| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·非线性控制系统 | 第10-13页 |
| ·非线性控制问题研究目的及意义 | 第10-11页 |
| ·非线性系统自适应神经网络控制的发展与现状 | 第11-13页 |
| ·不确定问题描述 | 第13-14页 |
| ·神经网络 | 第14-16页 |
| ·神经网络的发展 | 第14-15页 |
| ·神经网络的特性和应用于控制的原因 | 第15-16页 |
| ·不确定非线性系统的自适应控制 | 第16页 |
| ·本课题的工作及主要创新点 | 第16-18页 |
| 第二章 预备知识 | 第18-30页 |
| ·范数与连续 | 第18页 |
| ·非线性系统 | 第18-19页 |
| ·稳定性 | 第19-22页 |
| ·基本定义 | 第19-20页 |
| ·Lyapunov稳定定理 | 第20-22页 |
| ·人工神经网络 | 第22-30页 |
| ·人工神经网络概述 | 第23页 |
| ·用于控制的神经元模型 | 第23-25页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第25-30页 |
| 第三章 一类非线性不确定系统神经网络自适应控制方法 | 第30-50页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·问题描述 | 第30-33页 |
| ·仿射非线性系统 | 第30-32页 |
| ·控制的目标 | 第32页 |
| ·踉踪问题和误差 | 第32页 |
| ·控制问题分析 | 第32-33页 |
| ·直接自适应神经网络控制器设计 | 第33-46页 |
| ·RBF神经网络 | 第33-34页 |
| ·设计思想 | 第34-35页 |
| ·设计步骤 | 第35-43页 |
| ·稳定性和控制性能分析 | 第43-46页 |
| ·仿真实例 | 第46-49页 |
| ·结论 | 第49-50页 |
| 第四章 一类不确定非线性系统的自适应神经网络控制 | 第50-68页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·问题描述 | 第50-52页 |
| ·一类特殊的仿射非线性系统 | 第50-51页 |
| ·控制目标和跟踪问题 | 第51页 |
| ·控制问题分析 | 第51-52页 |
| ·直接自适应神经网络控制器设计 | 第52-62页 |
| ·RBF神经网络 | 第52页 |
| ·设计步骤 | 第52-60页 |
| ·稳定性和控制性能分析 | 第60-61页 |
| ·设计方法结论 | 第61-62页 |
| ·仿真实例1 | 第62-64页 |
| ·控制策略应用的推广 | 第64-65页 |
| ·仿真实例2 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第67-68页 |
| 第五章 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 硕士在读期间发表的论文清单 | 第74页 |