基于遗传优化的神经网络控制策略的研究



基于遗传优化的神经网络控制策略的研究

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基于遗传优化的神经网络控制策略的研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-11 页
第1章绪论	第11-18 页
· 神经网络控制技术的背景	第11-13 页
· 神经网络控制在控制领域中的地位	第11-12 页
· 神经网络控制与神经网络理论的关系	第12-13 页
· 神经网络控制技术的研究现状	第13-14 页
· 神经网络控制技术的研究内容	第13 页
· 神经网络控制技术的应用概况	第13-14 页
· 本课题的研究意义	第14-17 页
· 神经网络控制技术存在的问题	第14-15 页
· 神经网络的遗传算法优化	第15-16 页
· 神经网络控制在电液伺服系统中的应用	第16-17 页
· 论文主要研究内容	第17-18 页
第2章神经网络及其遗传寻优学习算法	第18-46 页
· 人工神经网络原理	第18-28 页
· 从生物神经元到人工神经元	第18-20 页
· 单层感知器及LMS 算法	第20-22 页
· 多层前向神经网络理论	第22-28 页
· 遗传算法对多层前向网络的优化	第28-36 页
· 遗传算法基本原理	第28-31 页
· 遗传算法要素简述	第31-34 页
· 遗传算法在BP 网络的应用	第34-36 页
· 基于MATLAB 的GA-ANN 的实现	第36-45 页
· MATLAB 简介	第36 页
· BP 神经网络结构设计	第36-38 页
· 神经网络学习样本设计	第38-39 页
· Levenberg-Marquardt BP 学习算法	第39-40 页
· 遗传寻优学习算法	第40-44 页
· 两种学习算法测试对比	第44-45 页
· 本章小结	第45-46 页
第3章神经网络逆控制研究及其仿真	第46-72 页
· 逆系统理论	第46-50 页
· 逆系统定义	第46-47 页
· 系统可逆性概念	第47-48 页
· 伪线性复合系统原理	第48-49 页
· SISO 系统可逆性判别	第49-50 页
· 神经网络逆控制	第50-55 页
· 神经网络逆控制基本思想	第50-51 页
· 逆系统的神经网络建模	第51-53 页
· 逆系统的BP 网络辨识建模	第53-54 页
· 神经网络逆控制系统	第54-55 页
· 神经网络复合逆控制系统	第55-57 页
· 神经网络复合并逆控制系统	第55-56 页
· 神经网络复合串逆控制系统	第56-57 页
· 电液位置伺服系统建模	第57-66 页
· 伺服阀建模	第57-58 页
· 伺服阀控缸建模	第58-61 页
· 建模对象参数确定	第61-63 页
· 闭环系统建模	第63-66 页
· 电液伺服位置控制系统的仿真	第66-71 页
· 基于PID 控制策略的仿真	第66-68 页
· 基于遗传寻优神经网络逆控制的仿真	第68-70 页
· 阶跃响应仿真对比	第70-71 页
· 本章小结	第71-72 页
第4章遗传神经控制策略的实验研究	第72-83 页
· 实验方案总体设计	第72-73 页
· 电液材料试验机	第73-75 页
· 计算机控制系统开发	第75-80 页
· 数据采集设备	第75-77 页
· PID 控制器的开发	第77-78 页
· GANN 复合逆控制器的开发	第78-80 页
· 实验结果分析	第80-82 页
· 本章小结	第82-83 页
结论	第83-85 页
参考文献	第85-90 页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第90-91 页
致谢	第91-92 页
作者简介	第92页

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