动态模糊神经网络在非线性系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景 | 第9页 |
| ·智能控制的主要研究状况 | 第9-12页 |
| ·模糊逻辑系统的发展及现状 | 第9-10页 |
| ·神经网络控制发展及现状 | 第10-11页 |
| ·模糊神经网络控制 | 第11-12页 |
| ·本文的内容安排 | 第12-15页 |
| 第2章 模糊逻辑系统与人工神经网络 | 第15-27页 |
| ·模糊逻辑系统 | 第15-21页 |
| ·模糊逻辑系统基本概念 | 第15-17页 |
| ·模糊推理 | 第17-19页 |
| ·模糊控制的基本过程 | 第19-21页 |
| ·人工神经网络 | 第21-24页 |
| ·神经网络的组成 | 第21-23页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第23-24页 |
| ·模糊神经网络 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-27页 |
| 第3章 动态模糊神经网络研究 | 第27-47页 |
| ·动态模糊神经网络的提出及含义特点 | 第27-28页 |
| ·动态模糊神经网络的结构 | 第28-30页 |
| ·动态模糊神经网络的学习算法 | 第30-37页 |
| ·网络规则的产生准则及网络学习思路 | 第30-31页 |
| ·系统参数的优化配置 | 第31-33页 |
| ·网络修剪技术 | 第33-36页 |
| ·动态模糊神经网络总体算法流程 | 第36-37页 |
| ·D-FNN算法的进一步讨论 | 第37-45页 |
| ·系统结构辨识和输入空间的划分 | 第37-40页 |
| ·动态模糊神经网络的基础应用 | 第40-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第4章 循环流化床锅炉床温的直接逆控制 | 第47-57页 |
| ·循环流化床锅炉的结构及原理 | 第47-50页 |
| ·循环流化床锅炉的结构 | 第47-48页 |
| ·循环流化床锅炉燃烧原理 | 第48-50页 |
| ·CFBB床温的直接逆控制及PID控制 | 第50-56页 |
| ·流化床温度的直接逆控制及仿真 | 第50-55页 |
| ·流化床温度的PID控制及仿真 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第5章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
