| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 1 绪论 | 第6-13页 |
| ·机器人学及其发展历程 | 第6-8页 |
| ·机器人技术的发展趋势 | 第8-10页 |
| ·机器人控制技术 | 第10-11页 |
| ·论文结构及所做的主要工作 | 第11-13页 |
| 2 神经网络智能控制系统 | 第13-27页 |
| ·神经网络基本理论 | 第13-18页 |
| ·神经元网络与控制 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第15-17页 |
| ·人工神经网络的主要学习算法 | 第17-18页 |
| ·多层前向神经网络BP算法 | 第18-22页 |
| ·几种常见的神经网络智能控制结构 | 第22-27页 |
| ·神经网络直接逆模型控制 | 第23页 |
| ·神经网络内模控制 | 第23-24页 |
| ·神经网络非线性预测控制 | 第24页 |
| ·模糊神经网络控制 | 第24-25页 |
| ·基于CMAC网络的学习控制 | 第25-27页 |
| 3 机器人神经网络逆模学习控制 | 第27-39页 |
| ·神经网络逆模学习控制方法 | 第27-29页 |
| ·神经网络启发式学习算法 | 第29-35页 |
| ·仿真分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 机器人神经网络自适应控制 | 第39-53页 |
| ·自适应控制系统 | 第39-41页 |
| ·自适应神经网络控制 | 第41-47页 |
| ·动态回归神经网络结构及其动力学描述 | 第43-44页 |
| ·神经网络模型参考自适应控制 | 第44-46页 |
| ·动态反向传播算法(DBP) | 第46-47页 |
| ·仿真分析 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 机器人模糊神经网络控制 | 第53-67页 |
| ·模糊控制和神经网络 | 第53-58页 |
| ·模糊控制 | 第53-54页 |
| ·神经元网络与模糊技术的结合背景 | 第54-55页 |
| ·神经元网络与模糊技术的结合形式 | 第55-58页 |
| ·几种模糊神经网络结构 | 第58-63页 |
| ·基于多层前馈神经网络的纯模糊神经网络 | 第58-59页 |
| ·基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络 | 第59-62页 |
| ·神经网络驱动型的模糊神经网络 | 第62-63页 |
| ·模糊神经网络在机器人控制中的应用 | 第63-66页 |
| ·国内、外现状 | 第63-65页 |
| ·存在的问题及应用展望 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |