| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·神经网络简介 | 第10-11页 |
| ·神经网络的主要特点 | 第10页 |
| ·神经网络的类型 | 第10-11页 |
| ·Hopfield神经网络 | 第11-19页 |
| ·Hopfield网络简介 | 第11-15页 |
| ·Hopfield网络的特点 | 第15-16页 |
| ·Hopfield网络的研究现状和应用概况 | 第16-19页 |
| ·本文的选题意义和主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 Hopfield网络理论及对其若干改进 | 第21-40页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·Hopfield网络二次神经优化方法 | 第21-24页 |
| ·步距自适应调整的Hopfield神经网络 | 第24-28页 |
| ·步距的选取采用黄金分割法 | 第26页 |
| ·步距的选取采用非精确一维搜索 | 第26-28页 |
| ·增广拉格朗日Hopfield网络 | 第28-31页 |
| ·Hopfield网络与模拟退火法相结合 | 第31-36页 |
| ·连续变量的模拟退火法 | 第31-34页 |
| ·Hopfield网络优化与模拟退火法相结合(SAH) | 第34-36页 |
| ·混沌和Hopfield网络相结合的应用 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 Hopfield网络在预测控制中的应用研究 | 第40-61页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·Hopfield网络模型算法控制在主汽压力系统中的应用 | 第40-47页 |
| ·模型算法控制的分析 | 第40-44页 |
| ·应用Hopfield网络求解控制作用有约束的MAC算法 | 第44-45页 |
| ·仿真实验 | 第45-47页 |
| ·基于Hopfield网络的单元机组负荷多变量模型算法控制 | 第47-53页 |
| ·具有耦合的多变量增量型模型算法控制 | 第47-49页 |
| ·应用Hopfield网络来求解增量型模型算法控制 | 第49-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-53页 |
| ·Hopfield网络广义预测控制在单元机组负荷系统中的应用研究 | 第53-59页 |
| ·多变量广义预测解耦控制算法 | 第53-55页 |
| ·应用Hopfield网络来求解有约束的广义预测控制 | 第55-57页 |
| ·仿真实验 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 Hopfield网络对非线性系统的辨识和控制 | 第61-86页 |
| ·引言 | 第61-62页 |
| ·仿射非线性系统和状态反馈精确线性化 | 第62-65页 |
| ·仿射非线性系统和若干概念 | 第62-63页 |
| ·关系度 等于系统阶数 系统的状态反馈线性化设计 | 第63-65页 |
| ·Hopfield网络对仿射非线性系统的辨识与控制 | 第65-74页 |
| ·Hopfield网络可以近似仿射非线性系统 | 第65-67页 |
| ·网络的训练算法--趋化算法 | 第67-68页 |
| ·输入输出线性化和全局线性化控制 | 第68-69页 |
| ·仿真实例 | 第69-74页 |
| ·单机无穷大系统的辨识和控制 | 第74-78页 |
| ·单机无穷大系统 | 第74-75页 |
| ·辨识 | 第75-77页 |
| ·二次型最优控制 | 第77-78页 |
| ·多输入多输出状态反馈线性化方法在锅炉-汽轮机对象中的应用 | 第78-84页 |
| ·锅炉-汽轮机对象 | 第78-80页 |
| ·锅炉-汽轮机对象的状态反馈线性化设计 | 第80-81页 |
| ·线性多变量极点配置 | 第81-83页 |
| ·仿真研究 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 第五章 Hopfield网络在机组负荷分配中的应用 | 第86-95页 |
| ·引言 | 第86页 |
| ·凸性优化神经网络求解机组负荷分配问题 | 第86-90页 |
| ·凸性优化神经网络 | 第86-88页 |
| ·应用凸性神经网络来求解负荷分配问题 | 第88-90页 |
| ·双Hopfield网络求解机组负荷分配 | 第90-94页 |
| ·双Hopfield网络 | 第90-93页 |
| ·仿真实验 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第六章 Hopfield网络在其他优化中的应用 | 第95-103页 |
| ·引言 | 第95页 |
| ·Hopfield网络求解TSP问题的研究 | 第95-99页 |
| ·TSP问题的描述 | 第95-96页 |
| ·常规Hopfield网络求解中的一些问题 | 第96-97页 |
| ·Hopfield求解TSP问题的改进 | 第97-99页 |
| ·应用Hopfield网络求解参数自适应律的研究 | 第99-102页 |
| ·模型参考自适应控制的结构 | 第99-100页 |
| ·模型参考自适应控制参数自适应律的求取 | 第100-101页 |
| ·仿真实验 | 第101-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 第七章 结束语 | 第103-106页 |
| ·本文的主要工作与创新点 | 第103-104页 |
| ·本课题今后的研究内容 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第115-116页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第116页 |
