| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-15页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 模糊控制、神经网络和神经模糊控制器 | 第15-23页 |
| ·模糊控制技术 | 第15-19页 |
| ·神经网络和模糊神经网络 | 第19-20页 |
| ·神经模糊控制(Neuro-Fuzzy Control) | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 模糊神经元设计及控制器的硬件实现原理 | 第23-35页 |
| ·单向线性响应单元ULR | 第23-25页 |
| ·以三角形函数为隶属函数的神经模糊控制器的ULR实现 | 第25-31页 |
| ·模糊量化处理(模糊隶属函数) | 第26-28页 |
| ·模糊控制规则 | 第28-29页 |
| ·解模糊化(Defuzzification) | 第29-31页 |
| ·以梯形函数为隶属函数的神经模糊控制器的ULR实现 | 第31-34页 |
| ·梯形函数的模糊量化处理 | 第31-32页 |
| ·梯形函数的解模糊化 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 神经模糊控制器的学习算法 | 第35-47页 |
| ·学习算法概述 | 第35-37页 |
| ·强化学习与线性搜索算法相结合的学习算法 | 第37-44页 |
| ·算法的基本思想和流程 | 第37-40页 |
| ·Fibonacci Search算法和黄金搜索法 | 第40-43页 |
| ·Brent算法 | 第43-44页 |
| ·对基于Fibonacci Search方法的强化学习的改进 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 倒立振子平衡控制系统仿真实验 | 第47-55页 |
| ·倒立振子平衡控制系统 | 第47页 |
| ·系统仿真神经网络控制器结构及算法所用参数 | 第47-49页 |
| ·实验结果数据 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 结束语 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第62-63页 |
| 获奖情况 | 第63-64页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第64页 |
