| 提要 | 第1-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·论文的研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·模糊系统、ANFIS 和DSP 技术的发展和应用 | 第11-17页 |
| ·模糊系统的发展和应用 | 第11-12页 |
| ·模糊系统和神经网络结合技术的发展和应用 | 第12-15页 |
| ·DSP 的发展和应用 | 第15-17页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 模糊系统和ANFIS 基本理论 | 第19-55页 |
| ·模糊逻辑基础 | 第19-26页 |
| ·模糊集合 | 第19-20页 |
| ·模糊集合运算的基本性质 | 第20-21页 |
| ·隶属度函数 | 第21-23页 |
| ·模糊集合相关的概念和定理 | 第23-24页 |
| ·模糊关系及其合成 | 第24-26页 |
| ·模糊推理规则 | 第26-31页 |
| ·模糊语言变量 | 第26-27页 |
| ·模糊蕴含关系 | 第27-28页 |
| ·模糊逻辑推理 | 第28-31页 |
| ·模糊推理系统分类与组成 | 第31-35页 |
| ·纯模糊逻辑系统 | 第31-32页 |
| ·高木－关野型模糊逻辑系统 | 第32-33页 |
| ·Mamdani 型模糊逻辑系统 | 第33-35页 |
| ·自适应模糊神经推理系统原理 | 第35-47页 |
| ·自适应网络结构与训练算法 | 第35-41页 |
| ·自适应模糊神经推理系统 | 第41-43页 |
| ·BP 算法的各种改进方法 | 第43-47页 |
| ·模糊聚类 | 第47-54页 |
| ·普通聚类分析 | 第47-48页 |
| ·模糊聚类分析 | 第48-49页 |
| ·常用聚类算法 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第三章 基于改进型模糊聚类的模糊系统建模方法研究 | 第55-79页 |
| ·模糊聚类算法的改进 | 第55-61页 |
| ·改进型聚类算法的提出 | 第55-56页 |
| ·改进型聚类算法的实现 | 第56-58页 |
| ·改进前后算法聚类结果比较 | 第58-61页 |
| ·基于改进型模糊聚类的模糊系统建模 | 第61-69页 |
| ·模糊系统建模新方法的提出 | 第61-63页 |
| ·拟合方法及其在MATLAB 中的实现 | 第63-69页 |
| ·本文提出的模糊系统建模方法的验证 | 第69-77页 |
| ·水箱水位控制系统模型 | 第69-70页 |
| ·输入/输出样本集的获取 | 第70-72页 |
| ·水位控制模糊系统建模 | 第72-74页 |
| ·控制性能比较与结论 | 第74-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第四章 基于混合输入型模糊系统的加工参数智能选择 | 第79-106页 |
| ·用于加工参数智能选择的系统模型 | 第79-82页 |
| ·实验数据的获取 | 第82-92页 |
| ·实验的目的与方案 | 第82-83页 |
| ·实验装置与实验流程 | 第83-85页 |
| ·实验数据及其分析 | 第85-92页 |
| ·混合输入型模糊系统的构建 | 第92-98页 |
| ·混合输入型模糊系统的提出 | 第92-93页 |
| ·转换器的实现方法 | 第93-95页 |
| ·用GUIDE 设计GUI | 第95-98页 |
| ·用于加工参数智能选择的模糊系统 | 第98-105页 |
| ·输入/输出空间分割与隶属度函数的确定 | 第99-101页 |
| ·模糊规则库的建立与模糊运算方法选择 | 第101-102页 |
| ·图形用户界面设计与系统验证 | 第102-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 第五章 自适应模糊神经推理系统的改进和应用研究 | 第106-125页 |
| ·自适应模糊神经推理系统的改进 | 第106-117页 |
| ·ANFIS 改进算法的提出 | 第106-107页 |
| ·用Fletcher-Reeves Update 法改进ANFIS | 第107-110页 |
| ·用比例共轭梯度法改进ANFIS | 第110-117页 |
| ·改进算法的验证与比较 | 第117-121页 |
| ·用于混沌时间序列预报 | 第117-119页 |
| ·用于逼近非线性函数 | 第119-121页 |
| ·改进后的ANFIS 用于加工参数智能选择 | 第121-124页 |
| ·本章小结 | 第124-125页 |
| 第六章 模糊系统和ANFIS 在DSP 上的实现和优化 | 第125-138页 |
| ·模糊系统在DSP 上的实现 | 第125-132页 |
| ·ANFIS 在DSP 上的实现 | 第132-134页 |
| ·代码优化 | 第134-137页 |
| ·本章小结 | 第137-138页 |
| 第七章 结论 | 第138-141页 |
| 附录 IRIS 数据集 | 第141-143页 |
| 参考文献 | 第143-153页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第153-154页 |
| 致谢 | 第154-155页 |
| 摘要 | 第155-158页 |
| Abstract | 第158-162页 |
