文摘
英文文摘
1 绪论
1.1 课题研究的背景和意义
1.1.1 模糊控制和建模的研究背景
1.1.2 模糊控制和模糊建模的发展现状
1.1.3 支持向量机发展现状
1.2 本文研究主要内容及章节安排
1.2.1 主要工作
1.2.2 章节安排
2 模糊控制和建模基本理论
2.1 模糊集合论基本知识
2.1.1 模糊集合
2.1.2 隶属函数
2.1.3 模糊集合相关概念
2.1.4 模糊集合的运算
2.1.6 模糊推理
2.1.7 模糊化
2.1.8 去模糊化
2.2 模糊控制的基本组成结构和原理
2.3 模糊辨识方法
2.3.1 主要模糊模型
2.3.2 基于模型的辨识方法
2.4 模糊控制系统的稳定性和通用逼近性分析
2.5 本章小结
3 基于在线聚类和支持向量机的模糊控制系统结构辨识
3.1 模糊聚类的的原理及改进算法
3.1.1 模糊聚类的结构辨识原理和常用方法
3.1.2 在线聚类算法
3.2 支持向量机及其规则获取方法
3.2.1 支持向量机基本理论
3.2.2 支持向量机分类问题
3.2.3 支持向量机回归问题
3.2.4 最小二乘支持向量机回归问题
3.2.5 超参数的优化选择
3.3 基于在线聚类和最小二乘支持向量机的规则获取方法
3.3.1 支持向量机和模糊系统的关系
3.3.2 基于在线聚类方法的支持向量机模糊控制规则获取
3.4 本章小结
4 基于模糊神经网络的模糊系统参数辨识
4.1 参数辨识常用方法
4.2 模糊神经网络原理和结构
4.2.1 Mamdani型模糊神经网络
4.2.2 T_S型模糊神经网络
4.3 基于模糊神经网络的参数辨识
4.3.1 Mamdani模型参数辨识
4.3.2 T-S模型参数辨识
4.4 模糊神经网络构造和辨识步骤
4.5 本章小结
5 模糊建模方法综合及仿真
5.1 模糊建模方法与仿真
5.1.1 仿真分析
5.2 本章小结
6 总结展望
6.1 文章总结
6.2 展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果