| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·模糊集与模糊逻辑控制 | 第12-14页 |
| ·进化计算 | 第14-15页 |
| ·进化模糊控制器 | 第15-17页 |
| ·论文组织与的主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 模糊控制器与遗传算法 | 第19-46页 |
| ·基本模糊控制器 | 第19-26页 |
| ·结构描述与分析 | 第19-23页 |
| ·基本模糊控制器设计中的问题 | 第23-25页 |
| ·基本模糊控制器是万能逼近器 | 第25-26页 |
| ·基于规则的模糊控制器 | 第26-28页 |
| ·标准遗传算法 | 第28-35页 |
| ·遗传算法的历史与现状 | 第28-30页 |
| ·标准遗传算法描述 | 第30-33页 |
| ·遗传算法与其它搜索方法的比较 | 第33-34页 |
| ·模式定理 | 第34-35页 |
| ·分类器系统 | 第35-37页 |
| ·分类器系统简介 | 第35-36页 |
| ·分类器系统的学习方法 | 第36-37页 |
| ·模糊控制器的遗传优化 | 第37-39页 |
| ·模糊控制器的匹兹堡方法优化 | 第39-44页 |
| ·基于领域的模糊控制器的遗传优化 | 第39-42页 |
| ·基于规则的模糊控制器优化 | 第42-44页 |
| ·模糊分类器的密歇根方法优化 | 第44-45页 |
| ·优化模糊分类器的规则 | 第44-45页 |
| ·同时优化模糊分类器的隶属函数和规则 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 模糊控制器的遗传优化——GoFLC系统 | 第46-61页 |
| ·模糊控制器CPM进化方法 | 第46-55页 |
| ·规则性能评价的信息 | 第48-49页 |
| ·评价规则的性能 | 第49-54页 |
| ·规则的进化 | 第54-55页 |
| ·CPM方法的流程 | 第55页 |
| ·模糊控制器结构的简化 | 第55-59页 |
| ·模糊控制器的编码 | 第55-56页 |
| ·改变染色体中规则的数量 | 第56-58页 |
| ·削减规则的隶属函数 | 第58-59页 |
| ·模糊控制器的分段进化 | 第59-60页 |
| ·GoFLC系统的特点 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 GoFLC系统进化倒摆模糊控制器 | 第61-97页 |
| ·倒摆系统 | 第61-62页 |
| ·倒摆系统模糊控制器的编码与适应值函数 | 第62-64页 |
| ·染色体编码 | 第62-63页 |
| ·染色体的适应值函数 | 第63-64页 |
| ·规则级的进化 | 第64-72页 |
| ·倒摆控制系统规则强度的定义 | 第64-65页 |
| ·没有规则级的进化 | 第65-67页 |
| ·有无规则级进化的比较 | 第67-68页 |
| ·改进的规则级进化算法 | 第68-69页 |
| ·规则级进化与规则数量的关系 | 第69页 |
| ·控制系统能量函数的选择 | 第69-71页 |
| ·CPM方法的优越性 | 第71-72页 |
| ·削减模糊控制器的规则数量 | 第72-76页 |
| ·有无规则削减的比较 | 第73-74页 |
| ·参数w_4的自适应 | 第74-76页 |
| ·削减规则的输入隶属函数 | 第76-83页 |
| ·隶属函数削减增益w_5不变 | 第77-79页 |
| ·隶属函数削减增益w_5的自适应 | 第79-83页 |
| ·模糊控制器的分段优化 | 第83-86页 |
| ·适应值函数不同 | 第83-85页 |
| ·遗传算子不同 | 第85-86页 |
| ·交换算子 | 第86-88页 |
| ·群体大小对模糊控制器进化的影响 | 第88-89页 |
| ·遗传优化的模糊控制器的鲁棒性 | 第89-96页 |
| ·对非训练样本的控制效果 | 第89-91页 |
| ·测试节拍长于训练节拍 | 第91-92页 |
| ·被控对象参数改变 | 第92-95页 |
| ·个别规则损坏 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第五章 GoFLC系统进化模糊函数逼近器 | 第97-115页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·问题描述、染色体的编码与适应值 | 第97-99页 |
| ·标准的匹兹堡进化方法 | 第99页 |
| ·模糊函数逼近器的CPM进化方法及其改进 | 第99-102页 |
| ·定义模糊逼近器的规则的强度 | 第99-101页 |
| ·未改进的CPM方法 | 第101页 |
| ·CPM方法的一些改进 | 第101-102页 |
| ·一输入函数逼近的实验结果 | 第102-109页 |
| ·标准的匹兹堡进化方法的结果 | 第102-103页 |
| ·有规则级进化的CPM方法 | 第103-104页 |
| ·改进的CPM方法 | 第104-106页 |
| ·规则削减 | 第106-107页 |
| ·与前人实验结果的比较 | 第107-109页 |
| ·逼近非线性函数F5的实验结果 | 第109-111页 |
| ·Box-Jenk数据 | 第111-114页 |
| ·本章小结 | 第114-115页 |
| 第六章 总结 | 第115-118页 |
| 附录4.1 一个优化的25条规则的倒摆系统的模糊控制器 | 第118-119页 |
| 附录5.1 函数F1的标准进化方法所优化的25条规则的模糊逼近器 | 第119-120页 |
| 附录5.2 函数F1的CPM方法所优化的25条规则的模糊逼近器 | 第120-121页 |
| 附录5.3 函数F1有规则迁移的CPM方法优化的25条规则的逼近器 | 第121-122页 |
| 附录5.4 函数F1有定向进化的CPM方法优化的25条规则的逼近器 | 第122-123页 |
| 附录5.5 函数F1,改进的CPM方法所优化的25条规则的模糊逼近器 | 第123-124页 |
| 附录5.6 函数F1,初始规则数为30,规则削减,10条规则的逼近器 | 第124页 |
| 附录5.7 函数F1,初始规则数为10,无规则削减所得的模糊逼近器 | 第124-125页 |
| 附录5.8 函数F1,初始规则数为30,无规则削减所得的模糊逼近器 | 第125-126页 |
| 附录5.9 函数F1,CPM~*方法所发现的最优的20条规则的模糊逼近器 | 第126页 |
| 附录5.10 函数F2,CPM~*方法所发现的最优的5条规则的模糊逼近器 | 第126-127页 |
| 附录5.11 函数F3,CPM~*方法所发现的最优的7条规则的模糊逼近器 | 第127页 |
| 附录5.12 函数F4,CPM~*方法所发现的最优的15条规则的模糊逼近器 | 第127-128页 |
| 附录5.13 box-jenk数据 | 第128-132页 |
| 参考文献 | 第132-141页 |
| 作者简历及攻读博士学位期间发表的论文 | 第141页 |
