| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题背景及研究的意义 | 第10-11页 |
| ·板形控制的研究现状 | 第11-14页 |
| ·板形模式识别的研究现状 | 第11-13页 |
| ·板形控制技术的研究现状 | 第13-14页 |
| ·板形控制的未来发展 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容和结构 | 第15-17页 |
| 第2章 基于云理论的改进云网络结构设计 | 第17-30页 |
| ·云模型基本概念 | 第17-20页 |
| ·云和云滴 | 第17页 |
| ·云的数字特征 | 第17-18页 |
| ·云模型的类型 | 第18-20页 |
| ·正态云发生器 | 第20-23页 |
| ·正向云发生器和逆向云发生器 | 第20-22页 |
| ·前件云发生器和后件云发生器 | 第22-23页 |
| ·改进的云神经网络 | 第23-25页 |
| ·传统的云神经网络 | 第23-24页 |
| ·改进的云神经网络新模型及其算法 | 第24-25页 |
| ·改进的 T-S 云推理网络 | 第25-28页 |
| ·改进的 T-S 云推理网络结构 | 第25-26页 |
| ·网络学习算法 | 第26-28页 |
| ·稳定性分析 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于改进云网络的板形模式识别研究 | 第30-42页 |
| ·板形识别的原理 | 第30页 |
| ·基于改进 T-S 云推理网络的板形识别模型的建立 | 第30-34页 |
| ·板形基本模式 | 第30-32页 |
| ·板形识别模型的结构 | 第32-33页 |
| ·板形模式识别的步骤 | 第33-34页 |
| ·板形模式识别的仿真验证 | 第34-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于改进 T-S 云推理网络的板形智能控制研究 | 第42-55页 |
| ·保持良好板形的条件 | 第42-43页 |
| ·板形控制的基本手段 | 第43-44页 |
| ·基于改进 T-S 云推理网络的板形控制系统设计 | 第44-46页 |
| ·板形预测模型的建立 | 第44-45页 |
| ·板形控制方案的设计 | 第45-46页 |
| ·仿真验证 | 第46-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |