基于改进遗传算法小波神经网络控制器设计与研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题来源背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 小波神经网络的发展概况 | 第11-15页 |
| 1.2.1 小波神经网络的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 神经网络的特性 | 第12-13页 |
| 1.2.3 小波神经网络与其它神经网络的比较 | 第13-14页 |
| 1.2.4 小波神经网络的优缺点 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要的研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 小波神经网络 | 第16-27页 |
| 2.1 小波分析理论 | 第16-21页 |
| 2.1.1 小波函数 | 第16页 |
| 2.1.2 小波变换 | 第16-18页 |
| 2.1.3 常见的小波函数 | 第18-19页 |
| 2.1.4 多分辨分析 | 第19-21页 |
| 2.2 小波神经网络结构 | 第21-25页 |
| 2.2.1 小波神经网络的分类 | 第21-23页 |
| 2.2.2 小波神经网络的结构 | 第23-24页 |
| 2.2.3 小波神经网络逼近能力分析 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 小波神经网络控制器的研究 | 第27-37页 |
| 3.1 控制器参数初始化 | 第27页 |
| 3.2 遗传算法简介 | 第27-31页 |
| 3.2.1 遗传算法概要 | 第27-28页 |
| 3.2.2 遗传算法的优化流程 | 第28-31页 |
| 3.3 小生境技术 | 第31-32页 |
| 3.3.1 小生境技术的引入 | 第31-32页 |
| 3.3.2 小生境技术的应用 | 第32页 |
| 3.4 改进遗传算法优化神经网络控制器 | 第32-36页 |
| 3.4.1 改进遗传算法流程 | 第32-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 小波神经网络控制器仿真研究 | 第37-50页 |
| 4.1 二级倒立摆的系统描述 | 第37-38页 |
| 4.2 小波神经网络的训练 | 第38-41页 |
| 4.2.1 网络结构的确定 | 第38-39页 |
| 4.2.2 网络的训练结果 | 第39-41页 |
| 4.3 小波神经网络对二级倒立摆的控制 | 第41-47页 |
| 4.3.1 控制器的仿真研究 | 第41-44页 |
| 4.3.2 控制器的最优值研究 | 第44页 |
| 4.3.3 控制器抗干扰能力研究 | 第44-47页 |
| 4.4 实验结构及其分析 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录 | 第54-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
