的模糊神经网络 | 第22-24页 |
| ·基于T-S 模糊模型的模糊神经网络 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 新型模糊神经网络FMLP | 第26-42页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·Average 模糊模型 | 第26-28页 |
| ·Average 模糊推理模型 | 第26-27页 |
| ·基于Average 模糊模型的模糊系统 | 第27-28页 |
| ·新型模糊神经网络FMLP | 第28-35页 |
| ·FMLP 结构 | 第28-30页 |
| ·FMLP 学习方法 | 第30-33页 |
| ·FMLP 算法流程 | 第33-34页 |
| ·FMLP 特点 | 第34-35页 |
| ·FMLP 仿真实验 | 第35-41页 |
| ·实验一：应用FMLP 仿真异或问题 | 第35-38页 |
| ·实验二：应用FMLP 辨识非线性系统 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于FMLP 的神经模糊控制 | 第42-56页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·模糊控制 | 第42-44页 |
| ·模糊控制器的结构及设计 | 第42-44页 |
| ·模糊控制的特点 | 第44页 |
| ·神经模糊控制 | 第44-45页 |
| ·神经模糊控制方法 | 第44-45页 |
| ·神经模糊控制器设计 | 第45页 |
| ·应用FMLP 设计非线性对象的模糊自适应控制器 | 第45-50页 |
| ·基于FMLP 的模糊自适应控制器 | 第45-46页 |
| ·仿真：应用FMLP 实现模糊自适应控制 | 第46-50页 |
| ·应用FMLP 设计神经模糊自适应逆控制器 | 第50-55页 |
| ·逆向学习 | 第50-51页 |
| ·仿真：应用FMLP 实现神经模糊自适应逆控制 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第61-62页 |
