基于神经网络的音圈电机迟滞特性建模

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基于神经网络的音圈电机迟滞特性建模

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基于神经网络的音圈电机迟滞特性建模

论文目录
摘要	第1-9页
Abstract	第9-11页
第1章绪论	第11-15页
· 神经网络国内外研究概况及发展趋势	第11-12页
· 迟滞非线性的研究现状	第12-13页
· 本课题研究内容意义	第13-14页
· 本章小结	第14-15页
第2章音圈电机的数学模型及其迟滞特性	第15-23页
· 音圈电机的结构及其工作原理	第15-16页
· 音圈电机的结构	第15-16页
· 音圈电机的工作原理	第16页
· 音圈电机微定位实验平台	第16-18页
· 音圈电机微定位系统的组成	第16-18页
· 音圈电机的驱动组成	第18页
· 音圈电机的数学模型	第18-20页
· 音圈电机的迟滞特性	第20-21页
· 本章小结	第21-23页
第3章改进算法的BP神经网络的设计	第23-36页
· BP神经网络理论	第23-26页
· BP 神经网络结构	第23-24页
· BP 网络的激励函数	第24-25页
· BP 网络的学习过程	第25-26页
· 改进的激励函数	第26-27页
· 改进算法的BP网络迟滞建模	第27-32页
· BP 网络迟滞模型的结构设计	第27-29页
· 改进的权值、阈值修正算法	第29-31页
· 隐藏层的学习算法	第31-32页
· 仿真实验设计	第32-35页
· 样本数据采集	第32页
· BP网络迟滞模型的训练	第32-35页
· 本章小结	第35-36页
第4章改进算法的 RBF 神经网络的设计	第36-49页
· 径向基神经网络理论	第36-40页
· RBF网络的结构	第36-38页
· RBF网络的激励函数	第38-39页
· 学习过程	第39-40页
· RBF神经网络的算法	第40-42页
· 学习算法分析	第40-41页
· 激励函数算法的改进	第41-42页
· RBF网络算法的改进及迟滞建模	第42-46页
· RBF网络迟滞模型的结构设计	第43页
· K—均值聚类法的改进	第43-46页
· 改进权值修正算法	第46页
· 仿真实验	第46-48页
· 本章小结	第48-49页
第5章 BP和RBF网络的分析比较	第49-57页
· BP与 RBF 网络结构的比较	第49-50页
· 训练算法的改进与比较	第50-53页
· BP 网络改进算法的研究	第50-51页
· RBF 网络改进算法的研究	第51-53页
· 比较网络性能	第53-55页
· 对迟滞特性的辨识比较	第55-56页
· 本章小结	第56-57页
第6章结论与展望	第57-60页
参考文献	第60-63页
硕士期间发表的论文	第63-64页
致谢	第64-65页
附录	第65-69 页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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