| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究意义及背景 | 第9页 |
| 1.2 随机系统控制策略的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 随机系统控制性能评价的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 随机分布控制理论的应用研究现状 | 第12-14页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 单变量自适应随机分布控制算法的应用研究 | 第15-26页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 单神经元自适应控制算法 | 第15-17页 |
| 2.3 改进的单变量自适应随机分布控制器设计 | 第17-21页 |
| 2.3.1 改进性能指标的确定 | 第18-20页 |
| 2.3.2 改进的单神经元自适应控制算法 | 第20-21页 |
| 2.4 均方意义下的收敛性分析 | 第21-22页 |
| 2.5 仿真结果及分析 | 第22-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 多变量自适应随机分布控制算法的研究应用 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 改进的多变量自适应随机分布控制设计 | 第26-27页 |
| 3.3 性能指标确定及(h,φ)-熵估计 | 第27-29页 |
| 3.4 权值更新算法 | 第29-31页 |
| 3.5 控制算法收敛性分析 | 第31-34页 |
| 3.5.1 跟踪误差熵的收敛性 | 第31-32页 |
| 3.5.2 控制算法的收敛性 | 第32-34页 |
| 3.6 仿真结果及分析 | 第34-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于随机分布理论的控制系统性能评价研究应用 | 第38-56页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 基于最小方差准则的控制性能评价 | 第38-42页 |
| 4.2.1 最小方差控制性能评价原理 | 第38-40页 |
| 4.2.2 对于扰动随机系统MVC方法的局限性 | 第40-42页 |
| 4.3 基于MEC的反馈控制系统性能评价 | 第42-45页 |
| 4.3.1 信息熵分析 | 第42-43页 |
| 4.3.2 MEC性能指标 | 第43-45页 |
| 4.4 最小熵滤波器设计 | 第45-48页 |
| 4.4.1 基于熵的系统辨识 | 第45-46页 |
| 4.4.2 用分布估计算法最小化熵 | 第46-48页 |
| 4.5 仿真验证及结果分析 | 第48-54页 |
| 4.5.1 含高斯扰动的受控过程 | 第48-50页 |
| 4.5.2 含非高斯扰动的受控过程 | 第50-52页 |
| 4.5.3 在再热炉控制回路中的应用 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |