一种基于RBF神经网络自动提取模糊规则的方法研究
| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| ·研究课题的历史背景 | 第7-12页 |
| ·模糊控制的发展和现状 | 第7-8页 |
| ·神经网络的发展和现状 | 第8-11页 |
| ·模糊神经网络的发展和现状 | 第11-12页 |
| ·选题的目的及意义 | 第12-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 模糊控制及神经网络控制 | 第16-37页 |
| ·模糊控制的基础理论 | 第16-27页 |
| ·模糊集合 | 第16-18页 |
| ·隶属函数 | 第18-20页 |
| ·模糊推理 | 第20-22页 |
| ·模糊规则 | 第22-24页 |
| ·模糊控制系统的组成和基本原理 | 第24-27页 |
| ·神经网络控制的基础理论 | 第27-35页 |
| ·人工神经元模型 | 第27-29页 |
| ·人工神经网络模型 | 第29-30页 |
| ·前向神经网络 | 第30-35页 |
| 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 新型RBF网络结构设计及算法研究 | 第37-47页 |
| ·网络结构设计 | 第37-39页 |
| ·提取模糊规则的算法研究 | 第39-46页 |
| ·输入空间模糊分割的算法研究 | 第39-42页 |
| ·前向推理输出的算法研究 | 第42-43页 |
| ·网络参数修正的算法研究 | 第43-46页 |
| 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 算法的软件实现 | 第47-58页 |
| ·软件开发平台的选择 | 第47页 |
| ·程序的界面要求 | 第47-48页 |
| ·算法的程序实现 | 第48-50页 |
| ·离线的网络参数修正算法的程序实现 | 第48-49页 |
| ·控制算法的程序实现 | 第49-50页 |
| ·算法主界面的程序实现 | 第50-53页 |
| ·网络参数学习算法主界面的程序实现 | 第50-53页 |
| ·在线控制主界面的程序实现 | 第53页 |
| ·数据串行通信的实现 | 第53-57页 |
| 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 仿真实验 | 第58-68页 |
| ·仿真模型 | 第58-59页 |
| ·仿真实验 | 第59-67页 |
| 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 攻读学位期间公开发表的学术论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附录 仿真实验数据 | 第74-77页 |
