一、摩擦系统神经网络模型自学习训练优化方法（论文文献综述）
许振兴[1]（2020）在《基于深度强化学习的自适应光学波前控制研究》文中研究表明自适应光学（Adaptive Optics,AO）技术通过改变波前校正器相位来补偿入射畸变波前,从而改善光学系统的性能,被广泛应用于天文观测、激光通信系统、视网膜成像、激光光束净化等光学系统。AO系统作为有效的主动补偿技术,虽然在各领域取得了很好的校正效果,但传统闭环控制方法将AO控制系统视为线性时不变系统,这使得传统控制方法无法处理各类误差带来的不确定性,无法发挥系统潜力获得最优性能。本文从传统AO控制方法与深度强化学习找到结合点并做探索性研究,建立自学习智能控制模型。深度学习与强化学习的结合将感知环境和系统控制无缝连接,使AO能够自动感知不确定的环境状态并完成自适应控制。该AO智能控制模型具有通用性,不依赖于建立准确模型,只需与环境互动学习,利用从外界反馈的回报信号和采集的环境状态不断调整控制策略,使其在线自学习最优控制策略或次优控制策略,可根据系统状态保持或逼近最佳性能。具体来说,传统基于离线建模的线性时不变控制方法无法处理以下三种情形:（1）AO控制平台在长时间运行过程中,受机械平台振动等时变因素的影响,波前校正器与波前传感器的相对位置发生偏移导致对准误差,使得系统参数发生异变无法自适应对准误差。（2）哈特曼传感器缺光引起的斜率信息缺失或噪声引起的斜率测量误差。这类误差直接耦合控制模型,斜率测量误差的传递造成控制性能下降或不稳定。（3）AO系统中时滞普遍存在,时滞校正误差对系统的性能影响很大,因此具有静态控制策略的控制方法无法实现自适应预测控制。本文围绕上述三种情形,展开理论分析和实验研究,建立线性和非线性两种针对AO的智能控制模型。该模型根据当前AO的环境特性进行在线策略优化,始终满足性能约束指标,为解决传统控制手段难以处理误差带来的控制性能下降,以及难以建立准确的系统模型和湍流模型提供了新思路。本文的主要研究内容如下:1.基于哈特曼传感器的AO系统其误差传递过程不可避免,误差传递将影响系统的校正性能,最大程度的补偿或抑制误差传递可显着提高系统的校正性能。AO主要误差来源分为五类:（1）H-S透镜阵列对波前的有限分割采样带来的空间采样误差;（2）斜率测量过程中噪声因素引入的斜率测量误差;（3）强闪烁条件下H-S子孔径斜率探测不理想或信息缺失;（4）H-S与变形镜的空间失配导致对准误差;（5）系统时滞因素导致的时滞校正误差。通过对上述五类误差进行分析,将其转化为组合目标函数的优化问题,推导出了利用组合目标函数的梯度信息作为误差补偿手段,为后续基于梯度信息的在线学习模型提供了理论基础。2.提出了AO系统的线性学习模型,该模型将远场性能指标和估计误差平方和的线性组合作为目标函数,能够自适应系统参数变化,不依赖于建立准确的系统模型。为使得学习模型保持良好的跟踪特性,引入了梯度动量项,动量项累积了之前迭代时的梯度信息,逐步弱化了历史梯度信息对当前模型训练的影响,提高了当前梯度信息的影响,动量项的引入避免了在线样本存储。同时还给出了模型的并行异步优化方法以及模型参数的初始化策略。最后,搭建了AO实验平台来验证线性学习模型的性能,实验结果表明该模型兼顾了斜率信息缺失补偿和自适应抑噪能力,显着提高了系统控制精度。数值分析表明,在不需要重新测量响应矩阵的情况下,实现了对准误差下的自适应性。该模型简单高效,具有一定的工程意义,但由于线性模型学习能力有限,当存在多对一映射关系时其学习过程容易产生线性偏移。3.针对线性学习模型存在的学习能力有限问题以及对湍流扰动的预测控制问题进行建模。提出了基于深度强化学习理论的非线性动态学习模型,该模型采用神经网络的泛映射性拟合策略函数,并通过强化学习的确定性策略梯度方法实现在线滚动优化策略。但是在实际在线策略优化时,若模型目标函数的梯度矩阵测量不准确或突增,则可能导致梯度爆炸使得学习模型不能正常工作。为避免梯度爆炸,保证网络模型稳定收敛,在该梯度反向传入网络模型之前,将梯度矩阵投影至较小的尺寸上,进行裁剪和约束。同时为了避免学习速率衰减过快,能够对每个网络参数自适应不同的学习速率,采用三点解决方案:一是使用历史窗口;二是对参数梯度动量项的历史窗口序列（不包括当前）使用均值;三是最终梯度项为历史窗口序列均值与当前梯度动量项的加权平均。最后,通过搭建AO实验系统来验证非线性动态学习模型对静态像差以及动态像差的校正能力,实验中引入了HT200热风式大气湍流模拟器来产生不同强度的大气湍流。实验结果表明,非线性动态学习模型具有建模方便以及过程描述可在线获得的特点,能及时弥补由于模型失配、畸变、干扰等因素引起的不确定性,模型通过在线误差补偿和噪声抑制提高了系统的控制精度,其自适应性提高了系统的稳定性。由于模型可在线学习湍流统计特性,无需离线建立湍流模型,实现了自适应预测控制模型,具有明显的工程和理论意义。
李昊[2]（2020）在《五子棋人机博弈算法优化研究与实现》文中认为计算机博弈,也称机器博弈,是博弈论与计算机技术结合的产物,是人工智能领域的一个重要研究方向,同时也是兵棋推演、机器智能、智能决策系统等众多人工智能应用领域的研究基础和实验田,长期以来一直受到国内外学者的广泛关注。近年来,随着以各类深度学习算法为代表的人工智能技术研究的日益深入,尤其以AlphaGo为代表的机器博弈系统取得的巨大成功,进一步推动了机器博弈理论与相关技术的快速发展。近代机器博弈研究主要以围棋、象棋、五子棋等棋类人机博弈为主。其中,国际象棋的计算机博弈研究历史最为悠久,并且经历了一场波澜壮阔的“搏杀”,尤其“深蓝”计算机的胜利不仅给人类留下了深刻印象,同时总结出一套关于国际象棋机器博弈的过程建模、状态表示、着法生成、棋局评估、博弈树搜索、开局库与残局库开发、系统测试与参数优化等核心技术要点,为后续相关研究确定了研究方向。鉴于五子棋作为生活中最为普及的棋类之一,具有规则简单易懂和典型零和完备信息博弈的所有特点,便于开展深入研究和快速评估博弈算法的优劣,为此本文以五子棋博弈为研究对象,针对零和完备信息博弈问题开展了博弈树搜索算法优化和系统自学习能力训练等方面的相关研究,主要研究内容和研究成果如下:（1）在博弈树搜索算法研究方面,通过研究解决多臂匪徒问题的UCB算法和蒙特卡洛算法结合,分析了 UCT算法在博弈问题的适用性,以及传统的UCT算法的一些不足,设计了相应的改进算法。一方面,结合剪枝思想设计了剪枝条件进行判定,在一定程度上减少了博弈搜索空间。另一方面,引入了置换表算法,通过将置换表与UCT算法相结合,对历史的节点状态进行存储,使得博弈树的搜索空间不再是全部的状态节点,而是取决于状态节点种类的多少,进而在减少搜索空间的同时,进一步提高了历史数据的利用率,使得蒙特卡洛算法指导落子更加准确。（2）在自学习能力训练的实现方面,首先研究分析了传统的人工神经网络的整体框架结构,确定了本课题所用到的卷积神经网络;然后,通过比较几种典型网络架构的特点与性能,结合基本的模型架构,设计了课题所需要的策略价值网络模型内部结构。在此基础上,针对模型的自学习训练问题,结合五子棋的特点规划了数据集的生成与扩充方法,并结合附加动量算法对训练过程进行了优化。（3）结合前述研究成果,对五子棋博弈系统进行了原型设计和初步实现,经在原型系统上进行实验验证,证明了本文所设计的方法在提高机器博弈搜索速度,增强系统自学习能力方面的有效性。
