| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 前言 | 第7-9页 |
| 1. 概述 | 第9-14页 |
| ·神经网络的发展现状 | 第9-10页 |
| ·解耦控制技术的发展现状 | 第10-11页 |
| ·免疫算法的发展现状 | 第11-12页 |
| ·课题的任务及方案 | 第12-14页 |
| ·课题的意义 | 第12页 |
| ·课题的任务 | 第12-13页 |
| ·课题的内容 | 第13页 |
| ·课题的难点 | 第13-14页 |
| 2. 神经网络控制 | 第14-20页 |
| ·几种典型的神经网络控制结构简介 | 第14-18页 |
| ·基于神经网络的模型辨识 | 第14-15页 |
| ·基于神经网络的控制 | 第15-18页 |
| ·神经网络解耦控制简介 | 第18-19页 |
| ·串联方式 | 第18-19页 |
| ·反馈方式 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3. 基于对角递归神经网络的PID 解耦控制 | 第20-32页 |
| ·对角递归神经网络结构 | 第20-21页 |
| ·对角递归神经网络的学习算法 | 第21-22页 |
| ·基于对角递归神经网络的PID 解耦控制器 | 第22-31页 |
| ·PID 解耦控制算法 | 第22-23页 |
| ·控制系统结构 | 第23-24页 |
| ·对角递归神经网络辨识器 | 第24-25页 |
| ·基于对角递归神经网络的PID 解耦控制器 | 第25-27页 |
| ·收敛性分析 | 第27-29页 |
| ·仿真研究 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4. 嵌入混沌序列的自适应免疫进化算法 | 第32-48页 |
| ·生物免疫系统简介 | 第32-34页 |
| ·生物免疫系统的组成 | 第32-33页 |
| ·免疫细胞 | 第33-34页 |
| ·抗原和抗体 | 第34页 |
| ·生物免疫系统的克隆选择和扩增 | 第34-35页 |
| ·基本克隆选择算法 | 第35-37页 |
| ·混沌序列 | 第37-38页 |
| ·嵌入混沌序列的自适应免疫进化算法 | 第38-41页 |
| ·算法步骤 | 第38-39页 |
| ·初始群体的产生 | 第39页 |
| ·亲和度变换 | 第39-40页 |
| ·选择算子 | 第40页 |
| ·扩展算子 | 第40-41页 |
| ·突变算子 | 第41页 |
| ·替换算子 | 第41页 |
| ·记忆算子 | 第41页 |
| ·收敛性分析 | 第41-42页 |
| ·仿真实例 | 第42-44页 |
| ·基于嵌入混沌序列的自适应免疫进化算法的对角递归神经网络 | 第44-45页 |
| ·学习算法 | 第44-45页 |
| ·仿真结果与分析 | 第45页 |
| ·免疫算法与其它优化算法的比较 | 第45-47页 |
| ·研究现状 | 第45-46页 |
| ·性能和特点比较 | 第46页 |
| ·免疫算法与遗传算法的比较 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 结论 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第53页 |