| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-39页 |
| ·统计学习理论与支持向量机概述 | 第11-26页 |
| ·机器学习理论 | 第12页 |
| ·统计学习理论的概念 | 第12-15页 |
| ·支持向量机 | 第15-16页 |
| ·回归型支持向量机 | 第16-23页 |
| ·支持向量机在控制系统中的应用研究现状 | 第23-26页 |
| ·变结构控制研究概论 | 第26-36页 |
| ·变结构控制系统的概念 | 第26-30页 |
| ·离散时间系统变结构控制方法的研究现状 | 第30-36页 |
| ·论文的主要内容 | 第36-39页 |
| 第二章 基于支持向量机的变结构控制基本算法 | 第39-61页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·基于支持向量机的变结构控制基本算法 | 第40-50页 |
| ·SISO系统基于SVM的控制算法 | 第40-43页 |
| ·SIMO系统基于SVM的VSC基本控制算法 | 第43-46页 |
| ·MIMO系统基于SVM的VSC基本控制算法 | 第46-50页 |
| ·仿真实验 | 第50-59页 |
| ·结论 | 第59-61页 |
| 第三章 基于支持向量机与前馈—反馈技术的变结构控制算法 | 第61-79页 |
| ·引言 | 第61-62页 |
| ·控制系统基于SVM与前馈—反馈技术的VSC控制算法 | 第62-71页 |
| ·SISO系统基于SVM与前馈—反馈技术的控制算法 | 第62-66页 |
| ·SIMO系统基于SVM与前馈—反馈技术的控制算法 | 第66-71页 |
| ·仿真实验 | 第71-78页 |
| ·结论 | 第78-79页 |
| 第四章 基于支持向量机与移动滑平面的变结构控制方法 | 第79-97页 |
| ·引言 | 第79-80页 |
| ·基于平移滑平面的变结构控制方法 | 第80-85页 |
| ·基于旋转滑平面的变结构控制方法 | 第85-90页 |
| ·仿真研究 | 第90-96页 |
| ·结论 | 第96-97页 |
| 第五章 基于支持向量机和组合滑平面的变结构控制方法 | 第97-111页 |
| ·前言 | 第97页 |
| ·基于趋近律的变结构控制方法 | 第97-100页 |
| ·基于组合滑平面的变结构控制方法 | 第100页 |
| ·基于支持向量机与组合滑平面的变结构控制方法 | 第100-103页 |
| ·仿真实验 | 第103-109页 |
| ·结论 | 第109-111页 |
| 第六章 总结与展望 | 第111-115页 |
| 参考文献 | 第115-125页 |
| 附录A | 第125-135页 |
| A.1 控制系统能够跟踪轨迹的条件 | 第125-126页 |
| A.2 变结构控制系统逆模型存在的条件 | 第126-131页 |
| A.2.1 SIMO变结构控制系统逆模型存在的条件 | 第126-128页 |
| A.2.2 MIMO变结构控制系统逆模型存在的条件 | 第128-130页 |
| A.2.3 基于SVM与前馈—反馈的变结构控制系统逆模型存在的条件 | 第130-131页 |
| A.3 线性离散变结构控制系统稳定条件 | 第131-135页 |
| A.3.1 常规滑平面与旋转滑平面参数选择对控制系统稳定性的影响 | 第131-134页 |
| A.3.2 平移滑平面参数选择对变结构控制系统稳定性的影响 | 第134-135页 |
| 附录B | 第135-136页 |