齐健[3]（2020）在《基于神经网络的轴承拟动力学和热弹流集成快速算法研究》文中指出轴承作为旋转机械的关键部件,其可靠性问题直接影响机械系统的整体性能。尤其在航空航天等尖端领域,航空发动机主轴轴承的dn值为了达到3.0×106mm?r/min,轴承将面临高速、高温以及重载等更加恶劣的工况条件。因此,主轴轴承的材料设计和可靠性分析方法需要在现有理论基础之上进一步创新发展,材料基因工程中的高通量实验和高通量计算可以实现材料快速制备与物性参数表征。在航空发动机主轴轴承的可靠性分析中,润滑状态恶化是其主要失效原因。结合润滑材料物性参数以及工况条件等因素,快速预测轴承的润滑状态,确定轴承的服役性能是重要环节。为了精准地判断轴承的润滑状态,轴承的力学分析和接触微区的润滑分析缺一不可。然而,两大分析方法虽然都已日趋完善,但是复杂的数值计算过程难以直接实现无缝集成。另外,针对不同工况,润滑分析模型的求解方法不尽相同。所以,建立一种实现轴承动力学分析和润滑分析的统一集成框架,是亟待解决的重要问题。本文建立了人工神经网络模型,从热弹流润滑分析数据中学习内在映射规律,将速度、载荷、温度以及材料特性等相关的无量纲参数作为神经网络模型的输入,预测最小膜厚、摩擦系数等关键润滑状态参数,并且采用改进粒子群算法对神经网络进行优化。用训练完成的神经网络模型替代热弹流润滑分析模型,可以直接集成到轴承拟动力学计算过程之中。同时,构建了与集成计算相关的数据库,形成了完整的集成算法框架。通过实例计算,验证了集成算法的准确性,可以满足实际工程需要。另外,集成方法直接从数据中学习,减少了数值计算中调整求解参数的试错过程,不再涉及润滑分析中的迭代收敛问题,提高了轴承拟动力学和热弹流润滑分析相结合的计算效率。
蔡俊豪[4]（2020）在《基于混合卷积神经网络的铁谱图像目标磨粒检测与识别方法研究》文中研究说明随着全球工业信息化与智能化的不断发展,智能机器设备逐渐替代人工生产,使得机械设备的可靠性和服役寿命面临巨大挑战,促使设备故障诊断与健康管理技术面临更高需求。其中,以摩擦副磨损的直接产物—磨粒作为研究对象的铁谱分析技术可获取宏观磨损量和微观磨损机理信息,为机械设备磨损状态分析提供重要依据,已经成为重大机械设备健康状态监测的重要手段。本文针对铁谱图像分割和磨粒识别方法存在周期性长、效率低等问题,提出基于混合卷积神经网络的铁谱图像目标磨粒检测与识别方法,为铁谱分析技术提供新的技术手段,具有重要的学术价值和实际工程意义。主要研究内容包括:（1）研究铁谱图像采集过程与成像原理,分析不同磨损粒类型的成因与其显着特征。根据不同机械设备磨损阶段和不同磨损机理下产生的磨粒类型,建立磨粒类型与磨损机理之间的映射关系。（2）针对铁谱图像目标磨粒分割问题,研究基于卷积神经网络的目标磨粒检测算法。通过卷积神经网络提取铁谱图像的深度特征信息,利用随机梯度下降法更新检测模型的学习参数,并采用回归方式实现铁谱图像目标磨粒的位置检测,从而实现目标磨粒分割。（3）研究融合支持向量机与迁移学习的混合卷积神经网络磨损颗粒识别方法,通过迁移学习获取现有卷积神经网络模型的训练参数作为磨粒识别模型的初始化参数,同时利用支持向量机建立磨粒类型分类器,减少识别模型对样本数量的依赖性。采用t-随机分布嵌入式算法（t-SNE）将高维深度特征进行降维可视化,分析深度特征的可分性以及特征相似性对识别的影响。结果表明,磨粒识别准确度达到95.15%,每张磨粒图像的运算时间为2.8ms,满足图像实时性分析的需求。（4）为建立铁谱图像目标磨粒识别的自动化与集成化模型,研究了混合卷积神经网络算法,集成了磨粒的检测和识别两层网络,建立了以铁谱图像作为输入,磨粒类型作为输出的集成化分析模型（WP-DRnet）,实现了疲劳、严重滑动、切削和球状磨粒的自动化检测与识别。此外,通过实验分析WP-DRnet模型的鲁棒性、检测识别性能以及泛化能力。本文研究了基于混合卷积神经网络的铁谱图像目标磨粒检测与识别方法,实现了对原始铁谱图像中目标磨粒的检测与识别,为铁谱分析技术的自动化与智能化识别提供新方法,为机械设备健康状态监测和故障诊断提供新的技术手段。
