| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 前言 | 第6-8页 |
| 第一章 混沌控制方法简述 | 第8-19页 |
| ·混沌控制研究简述 | 第8-9页 |
| ·参数微拢控制法 | 第9-11页 |
| ·连续反馈控制法 | 第11-14页 |
| ·外力反馈控制法 | 第12-13页 |
| ·延迟变量反馈控制法 | 第13-14页 |
| ·正比于系统变量反馈控制法 | 第14-15页 |
| ·线性反馈控制法 | 第15-16页 |
| ·采样数据反馈控制法 | 第16-17页 |
| ·比例微分反馈控制法 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 神经网络智能控制 | 第19-43页 |
| ·简述 | 第19-20页 |
| ·神经网络基本知识 | 第20-23页 |
| ·神经网络基本结构 | 第20页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第20页 |
| ·神经网络训练的具体步骤 | 第20-21页 |
| ·常用的传递函数 | 第21-22页 |
| ·神经网络用于系统辨识的特点 | 第22-23页 |
| ·神经网络用于控制的优越性 | 第23页 |
| ·多层前馈神经网络结构及其算法 | 第23-32页 |
| ·控制用的神经元模型 | 第23-25页 |
| ·多层前馈网络模型及BP算法 | 第25-26页 |
| ·三层BP网络学习过程具体步骤 | 第26-29页 |
| ·BP算法存在的缺陷 | 第29-30页 |
| ·全局寻优自适应快速BP学习算法 | 第30-32页 |
| ·径向基神经网络结构及其算法 | 第32-34页 |
| ·网络输出计算 | 第33页 |
| ·径向基网络函数 | 第33页 |
| ·网络的学习算法 | 第33-34页 |
| ·神经网络智能控制 | 第34-42页 |
| ·神经网络建模 | 第34-36页 |
| ·神经网络系统辨识 | 第36-39页 |
| ·神经网络控制 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 强流离子加速器中束晕-混沌神经网络控制研究 | 第43-57页 |
| ·简述 | 第43页 |
| ·束晕-混沌的基本动力学方程和特性 | 第43-47页 |
| ·基本动力学方程 | 第43-46页 |
| ·束晕-混沌的基本动力学特性 | 第46-47页 |
| ·束晕-混沌控制方法 | 第47-49页 |
| ·非线性反馈控制法 | 第47页 |
| ·小波反馈控制法 | 第47-48页 |
| ·变结构控制法 | 第48页 |
| ·延迟反馈控制法 | 第48页 |
| ·参数自适应控制法 | 第48-49页 |
| ·周期性聚集磁场的选择 | 第49-50页 |
| ·束晕-混沌神经网络控制 | 第50-56页 |
| ·多粒子情况束晕-混沌神经网络控制 | 第50-53页 |
| ·单粒子情况束晕-混沌神经网络控制 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 DC/DC开关功率变换器混沌系统的神经网络控制研究 | 第57-73页 |
| ·简述 | 第57-58页 |
| ·基本电路及其工作原理 | 第58-60页 |
| ·基本开关功率变换器动力学行为分析 | 第60-67页 |
| ·离散映射模型变换器及其动力学行为分析 | 第60-61页 |
| ·分段线性模型变换器及其动力学行为分析 | 第61-67页 |
| ·DC/DC开关功率变换器的神经网络控制 | 第67-72页 |
| ·DC/DC开关功率变换器控制方法 | 第67-69页 |
| ·DC/DC开关功率变换器神经网络控制 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结束语 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80页 |