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神经网络优化理论研究及应用
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神经网络优化理论研究及应用
论文目录
 
中文摘要第1-5 页
英文摘要第5-8 页
第1章 绪论第8-14 页
　　1．1 本研究课题的学术背景第8 页
　　1．2 神经网络控制的发展与现状第8-11 页
　　1．3 板形控制技术的现状及发展方向第11 页
　　1．4 板形控制存在的问题及研究的意义第11-12 页
　　1．5 课题来源及论文的结构安排第12-14 页
第2章 神经网络基本理论及学习算法第14-22 页
　　2．1 神经网络简介第14-15 页
　　2．2 误差反传（BP）网络第15-18 页
　　　　2．2．1 BP学习算法第15-18 页
　　　　2．2．2 BP网络的限定与不足第18 页
　　2．3 径向基函数（RBF）网络第18-21 页
　　　　2．3．1 RBF网络输出的计算第19 页
　　　　2．3．2 RBF网络的学习算法第19-21 页
　　　　2．3．3 RBF网络的优缺点第21 页
　　2．4 本章小结第21-22 页
第3章 基于遗传算法的前向网络优化设计第22-44 页
　　3．1 引言第22 页
　　3．2 遗传算法简介第22-25 页
　　　　3．2．1 遗传算法的基本流程第23-24 页
　　　　3．2．2 遗传算法的基本特点第24-25 页
　　　　3．2．3 遗传算法与神经网络相结合的必要性第25 页
　　3．3 基于GA的BP网络优化第25-34 页
　　　　3．3．1 GA全局优化BP网络第26-33 页
　　　　3．3．2 BP算法局部求解第33-34 页
　　3．4 基于GA的RBF网络优化第34-36 页
　　3．5 仿真实例第36-43 页
　　　　3．5．1 优化BP网络用于倒立摆模型辨识第36-40 页
　　　　3．5．2 优化RBF网络用于非线性函数逼近第40-43 页
　　3．6 本章小结第43-44 页
第4章 优化网络在板形模式识别中的应用第44-59 页
　　4．1 引言第44-45 页
　　4．2 优化网络在板形模式识别中的应用第45-55 页
　　　　4．2．1 待识别板形的归一化处理第46-47 页
　　　　4．2．2 标准板形的归一化处理第47-49 页
　　　　4．2．3 神经网络结构及样本的选取第49-50 页
　　　　4．2．4 板形识别网络的优化设计第50-54 页
　　　　4．2．5 板形缺陷模式的优化网络识别方法的步骤第54-55 页
　　4．3 实测板形的模式识别第55-58 页
　　4．4 本章小结第58-59 页
第5章 优化网络在液压弯辊控制中的应用第59-75 页
　　5．1 引言第59 页
　　5．2 液压弯辊系统特性分析第59-61 页
　　　　5．2．1 液压伺服系统的非线性特性第60 页
　　　　5．2．2 液压伺服系统的时变特性第60-61 页
　　5．3 神经网络内模控制第61-69 页
　　　　5．3．1 优化网络用于NNI的建立第62-66 页
　　　　5．3．2 优化网络用于NNC的建立第66-69 页
　　5．4 液压弯辊控制系统的仿真第69-73 页
　　5．5 本章小结第73-75 页
结论第75-77 页
参考文献第77-82 页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第82-83 页
致谢第83-84 页
作者简介第84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。
 
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