李水清[5]（2020）在《基于智能方法的链条炉燃烧控制研究》文中研究指明在链条炉燃烧控制中,非线性、时变性和多变量现象是普遍存在的。它们的存在使得链条炉燃烧控制变得更加复杂和困难,同时也是导致燃烧不稳定的根源。因此,链条炉优化燃烧的控制研究具有十分重要的理论意义和实际应用价值。以锅炉最高效率为目标,通过锅炉出力与目标功率之差、相邻效率之差和相邻给风量之差的变化来改变给风量和给煤量逐步找到最佳的风煤比,使得链条炉内的煤能充分的燃烧。采用BP神经网络、自适应和自寻优控制对链条炉进行粗调、细调和优调。当目标功率和实时功率之间差值较大时,将通过粗调（等比例增风增煤或等比例降风降煤）,来加快实时功率向目标功率方向的逼近;当非常接近目标功率时,将保持给煤量不变,通过细调（增风或减风）来寻找最佳风煤比,进而找到最优的效率;当目标功率和实时功率在我们设定范围内时,进行优调。此时的最优效率和上一时刻的最优效率进行比较,将会选择效率高的时刻执行最佳风煤比,以保证燃料完全的燃烧和最小的热损失,并对自学习表不断更新,实现对链条炉的实时优化,达到链条炉燃烧最优效率的目的。通过仿真实验结果表明,采用BP神经网络、自适应和自寻优控制的方法较好地解决了非线性、时变性和多变量问题;现场实验取得了显着的节煤节电效果,验证了所提控制方案的有效性和实用性。图34幅;表9个;参45篇。
李俊杰[6]（2020）在《某舰载火炮自回归小波神经网络预测控制》文中研究说明随着军事科学技术的发展,现代战争对打击精度、快速响应提出了很高的要求。提高火箭炮射击精度的最佳途径是实现武器的自动操瞄,因此火箭炮火控系统起到了关键作用。本文以某舰载火箭炮系统为工程背景,通过设计火箭炮的位置伺服系统控制策略,实现在强干扰和参数摄动等情况下的高精度位置控制。本论文的研究工作主要集中在以下几个方面:（1）介绍某舰载火箭炮伺服系统的组成。基于矢量控制方法推导PMSM模型,从而建立舰载火箭炮交流位置伺服系统的数学模型。并对工作中影响系统的非线性因素进行了分析。（2）对舰载火箭炮伺服系统进行系统离线辨识研究,并引入模型预测算法对辨识输出进行修正。分别采用自适应变异粒子群优化的小波神经网络和自回归小波神经网络进行模型辨识。仿真结果表明,自回归小波神经网络辨识方案具有良好的动态特性,能更好地适应系统的快速变化。（3）设计在线辨识器,为控制器中神经网络的参数调整提供梯度信息。参考自回归小波神经网络的预测特性,首先提出了自适应自回归小波滑模位置环控制策略。基于快速终端滑模函数推导出系统的控制率,将自回归小波神经网络作为逼近算法,逼近快速终端滑模控制律。给出在线调节参数的自适应率,并证明了系统的稳定性。（4）设计STM32+DSP双处理器架构的系统硬件电路以及上位机软件控制界面。搭建系统半实物模拟实验平台,对本文设计的自适应自回归小波滑模控制策略进行实验验证。实验结果表明,该控制策略能满足系统的性能指标,系统设计方案正确。
