| 目录 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 附图索引 | 第9-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·选题的背景及意义 | 第12页 |
| ·模糊神经网络在国内外的应用现状 | 第12-14页 |
| ·明胶制胶工艺简介 | 第14-17页 |
| ·明胶制胶研究现状 | 第14页 |
| ·明胶生产工艺过程简述 | 第14-17页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第17-18页 |
| ·本文的主要内容 | 第17页 |
| ·本文各章的安排 | 第17-18页 |
| 第2章 智能控制原理基础 | 第18-30页 |
| ·模糊控制 | 第18-23页 |
| ·模糊控制原理 | 第18-19页 |
| ·精确量的模糊化 | 第19-21页 |
| ·模糊控制规则 | 第21页 |
| ·模糊量的清晰化 | 第21-23页 |
| ·神经网络 | 第23-26页 |
| ·神经网络模型的结构及其学习算法 | 第23-24页 |
| ·神经网络控制基本思想 | 第24-26页 |
| ·模糊神经网络 | 第26-29页 |
| ·模糊控制和神经网络的融合 | 第26-28页 |
| ·模糊神经网络的类型及常见学习算法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于BP神经网络的中和模型的辨识 | 第30-40页 |
| ·神经网络辨识结构 | 第30-31页 |
| ·BP神经网络 | 第31-35页 |
| ·BP神经网络结构 | 第31页 |
| ·BP神经网络学习算法 | 第31-34页 |
| ·BP神经网络算法的改进 | 第34-35页 |
| ·基于BP神经网络中和模型辨识 | 第35-39页 |
| ·数据的采集与处理 | 第36页 |
| ·中和模型的辨识 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 中和水pH值控制 | 第40-52页 |
| ·控制方案的确定 | 第40页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第40-45页 |
| ·模糊神经网络控制器的设计 | 第45-47页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第45-46页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第46-47页 |
| ·仿真验证模糊神经网络控制器 | 第47-51页 |
| ·模糊神经网络的初始化 | 第48-49页 |
| ·仿真研究 | 第49-51页 |
| ·仿真结果分析 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 模糊神经网络在中和工序控制系统中的应用 | 第52-59页 |
| ·中和工序自动化系统结构 | 第52-55页 |
| ·PLC硬件设计 | 第52页 |
| ·PLC软件设计 | 第52-55页 |
| ·系统组态结构 | 第55-57页 |
| ·组态软件WinCC的介绍 | 第55页 |
| ·中和工序系统组态结构 | 第55-57页 |
| ·基于OPC技术的MATLAB与WINCC的数据交换 | 第57-58页 |
| ·OPC的简介 | 第57-58页 |
| ·基于OPC技术的MATLAB和WINCC的数据通信的设计 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 附录B 数据表 | 第66-67页 |