| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·问题提出 | 第9-10页 |
| ·BP神经网络问题的研究现状 | 第10页 |
| ·PID控制器参数整定的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究主要内容与结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 BP神经网络结构优化 | 第14-34页 |
| ·神经网络的基础理论 | 第14-17页 |
| ·神经网络定义 | 第14页 |
| ·神经元的结构模型 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络结构模型 | 第15-17页 |
| ·BP神经网络 | 第17-24页 |
| ·BP神经网络的定义及结构 | 第17页 |
| ·BP神经网络的学习过程 | 第17-21页 |
| ·BP神经网络存在缺陷的原因分析 | 第21-22页 |
| ·BP神经网络隐层结构的理论依据 | 第22页 |
| ·BP神经网络结构优化问题 | 第22-24页 |
| ·基于BP神经网络的自顶向下优化方法的设计 | 第24-33页 |
| ·设计背景说明 | 第24-26页 |
| ·基于BP神经网络的自顶向下优化条件 | 第26-27页 |
| ·基于BP神经网络的自顶向下优化方法 | 第27-28页 |
| ·基于BP神经网络的自顶向下优化算法的实现步骤 | 第28-29页 |
| ·应用实例 | 第29-33页 |
| 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 分数阶PI~αD~β控制器的设计 | 第34-48页 |
| ·基本函数 | 第34-35页 |
| ·分数阶微积分的定义 | 第35-38页 |
| ·Grunwald-Letnikov(GL)分数阶微积分定义 | 第36页 |
| ·Riemann-Liouville(RL)分数阶微积分定义 | 第36-37页 |
| ·Capotu分数阶微积分定义 | 第37页 |
| ·各种定义间的关系 | 第37-38页 |
| ·分数阶微积分算子的基本性质 | 第38-39页 |
| ·分数阶微积分的Laplace变换 | 第38-39页 |
| ·分数阶微积分的Fourier变换 | 第39页 |
| ·分数阶微积分算子的离散化 | 第39-42页 |
| ·直接近似化方法 | 第39-40页 |
| ·间接近似化方法 | 第40-42页 |
| ·生成函数的基本形式 | 第42-43页 |
| ·分数阶PI~αD~β控制器设计 | 第43-47页 |
| ·基于Tustin算子控制器设计 | 第43-45页 |
| ·基于Al-alaoui算子控制器设计 | 第45-47页 |
| 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于神经网络的参数自整定算法设计与验证 | 第48-64页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·MATLAB仿真软件 | 第48-49页 |
| ·算法验证 | 第49-63页 |
| ·基于BP神经网络的分数阶PI~αD~β控制器参数整定原理 | 第49-50页 |
| ·基于BP神经网络的分数阶PI~αD~β控制器参数整定算法 | 第50-54页 |
| ·BP神经网络初始参数的分析与设定 | 第54-57页 |
| ·部分程序代码 | 第57-59页 |
| ·仿真结果与分析 | 第59-63页 |
| 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
