遗传算法在模糊模型辨识中的应用

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遗传算法在模糊模型辨识中的应用

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遗传算法在模糊模型辨识中的应用

论文目录
第一章绪论	第1-8页
§1．1 课题研究的背景	第6页
§1．2 课题研究的意义	第6-7页
§1．3 本文主要工作	第7-8页
第二章遗传算法	第8-12页
§2．1 概述	第8页
§2．2 遗传算法简介	第8-9页
§2．3 遗传算法的设计	第9-10页
2．3．1 设计的基本原则与基本步骤	第9-10页
§2．4 遗传算法的发展及其程序实现	第10页
2．4．1 GA的程序设计及其实现	第10页
§2．5 遗传算法寻优的应用实例	第10-12页
第三章模糊模型及其辨识	第12-21页
§3．1 预备知识	第12-15页
3．1．1 模糊模型	第12-13页
3．1．2 基于模糊关系方程的模糊模型	第13页
3．1．3 基于模糊神经网络的模糊模型	第13-14页
3．1．4 基于模糊语言控制规则的模糊模型（T-S模型）	第14-15页
§3．2 递阶型模糊模型	第15-16页
§3．3 模糊模型的辨识	第16-20页
3．3．1 普通模糊模型辨识	第16-20页
§3．4 递阶型模糊模型的辨识	第20-21页
第四章遗传算法在模糊模型辨识中的应用	第21-39页
§4．1 预备知识	第21-23页
4．1．1 模糊逻辑系统。	第21页
4．1．2 模糊推理系统的建立、修改与存储管理	第21-23页
§4．2 MATLAB里一个模糊推理系统的实现过程	第23-33页
4．2．1 位串编码	第24-27页
4．2．2 适应值的计算	第27页
4．2．3 选择策略	第27-29页
4．2．4 遗传算子	第29-32页
4．2．5 算法停止条件	第32-33页
§4．3 普通模糊模型辨识的算法思想及程序实现	第33-35页
§4．4 遗传算法辨识递阶模糊模型的算法思想及实现	第35-39页
第五章基于GA的模糊模型仿真实例	第39-65页
§5．1 非递阶模糊模型的辨识	第39-58页
§5．2 递阶模型的辨识	第58-65页
5．2．1 实例仿真	第58-62页
5．2．2 递阶模型参数位置的研究	第62-65页
第六章结束语	第65-66页
致谢	第66-67页
参考文献	第67-69页
附录	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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