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灰色系统与神经网络分析方法及其应用研究

摘 要第3-5页
Abstract第5页
1 绪论第10-28页
    1.1 课题来源第10页
    1.2 一般系统论发展及研究概况第10-13页
    1.3 灰色系统理论与灰色控制的发展概况第13-19页
    1.4 人工神经网络发展及研究概况第19-25页
    1.5 课题的目的和意义第25-27页
    1.6 本文的主要内容和结构第27-28页
2 滞后系统的灰色预测及神经网络控制第28-47页
    2.1 基于SCGM预测模型的纯滞后伺服系统控制第28-33页
    2.2 不确定滞后系统的灰色预测及神经网络控制第33-45页
    2.3 小结第45-47页
3 基于神经网络的一般动态系统建模第47-65页
    3.1 基于高阶动态神经网络的非线性动态系统建模第47-56页
    3.2 基于混合神经网络的一般动态系统建模第56-64页
    3.3 小结第64-65页
4 趋势关联度应用研究第65-81页
    4.1 趋势关联度研究第65-67页
    4.2 基于趋势关联遗传算法中的非线性系统参数辨识第67-73页
    4.3 基于趋势关联的时间序列聚类分析第73-80页
    4.4 小结第80-81页
5 灰色系统与神经网络融合研究第81-104页
    5.1 人工神经网络对灰色预测的补偿第81-95页
    5.2 SCGM(1,h)模型的神经网络建模及优化第95-103页
    5.3 小结第103-104页
6 控制网络中的分布式优化计算第104-121页
    6.1 基于一般系统理论的寻优过程分解第104-109页
    6.2 分布式优化算法软件设计第109-116页
    6.3 控制网络中的并行遗传算法实现第116-120页
    6.4 小结第120-121页
7 总结与展望第121-124页
    7.1 全文总结第121-122页
    7.2 研究展望第122-124页
致 谢第124-125页
参考文献第125-136页
附录1 攻读博士学位期间发表的论文目录第136页

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