| 摘 要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪 论 | 第11-27页 |
| ·神经网络概述 | 第11-12页 |
| ·神经网络的一般结构与学习算法 | 第12-14页 |
| ·神经网络在非线性系统中的应用 | 第14-16页 |
| ·遗传算法在神经网络中的应用 | 第16-17页 |
| ·论文相关内容的国内外研究概况 | 第17-23页 |
| ·论文的主要工作 | 第23-27页 |
| 2 过程控制系统开放式软件平台的研制 | 第27-39页 |
| ·开放式过程控制实验装置硬件组成 | 第27-28页 |
| ·Visual C++ 环境下的过程控制系统软件设计 | 第28-31页 |
| ·基于 Matlab 平台的过程控制系统 | 第31-36页 |
| ·基于 LabWindows/CVI 平台的过程控制系统 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 非线性系统的神经网络辨识方法与应用 | 第39-69页 |
| ·系统建模方法与过程控制模型 | 第39-42页 |
| ·神经网络辨识与建模 | 第42-45页 |
| ·遗传算法与神经网络辨识 | 第45-50页 |
| ·基于前馈神经网络的系统辨识 | 第50-56页 |
| ·基于回归神经网络的模型辨识 | 第56-63页 |
| ·基于神经状态空间的模型辨识 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 4 基于神经网络的自适应控制 | 第69-91页 |
| ·自适应控制系统简介 | 第69-72页 |
| ·单神经元自适应 PID 控制 | 第72-77页 |
| ·基于静态网络的自适应控制 | 第77-83页 |
| ·基于 DRNN 网络的 PID 自适应控制 | 第83-87页 |
| ·基于遗传算法的神经网络自适应控制 | 第87-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 5 非线性多变量系统神经网络解耦方法研究 | 第91-109页 |
| ·多变量系统解耦方法 | 第91-95页 |
| ·多变量系统的神经网络解耦方法 | 第95-100页 |
| ·多变量系统的神经元解耦控制 | 第100-103页 |
| ·基于遗传算法的 DRNN 网络的 PID 解耦控制 | 第103-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 6 神经网络预测控制及其应用 | 第109-130页 |
| ·预测控制基本原理及控制算法 | 第109-113页 |
| ·基于神经网络模型的非线性预测控制 | 第113-115页 |
| ·基于前馈-反馈结构的动态矩阵控制 | 第115-122页 |
| ·神经网络模型的非线性动态矩阵控制 | 第122-128页 |
| ·本章小结 | 第128-130页 |
| 7 全文总结与展望 | 第130-132页 |
| ·全文总结 | 第130-131页 |
| ·进一步工作展望 | 第131-132页 |
| 致 谢 | 第132-133页 |
| 参考文献 | 第133-146页 |
| 附录 1 攻读博士学位期间发表的论文 | 第146页 |
