| 【中文题名】 | 一类非线性系统模糊神经网络控制方法研究 |
| 【英文题名】 | Research of Fuzzy Neural Network Control Method of a Kind of Non-linear System |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-12-9 |
| 【中关键词】 | 模糊系统,模糊逻辑,人工神经网络,模糊神经系统,模糊对向网,RBF |
| 【英关键词】 | Fuzzy system,Fuzzy logic,Artificial neural network,Fuzzy neural system,Fuzzy Counter-Propagation network,RBF network, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 | 模糊系统和人工神经网络都是智能控制理论的重要发展方向,它们具有明显的互补性,这就促使人们将模糊逻辑和神经网络融为一体逐渐成为一个新的研究方向。模糊逻辑和人工神经网络相结合设计出来的系统就是模糊神经系统,应用它研究复杂非线性系统具有重要的理论意义和实际应用价值,它已广泛的应用于自动控制领域。
本文围绕非线性系统的模糊神经网络控制问题,展开研究,设计了一个自适应模糊神经网络控制系统。方案中采用模糊对向网来辨识对象,基于 RBF 神经网络来设计控制器,并用混合学习算法优化和训练两个网络。并且,把模糊神经网络与自适应控制方案相结合,利用已设计好的辨识器和控制器,设计出一种能对非线性系统进行有效控制的自适应模糊神经网络控制系统。以非线性系统作为控制对象,通过大量的仿真实验证明了本文方案的可行性和有效性。 |
| 【论文题纲】 |
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前言 |
7-11 |
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1. 神经网络研究的由来与发展 |
7-8 |
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2. 模糊理论的发展现状 |
8-9 |
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3. 模糊神经网络研究的崛起 |
9-10 |
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4. 本文的主要工作与各章安排 |
10-11 |
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第一章 模糊神经网络基础理论 |
11-25 |
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1.1 神经网络基础理论 |
11-17 |
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1.1.1 人工神经网络的模型与结构 |
11-13 |
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1.1.1.1 人工神经元模型 |
11-12 |
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1.1.1.2 人工神经元的网络结构 |
12-13 |
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1.1.2 人工神经网络的学习 |
13-15 |
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1.1.2.1 学习方式 |
13-14 |
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1.1.2.2 学习算法 |
14-15 |
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1.1.3 常用学习算法 |
15-17 |
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1.2 模糊基础理论 |
17-21 |
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1.2.1 模糊集合的定义与基本运算 |
17-19 |
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1.2.1.1 模糊集的定义 |
17-18 |
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1.2.1.2 模糊集合的表示方法 |
18 |
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1.2.1.3 模糊集的基本运算 |
18-19 |
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1.2.2 模糊关系 |
19 |
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1.2.2.1 模糊关系的定义 |
19 |
|
1.2.2.2 模糊关系的运算 |
19 |
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1.2.3 模糊推理 |
19-20 |
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1.2.4 模糊逻辑 |
20-21 |
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1.2.4.1 模糊逻辑 |
20 |
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1.2.4.2 模糊蕴涵 |
20-21 |
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1.3 模糊神经网络理论 |
21-24 |
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1.3.1 模糊系统与神经网络结合分析 |
21-22 |
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1.3.1.1 神经网络与模糊系统的局限性 |
21 |
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1.3.1.2 神经网络与模糊系统的比较 |
21-22 |
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1.3.1.3 神经网络与模糊技术的融合 |
22 |
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1.3.2 模糊神经网络的一般分类 |
22 |
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1.3.3 模糊神经网络的典型模型 |
22-24 |
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1.3.4 模糊神经网络展望 |
24 |
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1.4 小结 |
24-25 |
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第二章 一类非线性模糊神经网络控制系统 |
25-35 |
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2.1 控制系统的描述 |
25 |
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2.2 基于模糊神经网络的被控对象辨识器 |
25-30 |
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2.2.1 标准对向传播网 |
25-27 |
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2.2.2 模糊对向传播神经网络 |
27-28 |
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2.2.3 模糊对向传播神经网络辨识器 |
28-30 |
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2.2.3.1 辨识模型 |
28 |
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2.2.3.2 辨识模型的参数学习 |
28-30 |
|
2.3 基于神经网络的控制器 |
30-33 |
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2.3.1 径向基函数网络的结构 |
30-31 |
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2.3.2 径向基函数网控制器 |
31-33 |
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2.3.2.1 径向基函数网的结构确定 |
31-32 |
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2.3.2.2 径向基函数网络控制器的在线训练 |
32-33 |
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2.4 模糊神经网络控制系统 |
33 |
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2.5 小结 |
33-35 |
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第三章 仿真研究 |
35-41 |
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3.1 模糊对向网络辨识器的建模仿真 |
35-37 |
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3.2 模糊神经网络控制系统的控制仿真 |
37-39 |
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3.3 小结 |
39-41 |
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结论 |
41-42 |
|
致谢 |
42-43 |
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参考文献 |
43-46 |
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攻读硕士期间发表论文 |
46-47 |
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大庆石油学院 硕士研究生学位论文摘要 |
47-52 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387570 |
