| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·非线性系统辨识的研究现状 | 第11-12页 |
| ·差分进化算法的研究现状 | 第12-14页 |
| ·差分进化算法的发展 | 第12-13页 |
| ·差分进化算法在神经网络中的应用 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 模糊RBF神经网络非线性系统辨识 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·模糊RBF网络的拓扑结构 | 第16-18页 |
| ·模糊RBF网络辨识原理 | 第18-20页 |
| ·梯度下降算法实现步骤 | 第20-21页 |
| ·模糊RBF网络非线性系统辨识仿真研究 | 第21-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于遗传算法的模糊RBF网络非线性系统辨识 | 第26-36页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第26-29页 |
| ·遗传算法基本介绍 | 第26-27页 |
| ·复制 | 第27页 |
| ·交叉 | 第27-28页 |
| ·变异 | 第28页 |
| ·遗传算法的特点 | 第28-29页 |
| ·遗传算法优化模糊RBF网络实现步骤 | 第29-30页 |
| ·基于GA的模糊RBF网络非线性系统辨识仿真研究 | 第30-33页 |
| ·BP算法与遗传算法比较分析 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于差分进化算法的模糊RBF网络非线性系统辨识 | 第36-49页 |
| ·差分进化算法原理 | 第36-40页 |
| ·差分进化算法基本介绍 | 第36页 |
| ·变异 | 第36-37页 |
| ·交叉 | 第37页 |
| ·选抒 | 第37-38页 |
| ·差分进化算法流程 | 第38-39页 |
| ·差分进化算法的参数设置 | 第39页 |
| ·差分进化算法的特点 | 第39-40页 |
| ·差分进化算法的改进 | 第40页 |
| ·差分进化算法训练模糊RBF网络的步骤 | 第40-42页 |
| ·DE算法优化模糊RBF网络的非线性系统辨识仿真研究 | 第42-45页 |
| ·几重辨识方法仿真对比分析 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于RPROP-DE算法的非线性系统辨识 | 第49-63页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·弹性BP算法原理及其改进 | 第49-53页 |
| ·RPROP算法的特点 | 第53页 |
| ·RPROP-DE算法训练神经网络的步骤 | 第53-56页 |
| ·RPROP-DE算法训练模糊RBF网络的仿真研究 | 第56-59页 |
| ·DE算法与RPROP-DE算法仿真对比分析 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第71页 |
