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基于思维进化算法的神经网络仿人智能控制策略在倒立摆系统中的研究

第一章 绪论第1-29页
   ·智能控制理论第11-16页
     ·智能控制理论产生背景第11-12页
     ·智能和智能控制的定义第12-13页
     ·智能控制系统第13页
     ·智能控制理论体系第13-16页
   ·进化计算第16-19页
     ·进化计算的分类第16-17页
     ·进化计算的基本框架第17-18页
     ·进化计算的基本特点与改进方法第18-19页
   ·倒立摆系统研究的历史及现状第19-21页
     ·倒立摆系统研究的历史第19-20页
     ·倒立摆系统研究的现状第20-21页
   ·学术思想和内容安排第21-24页
     ·本文的主要工作和学术思想第21-23页
     ·本文的内容安排第23-24页
 参考文献第24-29页
第二章 神经网络与思维进化算法第29-54页
   ·人工神经网络第29-38页
     ·人工神经网络的发展和特点第29-30页
     ·基于反向传播(BP)神经网络的学习算法第30-33页
     ·BP学习算法用于数学模型的建立第33-34页
     ·神经网络控制取得的进展第34-35页
     ·神经网络研究热点第35-37页
     ·神经网络控制待解决的问题第37-38页
   ·思维进化第38-48页
     ·生物进化理论和思维进化算法的提出第38-40页
     ·思维进化算法的基本概念第40-42页
     ·思维进化算法的基本思想第42-44页
     ·思维进化算法的特点及其与遗传算法的比较第44-47页
     ·思维进化的发展与应用第47-48页
   ·神经网络与思维进化的结合第48-51页
     ·人工神经网络的系统设计第49页
     ·人工神经网络的思维进化第49-51页
 参考文献第51-54页
第三章 倒立摆系统的仿人智能控制第54-67页
   ·仿人智能控制第54-57页
     ·仿人智能控制的基本思想第54-55页
     ·仿人智能控制的几个基本原则第55-56页
     ·获得控制经验的途径第56页
     ·基于物理模型的控制第56-57页
   ·一级倒立摆仿人智能控制的应用第57-62页
     ·一级倒立摆的物理模型定性分析第58页
     ·一级倒立摆的仿人智能控制律形成第58-62页
   ·二级倒立摆仿人智能控制的应用第62-65页
     ·二级倒立摆物理模型的定性分析第62-63页
     ·二级倒立摆的仿人智能控制律获得第63-65页
 参考文献第65-67页
第四章 智能控制算法在倒立摆系统上的应用第67-89页
   ·倒立摆的物理参数第67-68页
   ·单级级倒立摆智能控制第68-77页
     ·单级倒立摆的数学模型的建立第68-70页
     ·神经网络仿人控制单级倒立摆第70-75页
     ·控制结果第75-77页
   ·二级倒立摆智能控制第77-87页
     ·用神经网络辨识二级倒立摆的模型第77-80页
     ·神经网络仿人控制倒立摆第80-83页
     ·控制结果第83-87页
 参考文献第87-89页
第五章 结束语第89-92页
   ·结论第89-90页
   ·本课题的发展第90-92页
附录第92-93页
致谢第93页

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