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植物生长柜控制方法的研究

中文摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题的研究背景及意义第9-11页
    1.2 课题国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 国外研究现状第11-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-13页
    1.3 本文的研究内容及章节安排第13-15页
第2章 人工神经网络理论基础第15-21页
    2.1 神经网络的基本概念第15-17页
        2.1.1 人工神经元的数学模型第15-16页
        2.1.2 人工神经网络的结构第16-17页
    2.2 神经网络的学习第17-19页
        2.2.1 神经网络的学习方式第17-18页
        2.2.2 神经网络的学习规则第18-19页
    2.3 神经网络的研究方向第19-21页
第3章 BP神经网络第21-34页
    3.1 BP神经网络简介第21页
    3.2 BP神经网络结构的确定第21-22页
    3.3 BP网络学习算法第22-26页
        3.3.1 网络的前向计算第23页
        3.3.2 网络的权值调整第23-25页
        3.3.3 BP网络算法的计算步骤第25-26页
    3.4 BP算法的缺陷第26页
    3.5 改进BP神经网络算法第26-28页
        3.5.1 附加动量项法第26-27页
        3.5.2 自适应学习速率法第27页
        3.5.3 拟牛顿法第27-28页
    3.6 改进的共轭梯度BP算法第28-30页
        3.6.1 共轭梯度算法第28-29页
        3.6.2 改进共轭梯度算法第29-30页
    3.7 仿真研究第30-32页
    3.8 本章小节第32-34页
第4章 基于改进BP神经网络PID控制器的设计第34-49页
    4.1 PID控制器第34-38页
        4.1.1 PID控制器简介第34-35页
        4.1.2 被控对象数学模型的建立第35-36页
        4.1.3 PID控制器的参数整定第36-38页
    4.2 基于改进BP神经网络PID控制第38-42页
        4.2.1 前向算法第39-40页
        4.2.2 反向算法第40-42页
    4.3 MATLAB仿真研究第42-48页
        4.3.1 对阶跃信号的响应第42-46页
        4.3.2 对外部干扰的适应性第46-48页
    4.4 本章小节第48-49页
第5章 植物生长柜系统的研究与设计第49-57页
    5.1 植物生长柜系统第49-50页
        5.1.1 植物生长柜的简介第49-50页
        5.1.2 植物生长柜系统的总体设计第50页
    5.2 模块的设计与实现第50-56页
        5.2.1 主控模块第50-51页
        5.2.2 传感器模块第51-53页
        5.2.3 触摸屏模块第53-54页
        5.2.4 执行机构模块第54-55页
        5.2.5 电源模块第55-56页
    5.3 本章小节第56-57页
第6章 总结与展望第57-58页
    6.1 总结第57页
    6.2 展望第57-58页
参考文献第58-63页
致谢第63-64页
申请学位期间的研究成果及发表的学术论文第64页

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