| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 研究背景 | 第11页 |
| 1.3 神经网络控制研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本文主要内容及章节结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 神经网络的理论基础 | 第14-28页 |
| 2.1 人工神经网络的特点 | 第14-15页 |
| 2.2 神经网络与控制 | 第15-17页 |
| 2.2.1 神经网络建模 | 第15-16页 |
| 2.2.2 神经网络控制 | 第16-17页 |
| 2.3 常用的神经网络模型 | 第17-26页 |
| 2.3.1 MP模型 | 第17-20页 |
| 2.3.2 感知器 | 第20-23页 |
| 2.3.3 多层前馈网络与BP学习算法 | 第23-26页 |
| 2.4 神经网络的学习规则 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 改进型PID控制器 | 第28-42页 |
| 3.1 PID控制器的现状 | 第28页 |
| 3.2 PID控制器的基本原理 | 第28-30页 |
| 3.3 改进型PID控制器 | 第30-41页 |
| 3.3.1 模糊PID控制器 | 第30-32页 |
| 3.3.2 专家PID控制器 | 第32-34页 |
| 3.3.3 基于遗传算法整定的PID控制器 | 第34-35页 |
| 3.3.4 灰色PID控制器 | 第35-36页 |
| 3.3.5 神经网络PID控制器 | 第36-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 神经网络PID控制系统 | 第42-52页 |
| 4.1 基于单神经元的PID控制 | 第42-44页 |
| 4.2 改进的单神经元PD控制 | 第44-45页 |
| 4.3 基于改进BP神经网络PID控制 | 第45-47页 |
| 4.3.1 BP神经网络存在的问题 | 第45-46页 |
| 4.3.2 基于改进BP神经网络PID控制器的设计 | 第46-47页 |
| 4.4 组合优化神经网络PID控制系统 | 第47-51页 |
| 4.4.1 基于神经网络的专家PID控制系统 | 第47-48页 |
| 4.4.2 基于神经网络的模糊专家PID控制系统 | 第48-49页 |
| 4.4.3 基于神经网络的模糊自适应PID控制系统 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 仿真研究 | 第52-58页 |
| 5.1 基于单个神经元PID控制器的Matlab仿真 | 第52-54页 |
| 5.2 BP神经网络PID控制器的Matlab仿真 | 第54-56页 |
| 5.3 改进BP神经网络PID控制器的Matlab仿真 | 第56-57页 |
| 5.4 神经元参数的选取原则 | 第57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 本文内容总结 | 第58页 |
| 6.2 研究展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
