| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外相关领域的研究现状 | 第11-17页 |
| ·系统辨识理论研究现状 | 第11-14页 |
| ·神经网络非线性辨识的研究现状 | 第14-16页 |
| ·船舶运动智能控制的研究现状 | 第16-17页 |
| ·论文的主要工作和贡献 | 第17-18页 |
| ·论文内容及结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 神经网络系统辨识 | 第20-39页 |
| ·系统辨识简介 | 第20-26页 |
| ·系统辨识的用途 | 第20-22页 |
| ·系统辨识的定义 | 第22-23页 |
| ·系统辨识的基本原理 | 第23-24页 |
| ·系统辨识的基本方法 | 第24-26页 |
| ·人工神经网络简介 | 第26-30页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第26-29页 |
| ·人工神经网络的研究现状 | 第29-30页 |
| ·神经网络系统辨识 | 第30-39页 |
| ·神经网络系统辨识的步骤 | 第31-33页 |
| ·神经网络系统辨识的特点 | 第33-34页 |
| ·神经网络辨识模型结构 | 第34-37页 |
| ·递归神经网络与前向神经网络比较 | 第37-39页 |
| 第3章 带输出反馈的RBF-Elman神经网络 | 第39-57页 |
| ·递归神经网络的类型与结构 | 第39-43页 |
| ·一种基于输出反馈的RBF-Elman网络 | 第43-50页 |
| ·Elman网络原理 | 第43-46页 |
| ·OFRBF-Elman神经网络 | 第46-50页 |
| ·混沌序列辨识算例研究 | 第50-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 动态跟踪模型选择算法 | 第57-76页 |
| ·径向基函数神经网络简介 | 第57-64页 |
| ·径向基函数神经网络的结构 | 第57-60页 |
| ·RBF神经网络常用学习算法 | 第60-64页 |
| ·动态跟踪模型选择算法 | 第64-71页 |
| ·算法原理 | 第64-69页 |
| ·算法特点 | 第69-71页 |
| ·混沌序列辨识算例讨论 | 第71-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 基于递归神经网络辨识的船舶运动PID控制 | 第76-102页 |
| ·船舶运动及干扰的数学模型 | 第76-85页 |
| ·船舶操纵运动方程 | 第76-82页 |
| ·干扰的数学模型 | 第82-85页 |
| ·基于神经网络辨识的PID控制 | 第85-89页 |
| ·基于神经网络辨识的PID控制综述 | 第85-86页 |
| ·基于神经网络辨识的PID控制器 | 第86-89页 |
| ·基于递归神经网络辨识的船舶航向跟踪PID控制仿真 | 第89-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第6章 结束语 | 第102-104页 |
| ·全文总结 | 第102-103页 |
| ·工作展望 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-115页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第115-116页 |
| 致谢 | 第116页 |