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基于DFL的自主学习子空间学习算法及应用研究 |
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| 论文目录 |
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| 中文摘要 | 第1-4页 | | Abstract | 第4-7页 | | 第1章 绪论 | 第7-18页 | | ·研究背景 | 第7-14页 | | ·研究基础及现状 | 第14-16页 | | ·研究内容 | 第16-18页 | | 第2章 基础理论概述 | 第18-31页 | | ·自主学习理论 | 第18-22页 | | ·动态模糊逻辑概述 | 第22-30页 | | ·动态模糊集 | 第22-26页 | | ·动态模糊逻辑 | 第26-30页 | | ·本章小结 | 第30-31页 | | 第3章 基于DFL 的自主学习子空间的公理体系 | 第31-39页 | | ·自主学习的特征 | 第32-34页 | | ·自主学习子空间的公理体系 | 第34-37页 | | ·自主学习子空间的公理 | 第34-36页 | | ·自主学习子空间中的动态模糊关系 | 第36-37页 | | ·本章小结 | 第37-39页 | | 第4章 基于DFL 的自主学习模型 | 第39-43页 | | ·自主学习模型 | 第39-40页 | | ·自主行为规则 | 第40-42页 | | ·本章小结 | 第42-43页 | | 第5章 基于DFL 的自主学习子空间学习算法 | 第43-55页 | | ·算法准备 | 第43-47页 | | ·变量定义 | 第43-44页 | | ·行为描述 | 第44-47页 | | ·基于DFL 的自主学习子空间学习算法 | 第47-51页 | | ·DF 推理模型 | 第48页 | | ·算法描述 | 第48-51页 | | ·实例分析 | 第51-54页 | | ·实验描述 | 第51-52页 | | ·实验结果 | 第52-54页 | | ·本章小结 | 第54-55页 | | 第6章 基于自主学习子空间学习算法的PID 参数整定 | 第55-69页 | | ·PID 控制的基本原理 | 第55-57页 | | ·PID 参数整定方法的发展现状 | 第57-60页 | | ·常规PID 参数整定方法 | 第57-58页 | | ·智能PID 参数整定方法 | 第58-60页 | | ·基于自主学习子空间学习算法的PID 参数调节 | 第60-63页 | | ·优化性能指标的选择 | 第60-61页 | | ·参数变化范围的确定 | 第61-62页 | | ·在稳定区域内寻找调节器参数最优点 | 第62-63页 | | ·仿真实例 | 第63-68页 | | ·本章小结 | 第68-69页 | | 第7章 总结与展望 | 第69-71页 | | ·论文总结 | 第69页 | | ·工作展望 | 第69-71页 | | 参考文献 | 第71-75页 | | 致谢 | 第75-77页 | | 攻读硕士学位期间论文发表情况 | 第77页 | | 攻读硕士学位期间参加科研情况 | 第77-78页 | | 附录 | 第78-81页 | | 详细摘要 | 第81-83页 |
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论文编号BS1656838，这篇论文共83页
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