神经网络在热工系统辨识与控制中的应用
| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·论文选题的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·神经网络的发展概况 | 第8-10页 |
| ·神经网络产生和发展的历史 | 第8-10页 |
| ·神经网络当前的发展和问题 | 第10页 |
| ·神经网络在系统辨识中的应用 | 第10-11页 |
| ·神经网络在控制中的应用 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 神经网络结构及算法 | 第14-28页 |
| ·神经网络的基本概念和特征 | 第14-15页 |
| ·神经网络结构及常用算法 | 第15-18页 |
| ·人工神经元模型 | 第15-16页 |
| ·网络结构及工作方式 | 第16-17页 |
| ·神经网络学习算法 | 第17-18页 |
| ·B-P 网络的结构及学习算法 | 第18-26页 |
| ·B-P 网络的结构和数学描述 | 第19-20页 |
| ·基本的B-P 学习算法 | 第20-22页 |
| ·B-P 网络的学习过程 | 第22-24页 |
| ·B-P 算法的有关改进 | 第24-25页 |
| ·仿真试验 | 第25-26页 |
| ·结论 | 第26-28页 |
| 第三章 基于神经网络的系统辨识 | 第28-39页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·基于神经网络的系统辨识原理 | 第28-32页 |
| ·系统模型及逆模型的辨识 | 第29-30页 |
| ·动态系统辨识常用的神经网络 | 第30-32页 |
| ·两种神经网络辨识结构 | 第32页 |
| ·非线性系统模型与辨识 | 第32-34页 |
| ·串-并联型结构 | 第33页 |
| ·并联型结构 | 第33-34页 |
| ·非线性系统逆模型与辨识 | 第34-36页 |
| ·非线性系统的可逆性和逆稳定性 | 第34页 |
| ·神经网络逆模型辨识 | 第34-36页 |
| ·仿真实例 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 神经网络的内模控制 | 第39-47页 |
| ·内模控制的基本原理 | 第39-41页 |
| ·内模控制的基本结构 | 第39-40页 |
| ·内模控制分析 | 第40-41页 |
| ·内模控制的特点 | 第41页 |
| ·线性内模控制设计 | 第41-43页 |
| ·控制器的设计 | 第41-43页 |
| ·具有滤波器的内模控制分析 | 第43页 |
| ·神经非线性内模控制 | 第43-44页 |
| ·仿真研究 | 第44-46页 |
| ·过热器汽温对象 | 第44页 |
| ·过热器汽温对象神经网络内模控制 | 第44-45页 |
| ·结果分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 结束语 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 在学期间发表的论文及科研情况 | 第51页 |
