| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·神经网络非线性系统辨识的研究现状及意义 | 第10-13页 |
| ·几种智能进化算法的研究现状 | 第13-14页 |
| ·差分进化算法(Differential Evolution,DE) | 第13-14页 |
| ·粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO) | 第14页 |
| ·本文的主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 基于几种智能进化算法的模糊RBF神经网络非线性系统辨识 | 第16-39页 |
| ·模糊RBF神经网络的拓扑结构 | 第16-18页 |
| ·模糊RBF神经网络辨识原理 | 第18-19页 |
| ·基于遗传算法的模糊RBF神经网络非线性系统辨识 | 第19-26页 |
| ·遗传算法的原理 | 第19-21页 |
| ·遗传算法训练模糊RBF神经网络的实现步骤 | 第21-23页 |
| ·基于遗传算法的模糊RBF神经网络非线性系统辨识仿真 | 第23-26页 |
| ·基于差分进化算法的模糊RBF神经网络非线性系统辨识 | 第26-31页 |
| ·差分进化算法的原理 | 第26-27页 |
| ·差分进化算法训练模糊RBF神经网络的实现步骤 | 第27-29页 |
| ·基于差分进化算法的模糊RBF神经网络非线性系统辨识仿真 | 第29-31页 |
| ·基于粒子群算法的模糊RBF神经网络非线性系统辨识 | 第31-35页 |
| ·粒子群算法的原理 | 第31-32页 |
| ·粒子群算法训练模糊RBF神经网络的实现步骤 | 第32-33页 |
| ·基于粒子群算法的模糊RBF神经网络非线性系统辨识仿真 | 第33-35页 |
| ·仿真对比分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于C-DE算法的模糊RBF神经网络非线性系统辨识 | 第39-55页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·Memetie算法简介 | 第39-40页 |
| ·Memetie算法的基本思想 | 第39-40页 |
| ·Memetie算法的流程 | 第40页 |
| ·基于Memetic算法的混沌差分进化算法 | 第40-45页 |
| ·差分进化算法的参数自适应策略 | 第41页 |
| ·混沌搜索 | 第41-44页 |
| ·C-DE算法的步骤 | 第44-45页 |
| ·C-DE算法训练模糊RBF神经网络的实现步骤 | 第45-46页 |
| ·基于C-DE算法的模糊RBF神经网络非线性系统辨识仿真 | 第46-48页 |
| ·仿真对比分析 | 第48-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于C-PSODE算法的模糊RBF神经网络非线性系统辨识 | 第55-66页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·C-PSODE算法的原理 | 第55-59页 |
| ·PSO与DE结合的可行性分析 | 第55-57页 |
| ·C-PSODE算法的实现步骤 | 第57-59页 |
| ·C-PSODE算法训练模糊RBF神经网络的实现步骤 | 第59-60页 |
| ·基于C-PSODE算法的模糊RBF网络非线性系统辨识仿真 | 第60-62页 |
| ·仿真对比分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 结论与展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73页 |
