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一类非线性多变量系统的神经网络在线解耦控制
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一类非线性多变量系统的神经网络在线解耦控制
论文目录
 
中文摘要第1-6 页
Abstract第6-11 页
第一章 绪论第11-20 页
　　· 引言第11 页
　　· 非线性多变量系统的解耦控制方法概述第11-15 页
　　· 神经网络概述第15-17 页
　　　　· 神经网络的发展历史第15-16 页
　　　　· 神经网络在控制领域的应用第16-17 页
　　· 论文的研究意义第17-18 页
　　· 论文的主要研究内容第18-20 页
第二章 神经网络在线解耦的实现要求第20-32 页
　　· 基于神经网络的解耦控制系统结构第20-23 页
　　· 神经网络训练信号的选取第23-24 页
　　· 神经网络目标函数的选取第24-30 页
　　　　· 离散时间随机过程的概率分布第24-25 页
　　　　· 离散时间随机过程的数字特征第25-26 页
　　　　· 神经网络目标函数的选取第26-30 页
　　· 小结第30-32 页
第三章 静态神经网络在线解耦控制第32-62 页
　　· 一类非线性多变量系统的描述第32-34 页
　　· 目标函数的分析及困难度测量第34-43 页
　　　　· 基因关联方差第35-36 页
　　　　· 适应度距离相关第36-37 页
　　　　· 静态神经网络在线解耦的目标函数复杂度测试第37-39 页
　　　　· 随机游走序列的相关函数测试法第39-40 页
　　　　· NK模型第40-41 页
　　　　· 最佳一阶函数逼近测试法第41-43 页
　　· 神经网络解耦器的训练算法第43-55 页
　　　　· 遗传算法第43-44 页
　　　　· 模拟退火算法第44-45 页
　　　　· 模式搜索法第45-46 页
　　　　· 混合优化策略第46-47 页
　　　　　　· GA+SA第46 页
　　　　　　· GA+PSA第46-47 页
　　　　· 不同优化算法的解耦比较第47-55 页
　　　　　　· 基于分散解耦结构的比较第47-52 页
　　　　　　· 基于前馈解耦结构的解耦比较第52-55 页
　　· 解耦后系统的控制第55-58 页
　　　　· 基于分散解耦结构的单神经元控制第55-57 页
　　　　· 基于前馈解耦结构的控制第57-58 页
　　· 基于单个神经网络的在线解耦控制第58-60 页
　　· 小结第60-62 页
第四章 动态神经网络在线解耦控制第62-76 页
　　· 引言第62-66 页
　　　　· 时延神经网络第63 页
　　　　· ELMAN网络第63-65 页
　　　　· 内时延递归网络第65-66 页
　　· 基于三种动态神经网络的目标函数困难度测试第66-70 页
　　　　· 时延神经网络的目标函数测试第66-67 页
　　　　　　· 随机游走序列的相关函数测试法第66 页
　　　　　　· 最佳一阶函数逼近测试法第66-67 页
　　　　· ELMAN网络的目标函数测试第67-69 页
　　　　　　· 随机游走序列的相关函数测试法第67-68 页
　　　　　　· 最佳一阶函数逼近测试法第68-69 页
　　　　· 内时延递归神经网络的目标函数测试第69-70 页
　　　　　　· 随机游走序列的相关函数测试法第69 页
　　　　　　· 最佳一阶函数逼近测试法第69-70 页
　　· 不同动态神经网络的在线解耦第70-74 页
　　　　· 时延神经网络第71-72 页
　　　　· ELMAN网络第72 页
　　　　· 内时延递归神经网络第72-73 页
　　　　· 三种动态网络的解耦比较第73-74 页
　　· 解耦后的单回路控制第74-75 页
　　· 小结第75-76 页
第五章 在线解耦算法收敛性分析第76-83 页
　　· 静态神经网络在线解耦算法收敛性分析第76-81 页
　　　　· 遗传算法的收敛性第76-77 页
　　　　· 局部搜索算法的收敛性第77-78 页
　　　　· 收敛速度定量分析第78-81 页
　　　　　　· 在线性能和离线性能测试第78-79 页
　　　　　　· 平均截至代数及截至代数分布熵第79-80 页
　　　　　　· 收敛速度第80-81 页
　　· 动态神经网络在线解耦算法收敛性定量分析第81-82 页
　　　　· 在线性能和离线性能测试第81 页
　　　　· 平均截止代数及截止代数分布熵第81-82 页
　　　　· 收敛速度第82 页
　　· 小结第82-83 页
第六章 总结与展望第83-85 页
　　· 总结第83-84 页
　　· 展望第84-85 页
参考文献第85-92 页
致谢第92-93 页
攻读博士学位期间发表的学术论文第93-94 页
攻读博士学位期间参加的科研工作第94页

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