| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 相关技术研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 人工情感神经网络 | 第14-15页 |
| 1.2.2 动态神经网络 | 第15-16页 |
| 1.2.3 神经网络预测控制 | 第16-17页 |
| 1.3 论文内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 人工情感神经网络 | 第19-37页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 情感神经网络结构 | 第19-26页 |
| 2.2.1 神经网络基本理论 | 第19-21页 |
| 2.2.2 情感神经元 | 第21-22页 |
| 2.2.3 人工情感神经网络结构 | 第22-26页 |
| 2.3 情感神经网络学习算法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 神经网络学习方式 | 第26-27页 |
| 2.3.2 神经网络学习规则 | 第27-28页 |
| 2.3.3 情感神经网络学习算法 | 第28-30页 |
| 2.4 实例研究 | 第30-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于人工情感神经网络的预测控制 | 第37-49页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 动态情感神经网络预测模型 | 第37-40页 |
| 3.2.1 动态神经网络结构 | 第37-39页 |
| 3.2.2 基于NARX网络结构的动态情感神经网络 | 第39-40页 |
| 3.3 情感神经网络预测控制结构及算法 | 第40-45页 |
| 3.3.1 预测控制的基本原理 | 第40-41页 |
| 3.3.2 人工情感神经网络预测控制结构 | 第41-45页 |
| 3.4 实例研究 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 应用研究 | 第49-59页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 锅炉过热汽温系统 | 第49-55页 |
| 4.2.1 工艺过程 | 第49-51页 |
| 4.2.2 过程动态分析 | 第51-55页 |
| 4.3 基于人工情感神经网络的锅炉过热汽温预测控制 | 第55-58页 |
| 4.3.1 预测控制系统设计 | 第55-56页 |
| 4.3.2 参数设置及仿真 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 作者及导师简介 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71-72页 |