| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·模糊神经网络的研究现状 | 第8-10页 |
| ·卡尔曼滤波的研究现状 | 第10-11页 |
| ·模糊神经网络和卡尔曼滤波相结合的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 2 模糊系统与神经网络概述 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·模糊系统 | 第13-17页 |
| ·模糊集合 | 第13-14页 |
| ·模糊逻辑运算 | 第14-15页 |
| ·模糊规则 | 第15页 |
| ·模糊推理 | 第15-16页 |
| ·模糊逻辑系统 | 第16-17页 |
| ·神经网络 | 第17-21页 |
| ·神经元结构模型 | 第17-18页 |
| ·神经网络的互连模式 | 第18-19页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第19-20页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第20-21页 |
| ·模糊系统与神经网络的特性分析 | 第21-22页 |
| ·模糊系统与神经网络的相似性 | 第21页 |
| ·模糊系统与神经网络的结合 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 扩展卡尔曼滤波算法 | 第23-33页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·离散卡尔曼滤波的基本原理 | 第23-26页 |
| ·离散卡尔曼滤波的计算过程 | 第23-24页 |
| ·离散卡尔曼滤波方程 | 第24-26页 |
| ·扩展卡尔曼滤波的基本原理 | 第26-30页 |
| ·扩展卡尔曼滤波的计算过程 | 第26-28页 |
| ·扩展卡尔曼滤波方程 | 第28-30页 |
| ·扩展卡尔曼滤波在神经网络中的应用 | 第30-32页 |
| ·全局EKF 训练算法 | 第30-31页 |
| ·解耦EKF 训练算法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于扩展卡尔曼滤波的模糊神经网络自组织学习算法 | 第33-50页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·SFNN 的结构 | 第34-35页 |
| ·SFNN 的学习算法 | 第35-41页 |
| ·模糊规则的产生准则 | 第35-38页 |
| ·参数调整 | 第38-41页 |
| ·模糊规则的增加过程 | 第41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-49页 |
| ·混沌时间序列预测 | 第41-44页 |
| ·非线性动态系统辨识 | 第44-46页 |
| ·函数逼近 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 总结与展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57页 |
| A 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第57页 |
| B 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第57页 |