基于神经网络的多模型自适应控制方法研究

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基于神经网络的多模型自适应控制方法研究

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基于神经网络的多模型自适应控制方法研究

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-7页
Abstract	第7-11页
1 引言	第11-24页
· 研究背景	第11-22页
· 自适应控制	第11-13页
· 多模型自适应控制	第13-18页
· 人工神经网络	第18-22页
· 研究内容	第22-24页
2 非线性系统多模型自适应控制概述	第24-29页
· 模型集及控制器集的建立	第25-27页
· 多模型切换准则的选取	第27-28页
· 稳定性和收敛性分析方法	第28-29页
3 基于动态神经网络的多模型自适应控制	第29-66页
· 动态神经网络结构介绍	第29-30页
· 基于并行结构动态神经网络的多模型自适应控制	第30-48页
· 并行结构动态神经网络辨识	第30-36页
· 并行结构动态神经网络自适应控制	第36-37页
· 并行结构动态神经网络多模型自适应控制	第37-42页
· 仿真实验	第42-48页
· 基于串并结构动态神经网络的多模型自适应控制	第48-66页
· 串并结构动态神经网络辨识	第48-53页
· 串并结构动态神经网络自适应控制	第53-56页
· 串并结构动态神经网络多模型自适应控制	第56-58页
· 仿真实验	第58-66页
4 基于OS-ELM神经网络的多模型自适应控制	第66-77页
· OS-ELM神经网络介绍	第66-67页
· OS-ELM神经网络辨识	第67-71页
· OS-ELM神经网络自适应控制	第71-73页
· OS-ELM神经网络自适应控制稳定性分析	第73页
· OS-ELM神经网络多模型自适应控制	第73-74页
· 仿真实验	第74-77页
5 基于在线极小化误差神经网络多模型自适应控制	第77-90页
· 研究背景	第77页
· EM-ELM神经网络介绍	第77-79页
· OEM-ELM神经网络辨识	第79-83页
· OEM-ELM神经网络自适应控制	第83-84页
· 仿真实验	第84-90页
· 问题描述	第84-86页
· 仿真实验	第86-90页
6 基于神经网络的多模型自适应控制方法应用	第90-104页
· 研究背景	第90-91页
· 矿渣微粉粉磨生产工艺流程	第91-95页
· 工艺流程描述	第91-93页
· 工艺流程分析	第93-95页
· 矿渣微粉粉磨系统动态方程描述	第95-96页
· 基于动态神经网络的测试环境搭建	第96-99页
· 基于OEM-ELM神经网络的仿真试验	第99-104页
7 结论	第104-106页
参考文献	第106-114页
作者简历及在学研究成果	第114-118页
	第118页

本篇论文共118页，点击这进入下载页面。

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