| 第一章 绪论 | 第1-8页 |
| §1．1 课题研究的背景 | 第6页 |
| §1．2 课题研究的意义 | 第6-7页 |
| §1．3 本文主要工作 | 第7-8页 |
| 第二章 遗传算法 | 第8-12页 |
| §2．1 概述 | 第8页 |
| §2．2 遗传算法简介 | 第8-9页 |
| §2．3 遗传算法的设计 | 第9-10页 |
| 2．3．1 设计的基本原则与基本步骤 | 第9-10页 |
| §2．4 遗传算法的发展及其程序实现 | 第10页 |
| 2．4．1 GA的程序设计及其实现 | 第10页 |
| §2．5 遗传算法寻优的应用实例 | 第10-12页 |
| 第三章 模糊模型及其辨识 | 第12-21页 |
| §3．1 预备知识 | 第12-15页 |
| 3．1．1 模糊模型 | 第12-13页 |
| 3．1．2 基于模糊关系方程的模糊模型 | 第13页 |
| 3．1．3 基于模糊神经网络的模糊模型 | 第13-14页 |
| 3．1．4 基于模糊语言控制规则的模糊模型（T-S模型） | 第14-15页 |
| §3．2 递阶型模糊模型 | 第15-16页 |
| §3．3 模糊模型的辨识 | 第16-20页 |
| 3．3．1 普通模糊模型辨识 | 第16-20页 |
| §3．4 递阶型模糊模型的辨识 | 第20-21页 |
| 第四章 遗传算法在模糊模型辨识中的应用 | 第21-39页 |
| §4．1 预备知识 | 第21-23页 |
| 4．1．1 模糊逻辑系统。 | 第21页 |
| 4．1．2 模糊推理系统的建立、修改与存储管理 | 第21-23页 |
| §4．2 MATLAB里一个模糊推理系统的实现过程 | 第23-33页 |
| 4．2．1 位串编码 | 第24-27页 |
| 4．2．2 适应值的计算 | 第27页 |
| 4．2．3 选择策略 | 第27-29页 |
| 4．2．4 遗传算子 | 第29-32页 |
| 4．2．5 算法停止条件 | 第32-33页 |
| §4．3 普通模糊模型辨识的算法思想及程序实现 | 第33-35页 |
| §4．4 遗传算法辨识递阶模糊模型的算法思想及实现 | 第35-39页 |
| 第五章 基于GA的模糊模型仿真实例 | 第39-65页 |
| §5．1 非递阶模糊模型的辨识 | 第39-58页 |
| §5．2 递阶模型的辨识 | 第58-65页 |
| 5．2．1 实例仿真 | 第58-62页 |
| 5．2．2 递阶模型参数位置的研究 | 第62-65页 |
| 第六章 结束语 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 附录 | 第69页 |
