| 第1章 绪论 | 第1-16页 |
| ·超声马达简介 | 第7-14页 |
| ·超声马达的研究意义 | 第7页 |
| ·国内外超声马达发展简史与研究现状 | 第7-9页 |
| ·超声马达的性能特点 | 第9-10页 |
| ·超声马达的分类 | 第10页 |
| ·超声马达的控制策略研究 | 第10-13页 |
| ·超声马达在国内外的应用前景 | 第13-14页 |
| ·本文主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 人工神经网络与Elman 网络简介 | 第16-26页 |
| ·神经网络简介 | 第16-22页 |
| ·生物神经元 | 第16-17页 |
| ·人工神经元及转移函数 | 第17-18页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第18-20页 |
| ·神经网络的训练 | 第20-22页 |
| ·神经网络的特点 | 第22页 |
| ·Elman 网络 | 第22-26页 |
| 第3章 免疫算法及改进的人工免疫算法 | 第26-37页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·人工免疫算法简介 | 第27-30页 |
| ·动态阈值调整人工免疫算法 | 第30-32页 |
| ·实验结果 | 第32-36页 |
| ·结果分析 | 第36-37页 |
| 第4章 Elman 网络的超声马达系统辨识 | 第37-50页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·神经网络的系统辨识模型 | 第37-41页 |
| ·Elman 网络系统辨识 | 第41-43页 |
| ·基于DTAIA 学习算法的Elman 网络辨识器 | 第41-42页 |
| ·基于DTAIA 学习算法的Elman 网络学习算法 | 第42-43页 |
| ·数值模拟与分析 | 第43-50页 |
| ·数值模拟 | 第43-49页 |
| ·结果分析 | 第49-50页 |
| 第5章 基于DTAIA 学习算法的 Elman 网络对超声马达的速度控制 | 第50-57页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·神经网络控制结构 | 第50-52页 |
| ·基于DTAIA 学习算法的 Elman 网络控制器 | 第52-53页 |
| ·数值模拟与讨论 | 第53-57页 |
| ·数值模拟 | 第53-56页 |
| ·结果分析 | 第56-57页 |
| 第6章 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 摘要 | 第62-64页 |
| Abstract | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 导师及作者简介 | 第68页 |
