| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 符号对照表 | 第13-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-19页 |
| 1.2 国内外现状与发展趋势 | 第19-21页 |
| 1.3 论文工作安排 | 第21-22页 |
| 1.4 本章小节 | 第22-24页 |
| 第二章 模糊系统与模糊控制器设计 | 第24-32页 |
| 2.1 模糊系统的基本结构 | 第24-25页 |
| 2.2 模糊控制系统的组成与原理 | 第25-26页 |
| 2.3 模糊控制器的结构设计 | 第26-30页 |
| 2.4 模糊系统中待优化问题 | 第30页 |
| 2.5 本章小节 | 第30-32页 |
| 第三章 模糊神经网络模型研究 | 第32-38页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 神经网络的模型 | 第32-34页 |
| 3.2.1 人工神经元模型 | 第32-33页 |
| 3.2.2 神经网络结构及特点 | 第33-34页 |
| 3.3 模糊系统与神经网络的结合 | 第34-35页 |
| 3.4 模糊神经网络的结构及学习算法 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小节 | 第37-38页 |
| 第四章 改进的模糊C均值聚类 | 第38-52页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 FCM聚类算法理论知识 | 第38-39页 |
| 4.3 FCM算法的改进 | 第39-43页 |
| 4.3.1 初始聚类中心的选取 | 第39-40页 |
| 4.3.2 聚类个数的选取 | 第40-41页 |
| 4.3.3 距离公式的改进 | 第41-42页 |
| 4.3.4 改进的FCM算法 | 第42-43页 |
| 4.4 改进FCM算法仿真验证 | 第43-51页 |
| 4.4.1 仿真数据 | 第44页 |
| 4.4.2 仿真结果和分析 | 第44-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于改进FCM的模糊神经网络的研究 | 第52-82页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 基于改进FCM的模糊神经网络 | 第52-53页 |
| 5.3 基于改进FCM的模糊神经网络在时间序列预测中的仿真研究 | 第53-59页 |
| 5.3.1 Mackey-Glass(MG)时间序列 | 第53-54页 |
| 5.3.2 预测模型建立与仿真 | 第54-59页 |
| 5.4 基于改进FCM的模糊神经网络与其它控制策略在典型系统中的仿真研究 | 第59-72页 |
| 5.4.1 PID在典型系统的仿真研究 | 第60-61页 |
| 5.4.2 常规模糊系统在典型系统的仿真研究 | 第61-64页 |
| 5.4.3 模糊PID在典型系统的仿真研究 | 第64-66页 |
| 5.4.4 常规模糊神经网络在典型系统的仿真研究 | 第66-67页 |
| 5.4.5 基于改进FCM的模糊神经网络在典型系统的仿真研究 | 第67-68页 |
| 5.4.6 在典型系统中控制算法对比仿真研究 | 第68-72页 |
| 5.5 基于改进FCM的模糊神经网络在PMSM位置控制系统中的仿真研究 | 第72-76页 |
| 5.5.1 PMSM位置控制系统组成 | 第72页 |
| 5.5.2 PMSM位置环控制算法仿真 | 第72-76页 |
| 5.6 基于改进FCM的模糊神经网络在PMSM位置控制系统中应用验证 | 第76-81页 |
| 5.7 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 作者简介 | 第90-91页 |
