前向神经网络控制理论研究及其应用
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1．1 论文工作的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1．2 人工神经网络研究的发展史 | 第10-12页 |
| 1．3 神经网络构成的基本原理 | 第12-14页 |
| 1．3．1 人工神经元的一般描述 | 第12-13页 |
| 1．3．2 网络结构及工作方式 | 第13-14页 |
| 1．4 人工神经网络的基本模型及应用 | 第14-15页 |
| 1．5 本文的主要工作与结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 误差反向传播网络 | 第17-30页 |
| 2．1 误差反传训练算法 | 第17-23页 |
| 2．1．1 BP算法的数学描述 | 第17-20页 |
| 2．1．2 常用的激活函数 | 第20-23页 |
| 2．2 BP算法的改进 | 第23-29页 |
| 2．2．1 提高训练速度的方法 | 第23-26页 |
| 2．2．2 一种改进的BP学习算法 | 第26-29页 |
| 2．3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于神经网络的系统辨识 | 第30-39页 |
| 3．1 系统辨识的基本知识 | 第30-32页 |
| 3．1．1 系统辨识的定义 | 第30-31页 |
| 3．1．2 系统辨识的常用方法 | 第31-32页 |
| 3．2 神经网络逼近能力的分析 | 第32-34页 |
| 3．3 基于神经网络的系统辨识原理 | 第34-36页 |
| 3．4 基于BP网络的系统辨识 | 第36-38页 |
| 3．4．1 用于辨识的BP网络结构设计和辨识算法 | 第36-38页 |
| 3．4．2 仿真研究 | 第38页 |
| 3．5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 一种混合PID控制器的设计 | 第39-44页 |
| 4．1 混合PID控制器的设计 | 第39-43页 |
| 4．1．1 辨识网络NNI的设计 | 第39-41页 |
| 4．1．2 神经网络PID补偿器的设计 | 第41页 |
| 4．1．3 仿真研究 | 第41-43页 |
| 4．2 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 神经网络自校正控制 | 第44-51页 |
| 5．1 自校正控制原理 | 第44-45页 |
| 5．2 神经网络自校正控制 | 第45-50页 |
| 5．2．1 神经网络自校正控制结构 | 第45-48页 |
| 5．2．2 仿真研究 | 第48-50页 |
| 5．3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 神经网络自适应模糊控制器 | 第51-65页 |
| 6．1 模糊控制基本原理 | 第51-53页 |
| 6．1．1 模糊控制基本结构和组成 | 第51-52页 |
| 6．1．2 模糊控制基本原理 | 第52-53页 |
| 6．2 模糊控制器的设计 | 第53-57页 |
| 6．2．1 基本模糊控制器设计 | 第53-55页 |
| 6．2．2 自适应模糊控制器设计 | 第55-57页 |
| 6．3 神经网络自适应模糊控制 | 第57-64页 |
| 6．3．1 模糊控制与神经网络的等价性 | 第58页 |
| 6．3．2 模糊神经网络控制模型 | 第58-61页 |
| 6．3．3 基于神经网络的模糊控制系统 | 第61-62页 |
| 6．3．4 神经网络动态建模 | 第62-63页 |
| 6．3．5 仿真研究 | 第63-64页 |
| 6．4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第7章 神经网络在H型钢张力控制中的应用 | 第65-77页 |
| 7．1 H型钢连轧机张力控制系统浅述 | 第65-68页 |
| 7．1．1 张力的产生及微张力控制的意义 | 第65-66页 |
| 7．1．2 影响张力的因素及建立张力模型的意义 | 第66-68页 |
| 7．2 H型钢连轧机张力控制系统模型的建立 | 第68-73页 |
| 7．2．1 拖动系统数学模型 | 第68-70页 |
| 7．2．2 张力模型的建立 | 第70-73页 |
| 7．2．3 单机架动态调节的仿真 | 第73页 |
| 7．3 神经网络在H型钢张力控制中的应用 | 第73-76页 |
| 7．3．1 单神经元补偿器 | 第73-74页 |
| 7．3．2 张力控制器结构 | 第74-75页 |
| 7．3．3 仿真研究 | 第75-76页 |
| 7．4 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-83页 |
| 作者简介 | 第83-85页 |
