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基于神经网络的嵌入式智能控制系统的研究和开发

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·选题的背景、目的和意义第8页
     ·选题的背景第8页
     ·目的和意义第8页
   ·研究概况和发展趋势第8-10页
   ·研究内容第10页
   ·本论文的章节安排第10-12页
第二章 基础理论知识第12-23页
   ·嵌入式linux 操作系统第12-15页
     ·嵌入式linux 操作系统的特点第12-13页
     ·嵌入式 Linux 的结构第13-15页
   ·ARM 处理器第15-22页
     ·ARM 处理器硬件开发平台第15-16页
     ·ARM 微处理器的技术特点第16-18页
     ·基于 S3C2410X 芯片实验平台介绍第18-19页
     ·S3C2410 处理器第19-21页
     ·S3C2410 的I/O 端口第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 系统设计第23-33页
   ·系统的总体设计第23页
   ·芯片的选型及模块的详细设计第23-27页
     ·多路温、湿度数据采集模块第24-25页
     ·多路数字量控制模块第25-26页
     ·多路模拟量控制模块第26-27页
   ·驱动程序设计第27-32页
     ·linux 驱动程序概述第27-29页
     ·硬件的驱动第29-32页
   ·本章小结第32-33页
第四章 嵌入式web 监控系统第33-45页
   ·嵌入式 Web Server第33-35页
     ·嵌入式 Web Server 的体系结构第33-34页
     ·基于嵌入式 Web Server 的远程监控体系第34-35页
   ·CGI 技术第35-37页
     ·CGI 与Web Server 通信第35页
     ·CGI 外部扩展程序编制第35-37页
     ·执行 CGI 程序第37页
   ·boa 的定制第37-40页
     ·可执行文件boa第37-38页
     ·boa.conf 的主要配置第38-40页
     ·mime.types 的主要配置第40页
   ·嵌入式web 监控系统设计第40-44页
     ·系统的体系结构第40-42页
     ·嵌入式web 监控系统的实现第42-44页
   ·本章小结第44-45页
第五章 bp 神经网络智能控制第45-65页
   ·传统 PID 控制与神经网络控制的优缺点第45-46页
   ·BP 神经网络模型和算法第46-49页
     ·BP 算法基本思想第46页
     ·BP 神经网络模型第46-47页
     ·BP 算法的实现步骤第47-49页
   ·BP 的改进第49-50页
   ·matlab 仿真第50-53页
   ·BP 数值改进算法第53-58页
   ·改进 BP 的温度控制系统组成第58-60页
   ·共轭控制第60-64页
     ·共轭控制算法的流程第60-62页
     ·系统测试第62-64页
   ·本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-66页
参考文献第66-68页
个人简历 在读期间发表的学术论文第68-69页
致谢第69页

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