基于人工神经网络的混合智能系统研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景和选题意义 | 第12-14页 |
| ·自适应噪声抵消系统 | 第14页 |
| ·智能算法的研究与国内外现状 | 第14-18页 |
| ·人工神经网络 | 第14-15页 |
| ·模糊推理系统 | 第15-16页 |
| ·小波分析 | 第16-17页 |
| ·遗传算法 | 第17-18页 |
| ·论文主要内容 | 第18-21页 |
| 第2章 自适应非线性噪声抵消系统 | 第21-60页 |
| ·噪声源频谱特性及ANC系统模型 | 第21-32页 |
| ·噪声源及其信号特性 | 第22-23页 |
| ·海试数据的获取 | 第23-25页 |
| ·影响系统降噪性能的关键因素分析 | 第25-32页 |
| ·神经网络实现自适应噪声抵消 | 第32-46页 |
| ·神经网络实现非线性ANC系统 | 第33-37页 |
| ·基于RBF网络的自适应系统 | 第37-39页 |
| ·网络结构及学习算法的设计与改进 | 第39-42页 |
| ·卡尔曼滤波RBF-ANC系统 | 第42-44页 |
| ·系统逼近特性与泛化能力分析 | 第44-46页 |
| ·仿真实例 | 第46-59页 |
| ·BP网络改进前后性能对比仿真 | 第46-49页 |
| ·RBF网络及其改进型的特性对比仿真 | 第49-50页 |
| ·BP与RBF网络的性能对比仿真 | 第50-53页 |
| ·非线性噪声抵消仿真结果 | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第3章 基于模糊神经网络结构的ANC系统 | 第60-83页 |
| ·模糊神经网络模型的构建 | 第60-63页 |
| ·模糊逻辑与神经网络的融合 | 第60-62页 |
| ·模糊神经网络系统模型 | 第62-63页 |
| ·基于模糊神经网络的自适应噪声抵消系统 | 第63-73页 |
| ·基于T-S模型的FNN-ANC系统设计 | 第64-66页 |
| ·一种简洁高效的FC-FNN结构优化方案 | 第66-69页 |
| ·系统学习算法优化设计 | 第69-72页 |
| ·FNN-ANC系统收敛性分析 | 第72-73页 |
| ·系统性能仿真研究 | 第73-81页 |
| ·性能对比 | 第73-79页 |
| ·降噪效果仿真 | 第79-81页 |
| ·仿真结论 | 第81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 第4章 基于遗传优化算法的自适应系统 | 第83-104页 |
| ·基于遗传算法的系统优化方案 | 第83-90页 |
| ·遗传方案设计 | 第83-86页 |
| ·影响系统进化性能的本质因素分析 | 第86-87页 |
| ·改进的编码策略和适应度函数 | 第87-88页 |
| ·一种新型的自适应遗传算法 | 第88-90页 |
| ·自适应GA-RBFNN噪声抵消系统 | 第90-94页 |
| ·系统初始化 | 第91-92页 |
| ·系统结构与参数的自适应进化 | 第92-94页 |
| ·系统仿真 | 第94-103页 |
| ·GANN-ANC系统的全局收敛性仿真 | 第94-96页 |
| ·系统性能仿真研究 | 第96-100页 |
| ·自适应噪声抵消仿真 | 第100-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第5章 多分辨率分析网络模型 | 第104-122页 |
| ·小波神经网络 | 第104-106页 |
| ·WNN-ANC系统的设计与优化 | 第106-114页 |
| ·小波基函数 | 第108-110页 |
| ·小波网络学习算法设计 | 第110-112页 |
| ·小波神经网络的特性分析 | 第112-114页 |
| ·仿真验证 | 第114-121页 |
| ·小波网络的初始化 | 第114-116页 |
| ·多分辨率WNN与RBF网络的性能对比 | 第116-119页 |
| ·自适应小波网络泛化性能验证 | 第119-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 第6章 混合智能算法自适应噪声抵消系统 | 第122-157页 |
| ·基于FWN的自适应噪声抵消系统 | 第122-135页 |
| ·模糊小波网络的理论模型 | 第122-123页 |
| ·FWN自适应系统的构造 | 第123-128页 |
| ·基于FWN的ANC系统特性研究 | 第128-130页 |
| ·FWN-ANC系统性能仿真研究 | 第130-132页 |
| ·系统降噪能力仿真研究 | 第132-135页 |
| ·系统评价 | 第135页 |
| ·各独立系统海试数据处理结果分析 | 第135-139页 |
| ·实验数据的选取 | 第135-136页 |
| ·各独立网络系统的降噪效果对比 | 第136-138页 |
| ·结果分析 | 第138-139页 |
| ·基于混合智能算法的ANC系统 | 第139-148页 |
| ·设计思想 | 第139-141页 |
| ·新系统的初始化设计 | 第141-143页 |
| ·混合智能系统的编码方案 | 第143-145页 |
| ·HIS-ANC系统的进化及参数修正 | 第145-148页 |
| ·系统性能仿真与海试数据处理 | 第148-156页 |
| ·HIS-ANC的全局收敛性能仿真 | 第148-152页 |
| ·自适应噪声抵消效果仿真 | 第152-154页 |
| ·系统性能评价 | 第154-155页 |
| ·HIS-ANC系统海试数据处理结果分析 | 第155-156页 |
| ·本章小结 | 第156-157页 |
| 结论 | 第157-161页 |
| 参考文献 | 第161-177页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第177-178页 |
| 致谢 | 第178-179页 |
| 附录 | 第179页 |
