| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·非线性系统结构辨识和参数估计方法 | 第10-12页 |
| ·非线性系统状态估计方法 | 第12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 EKF算法和基于模糊Pareto最优性的NSGA-Ⅱ算法 | 第15-26页 |
| ·EKF算法简介 | 第15-16页 |
| ·Pareto支配和Pareto最优性简介 | 第16-17页 |
| ·NSGA-Ⅱ算法简介 | 第17-21页 |
| ·快速非支配排序算法 | 第17-18页 |
| ·拥挤度排序 | 第18-19页 |
| ·NSGA-Ⅱ算法 | 第19-21页 |
| ·基于模糊Pareto最优性的NSGA-Ⅱ算法 | 第21-25页 |
| ·模糊隶属函数 | 第21-22页 |
| ·模糊Pareto支配关系 | 第22页 |
| ·模糊Pareto最优性 | 第22-24页 |
| ·基于模糊Pareto支配关系的非支配排序 | 第24-25页 |
| ·基于模糊Pareto最优性的NSGA-Ⅱ算法 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于EKF的多项式系统状态和参数联合估计 | 第26-41页 |
| ·基于EKF的多项式系统状态和参数联合估计算法 | 第26-28页 |
| ·EKF算法的初始化 | 第28页 |
| ·改进的EKF算法应用 | 第28-32页 |
| ·数值仿真结果与分析 | 第32-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于模糊多目标进化算法的多项式系统辨识 | 第41-76页 |
| ·多项式模型 | 第41-43页 |
| ·由噪声驱动的多项式模型 | 第41-42页 |
| ·有外部输入的多项式模型 | 第42-43页 |
| ·多项式模型中候选单项式的筛选方法 | 第43-45页 |
| ·基于相关性的正交前向搜索 | 第43页 |
| ·筛选指标 | 第43-45页 |
| ·基于模糊多目标进化算法的多项式系统辨识方法 | 第45-47页 |
| ·染色体编码方案 | 第45页 |
| ·目标函数的定义 | 第45-46页 |
| ·基于模糊多目标进化算法的多项式系统辨识方法 | 第46-47页 |
| ·数值仿真示例1 | 第47-62页 |
| ·待研究的系统 | 第47-48页 |
| ·筛选候选单项式 | 第48-51页 |
| ·辨识结果与讨论 | 第51-52页 |
| ·不同辨识方法的结果比较 | 第52-62页 |
| ·数值仿真示例2 | 第62-75页 |
| ·待研究的系统 | 第62页 |
| ·筛选候选单项式 | 第62-65页 |
| ·辨识结果与讨论 | 第65-66页 |
| ·不同辨识方法的结果比较 | 第66-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·本文研究工作总结 | 第76页 |
| ·展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 致谢 | 第83页 |