| 1 绪论 | 第1-11页 |
| ·当前控制理论的现状与发展 | 第7-8页 |
| ·智能控制概述 | 第8-9页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第9-10页 |
| ·本文选题的意义 | 第10-11页 |
| 2 带可调整因子的模糊控制系统 | 第11-23页 |
| ·模糊控制的发展概述 | 第11-12页 |
| ·模糊控制和传统的控制方式的比较 | 第12-14页 |
| ·带可调整因子的模糊控制系统的原理和实现方法 | 第14-23页 |
| ·可调整因子的组成原理 | 第14-17页 |
| ·可调整因子的选择原理和内容 | 第17-23页 |
| 3 遗传算法 | 第23-34页 |
| ·遗传算法概述 | 第23-28页 |
| ·典型遗传算法CGA(Canonical Genetic Algorithm)原理 | 第28-30页 |
| ·知识表示(二进制编码)的选取和实现 | 第29页 |
| ·适应度函数原理 | 第29-30页 |
| ·用遗传算法实现对可调整因子搜索的程序设计方案 | 第30-34页 |
| ·遗传算法的应用方法 | 第30-31页 |
| ·适应度函数选取和实现 | 第31-34页 |
| 4 Matlab仿真工具及其遗传算法仿真实现 | 第34-49页 |
| ·Matlab简介 | 第34-36页 |
| ·Matlab模糊逻辑工具箱 | 第36-40页 |
| ·应用调整因子改善控制系统的MATLAB仿真 | 第40-45页 |
| ·控制系统模型的选取 | 第40-41页 |
| ·采用常规模糊控制的实现 | 第41-42页 |
| ·遗传算法实现搜索多调整因子 | 第42-45页 |
| ·遗传算法初始条件的设定 | 第42页 |
| ·遗传算法及其子程序的设计 | 第42-45页 |
| ·利用MATLAB对所选取的可调整因子进行仿真研究 | 第45-49页 |
| 5 结论 | 第49-50页 |
| ·本论文的主要工作 | 第49页 |
| ·本论文存在的不足和需要改进的地方 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |