神经控制和模糊控制及其在经济管理问题中的应用研究

摘要

该文研究了神经控制和模糊控制及其在高速公路交通和供应链管理中的应用等问题,得到的主要结论有: (1)设计了基于分段线性逼近神经网络的自适应控制方案,针对二阶BP网络提出BPSPR训练方法并证明了该算法的收敛性. (2)将神经控制和模糊控制应用于高速公路交通的建模和控制问题中,设计了高速公路交通的神经伺服控制、神经自适应控制和变速限模糊控制方案. (3)建立了确定性分销条件下的供应链集成化模型,并研究了模型的优化问题和神经控制方案.全文共分六章.第一章是绪论,第二章是神经网络及神经控制理论研究,第三章是神经控制在高速公路建模与控制中的应用研究,第四章是神经控制在供应链建模与控制中的应用研究,第五章是模糊控制和模糊决策的应用研究,第六章是结论与展望.

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第一章绪论

1.1智能控制研究的意义及现状

1.2神经控制与模糊控制

1.3本文所做的主要工作

1.4本文的结构

第二章神经网络及神经控制理论研究

2.1广义径向基函数

2.1.1径向基函数

2.1.2几种常用的径向基函数简介

2.1.3广义径向基函数

2.1.4小结

2.2基于分段线性逼近神经网络的自适应控制研究

2.2.1神经自适应控制

2.2.2分段线性逼近网络

2.2.3基于分段线性逼近神经网络的自适应控制

2.2.4数值仿真

2.2.5小结

2.3基于二阶BP神经网络的直接自适应控制

2.3.1反向传播神经网络

2.3.2二阶BP神经网络的BPSOR训练算法

2.3.3基于二阶BP神经网络的直接自适应控制

2.3.4数值仿真

2.3.5小结

第三章神经控制应用之一：高速公路建模与控制

3.1环城高速公路交通的神经伺服控制

3.1.1神经伺服控制

3.1.2环城高速公路交通模型

3.1.3神经网络伺服控制

3.1.4数值仿真

3.1.5小结

3.2高速公路交通的神经网络控制

3.2.1高速公路交通控制

3.2.2高速公路交通模型

3.2.3神经网络控制

3.2.4数值仿真

3.2.5小结

3.3高速公路交通的神经网络自适应控制

3.3.1智能运输系统

3.3.2高速公路交通的神经网络模型

3.3.3神经网络自适应控制

3.3.4数值仿真

3.3.5小结

第四章神经控制应用之二：供应链建模与控制

4.1供应链

4.2确定性分销条件下的供应链集成化模型

4.3供应链集成化模型的优化

4.4供应链集成化模型的控制

4.5数值仿真

4.6小结

第五章模糊控制和模糊决策的应用研究

5.1高速公路交通的变速限模糊控制

5.1.1高速公路交通的控制

5.1.2高速公路交通状态的模糊数值描述

5.1.3可变速度限制的模糊控制

5.1.4数值仿真

5.1.5小结

5.2供应链合作伙伴的选择及无库存备件订货研究

5.2.1供应链合作伙伴关系

5.2.2供应链合作伙伴的选择

5.2.3无库存备件订货

5.2.4数值仿真

5.2.5小结

第六章结论及展望

6.1主要结论

6.2展望

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文及科研情况

致谢

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