基于神经网络振动主动控制方法的研究
| 第1章 绪论 | 第1-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·神经网络技术的发展与现状 | 第9-12页 |
| ·神经网络振动主动控制技术发展现状 | 第12-14页 |
| ·本文研究目的、意义及主要内容 | 第14-15页 |
| 第2章 神经网络基础理论 | 第15-24页 |
| ·神经网络的基本理论 | 第15-19页 |
| ·神经元的基本模型 | 第15-17页 |
| ·神经网络的网络结构 | 第17-18页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第18-19页 |
| ·误差反向传播网络 | 第19-23页 |
| ·多层前向网络的逼近能力 | 第19-20页 |
| ·误差反向传播算法 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 隔振系统的神经网络辨识 | 第24-41页 |
| ·系统辨识基本理论 | 第24-26页 |
| ·神经网络系统辨识 | 第26-30页 |
| ·系统数学模型 | 第26-27页 |
| ·基于神经网络的系统辨识 | 第27-29页 |
| ·辨识算法的收敛性 | 第29-30页 |
| ·柴油机双层隔振系统的辨识 | 第30-40页 |
| ·数学模型的建立 | 第30-32页 |
| ·隔振系统辨识仿真 | 第32-35页 |
| ·仿真结果及分析 | 第35-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于误差通道离线建模的神经网络控制方法 | 第41-51页 |
| ·基于误差通道离线辨识的神经网络控制策略 | 第41-42页 |
| ·神经网络控制器结构及学习算法 | 第42-45页 |
| ·数字仿真研究 | 第45-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于误差通道在线建模的神经网络控制方法 | 第51-67页 |
| ·基于误差通道在线辨识的神经网络控制策略 | 第51-53页 |
| ·神经网络在线学习算法 | 第53-57页 |
| ·数字仿真研究 | 第57-64页 |
| ·有效性研究 | 第57-62页 |
| ·鲁棒性研究 | 第62-64页 |
| ·误差通道在线与离线辨识的神经网络控制方法的比较 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
