一类非线性系统模糊神经网络控制方法研究
| 前言 | 第1-11页 |
| 1. 神经网络研究的由来与发展 | 第7-8页 |
| 2. 模糊理论的发展现状 | 第8-9页 |
| 3. 模糊神经网络研究的崛起 | 第9-10页 |
| 4. 本文的主要工作与各章安排 | 第10-11页 |
| 第一章 模糊神经网络基础理论 | 第11-25页 |
| ·神经网络基础理论 | 第11-17页 |
| ·人工神经网络的模型与结构 | 第11-13页 |
| ·人工神经元模型 | 第11-12页 |
| ·人工神经元的网络结构 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第13-15页 |
| ·学习方式 | 第13-14页 |
| ·学习算法 | 第14-15页 |
| ·常用学习算法 | 第15-17页 |
| ·模糊基础理论 | 第17-21页 |
| ·模糊集合的定义与基本运算 | 第17-19页 |
| ·模糊集的定义 | 第17-18页 |
| ·模糊集合的表示方法 | 第18页 |
| ·模糊集的基本运算 | 第18-19页 |
| ·模糊关系 | 第19页 |
| ·模糊关系的定义 | 第19页 |
| ·模糊关系的运算 | 第19页 |
| ·模糊推理 | 第19-20页 |
| ·模糊逻辑 | 第20-21页 |
| ·模糊逻辑 | 第20页 |
| ·模糊蕴涵 | 第20-21页 |
| ·模糊神经网络理论 | 第21-24页 |
| ·模糊系统与神经网络结合分析 | 第21-22页 |
| ·神经网络与模糊系统的局限性 | 第21页 |
| ·神经网络与模糊系统的比较 | 第21-22页 |
| ·神经网络与模糊技术的融合 | 第22页 |
| ·模糊神经网络的一般分类 | 第22页 |
| ·模糊神经网络的典型模型 | 第22-24页 |
| ·模糊神经网络展望 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第二章 一类非线性模糊神经网络控制系统 | 第25-35页 |
| ·控制系统的描述 | 第25页 |
| ·基于模糊神经网络的被控对象辨识器 | 第25-30页 |
| ·标准对向传播网 | 第25-27页 |
| ·模糊对向传播神经网络 | 第27-28页 |
| ·模糊对向传播神经网络辨识器 | 第28-30页 |
| ·辨识模型 | 第28页 |
| ·辨识模型的参数学习 | 第28-30页 |
| ·基于神经网络的控制器 | 第30-33页 |
| ·径向基函数网络的结构 | 第30-31页 |
| ·径向基函数网控制器 | 第31-33页 |
| ·径向基函数网的结构确定 | 第31-32页 |
| ·径向基函数网络控制器的在线训练 | 第32-33页 |
| ·模糊神经网络控制系统 | 第33页 |
| ·小结 | 第33-35页 |
| 第三章 仿真研究 | 第35-41页 |
| ·模糊对向网络辨识器的建模仿真 | 第35-37页 |
| ·模糊神经网络控制系统的控制仿真 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 结论 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第46-47页 |
| 大庆石油学院 硕士研究生学位论文摘要 | 第47-52页 |
