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基于神经网络的自适应噪声主动控制研究

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基于神经网络的自适应噪声主动控制研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-18页
  · 选题背景和意义第10-11页
  · 国内外研究现状第11-17页
    · 自适应噪声主动控制的国内外研究现状第11-13页
    · 神经网络的国内外研究现状第13-15页
    · 遗传算法的国内外研究状况第15-17页
  · 论文研究内容及章节安排第17-18页
第二章 自适应噪声主动控制基本理论研究第18-30页
  · 噪声主动控制基本原理第18-19页
  · 自适应滤波原理第19-21页
    · 自适应滤波器第19-20页
    · 自适应噪声主动控制算法概述第20-21页
  · 自适应滤波算法第21-24页
    · 最小均方算法第21-23页
    · 归一化最小均方差第23-24页
  · 自适应前馈噪声主动控制系统第24-26页
    · 系统模型第24-25页
    · 滤波-XLMS 算法第25-26页
  · 次级路径自适应建模第26-29页
    · 次级路径自适应建模原理第26-27页
    · 次级路径自适应建模方法第27-29页
  · 本章小结第29-30页
第三章 BP 神经网络算法改进研究第30-48页
  · BP 神经网络基本理论第30-37页
    · BP 神经网络的神经元及BP 网络模型第30-32页
    · BP 算法原理第32页
    · BP 网络的学习算法第32-36页
    · BP 网络的学习步骤第36-37页
  · BP 算法的性能分析第37-40页
    · BP 网络的局限性第37-39页
    · BP 网络常用改进算法第39-40页
  · BP 算法的改进研究第40-47页
    · 算法改进思想第40-41页
    · 改进BP 算法第41-47页
  · 本章小结第47-48页
第四章 基于改进BP 网络和遗传算法的AANC 系统研究第48-71页
  · 遗传算法原理及其与神经网络的结合第48-57页
    · 遗传算法的定义、特点及应用第48-49页
    · 遗传操作第49-55页
    · 遗传算法与神经网络结合的可行性与必要性第55-56页
    · 遗传算法与神经网络结合的方式第56-57页
  · 基于改进BP 神经网络的自适应噪声主动控制系统第57-61页
    · 系统结构第58-59页
    · 基于改进BP 网络的滤波-X 算法第59-60页
    · 神经网络控制器计算量分析第60-61页
  · 基于改进BP 神经网络和遗传算法的自适应噪声主动控制算法研究第61-64页
  · 系统仿真与结果分析第64-70页
    · 仿真参数的设置第65页
    · 线性噪声路径仿真第65-67页
    · 非线性噪声路径仿真第67-70页
  · 本章小结第70-71页
第五章 总结与展望第71-73页
  · 总结第71页
  · 展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-78页
攻读学位期间的研究成果第78 页

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