| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·相关领域研究概述 | 第10-17页 |
| ·自适应逆控制概述 | 第17-21页 |
| ·本文的研究内容和研究工作 | 第21-23页 |
| 第2章 动态神经网络 | 第23-42页 |
| ·神经网络基本概念 | 第23-27页 |
| ·动态神经元 | 第27-31页 |
| ·DAF神经元 | 第31-32页 |
| ·动态神经网络 | 第32-36页 |
| ·DAFNN神经网络 | 第36-37页 |
| ·动态神经网络的短时记忆 | 第37-40页 |
| ·动态神经网络学习算法 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 动态神经网络离线PSO算法 | 第42-63页 |
| ·基本PSO算法 | 第42-44页 |
| ·PSO算法稳定性分析 | 第44-52页 |
| ·改进的全局收敛PSO算法 | 第52-55页 |
| ·仿真实验 | 第55-59页 |
| ·神经网络PSO算法 | 第59-60页 |
| ·仿真研究 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 动态神经网络在线学习算法 | 第63-77页 |
| ·信号流图理论 | 第63-66页 |
| ·动态神经网络基于信号流图的在线学习算法 | 第66-73页 |
| ·在线算法稳定性分析 | 第73-75页 |
| ·仿真实例 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第5章 非线性系统神经网络建模与逆建模 | 第77-104页 |
| ·非线性系统建模 | 第77-82页 |
| ·NARX神经网络非线性系统建模 | 第82-85页 |
| ·PID神经网络非线性系统建模 | 第85-88页 |
| ·DAFNN神经网络非线性系统建模 | 第88-91页 |
| ·非线性对象在线辨识仿真研究 | 第91-96页 |
| ·非线性系统逆建模 | 第96-98页 |
| ·非线性系统在线逆建模算法 | 第98-101页 |
| ·非线性系统在线逆建模仿真研究 | 第101-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第6章 非线性自适应逆控制系统 | 第104-131页 |
| ·非线性自适应逆控制概述 | 第104-105页 |
| ·对象扰动消除 | 第105-108页 |
| ·非线性自适应逆控制系统基本结构 | 第108-110页 |
| ·基于传递函数可调NARX神经网络的非线性自适应逆控制系统 | 第110-116页 |
| ·基于PID神经网络的非线性自适应逆控制系统 | 第116-119页 |
| ·基于DAFNN神经网络的非线性自适应逆控制系统 | 第119-122页 |
| ·一种改进的非线性自适应逆控制系统 | 第122-123页 |
| ·基于自适应LMS滤波器的非线性自适应逆控制系统 | 第123-130页 |
| ·本章小结 | 第130-131页 |
| 第7章 结束语 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-146页 |
| 作者在攻读博士学位期间撰写与发表的论文 | 第146页 |