王继明[7]（2019）在《基于驾驶行为特征的双离合器自动变速器起步智能控制策略研究》文中研究指明双离合器自动变速器（Dual Clutch Transmission,DCT）因其技术特点,特别适合国内目前的技术基础和制造条件。因此国内众多汽车厂商都先后进行了DCT的自主研发。近年来,随着汽车智能网联化的快速发展以及机器学习算法的成熟,有必要进一步开展考虑驾驶行为特征（驾驶风格和起步驾驶意图）的DCT智能控制策略的研究。本文以改善汽车起步过程智能控制为研究目的,开展了基于驾驶行为特征的双离合器自动变速器起步智能控制策略研究,主要研究内容如下:（1）基于特征工程的驾驶风格分类与识别研究。首先进行考虑驾驶风格影响因素的道路试验设计和数据采集,并对驾驶员的驾驶风格进行主观评价。对速度、加速度和油门开度数据进行基于信息熵的特征离散化,构建出44个表征驾驶风格的特征量。考虑到所构建特征量间的强相关性和冗余性,采用主成分分析对其进行降维,并应用模糊C均值聚类对驾驶风格进行分类。在此基础上,提出了基于参数优化的支持向量机算法对分类后的驾驶风格进行识别。为车辆起步智能控制策略的研究奠定了基础。（2）融合驾驶风格的起步驾驶意图分类与识别建模。首先分析了驾驶员起步意图的影响因素、不同风格驾驶员起步意图的差异以及结合起步过程分析了预测油门开度的重要性。然后结合BP神经网络能够重建任意复杂非线性连续函数的能力,利用BP神经网络对驾驶员起步过程中的油门开度进行预测。最后,基于模糊C均值聚类对预测后的油门开度和其一阶导数进行分类,应用聚类分析从客观数据的层面来提取和制定起步驾驶意图识别系统的模糊规则,使得模糊规则的制定更能符合客观实际,并据此完成了基于模糊聚类的起步驾驶意图识别系统的设计,为车辆起步智能控制策略能更好的适应起步驾驶意图奠定了基础。（3）基于模糊神经网络的DCT起步过程智能控制。通过分析起步时离合器结合的影响因素,最终将起步驾驶意图、离合器主从盘转速差、发动机实际转速和目标转速差作为离合器结合过程中的控制变量。然后为了能更好地学习原仿真控制策略的控制规则,结合神经网络和模糊控制的优点,设计了自适应模糊神经网络起步智能控制系统,利用仿真得到的数据来训练模糊神经网络系统,实现了模糊规则获取的客观性以及模糊规则与隶属度函数的自学习与自调整功能。最后建立起步过程的Simulink仿真模型,对所提控制策略进行了仿真与验证。（4）基于多目标粒子群优化算法的DCT起步过程离合器结合位移优化研究。首先对车辆起步控制过程中的评价指标进行分析。考虑到车辆起步过程是一个动态问题,选择离合器结合位移为优化对象,应用神经网络和最小二乘法将离合器结合位移拟合成为一个多项式函数,得到需要优化的多项式参数;然后将起步过程中的客观限制条件和起步意图作为约束条件,冲击度和滑磨功作为目标函数,离合器位移作为优化对象,设计了基于多目标粒子群优化算法的DCT起步过程离合器结合位移优化算法,从而得到一组考虑起步意图的最优的离合器结合位移曲线。最后利用模糊集合理论,从最优解集中寻找出最优个体解,实现了起步过程离合器结合位移的优化。
朱振涛[8]（2019）在《非球面零件加工轨迹控制及实验方法研究》文中研究说明随着现代高新科技的飞速发展,非球面光学元件的应用领域越来越广泛,同时对非球面零件的加工精度和加工效率提出了更高的要求。因此,能够高效率、高质量完成非球面零件加工的技术方法研究已经成为全球范围内炙手可热的一个研究方向。非球面光学零件的超精密加工技术核心是控制加工轨迹的子程序,加工轨迹直接影响机床的加工精度和加工周期,对实现非球面零件高效、高精度的加工起着至关重要的作用。因此,为解决当前非球面加工效率低、加工精度不高的问题,提出了切线法轨迹成形加工原理。现有数控系统在拟合精度和数据处理上难以满足切线法轨迹成形加工原理的需求,为此在切线法基础上针对非球面加工轨迹控制方法展开相关研究。通过分析光学非球面轮廓曲线特性,说明了非球面加工轨迹控制与面形精度之间的关系,同时阐述了非球面切线法轨迹成形加工原理,并对现有插补方法实现切线法轨迹控制所存在的局限性进行讨论分析。为满足切线法在实际加工中高效率处理数据及高精度轨迹控制方面的要求,提出利用神经网络技术进行优化非球面加工轨迹控制参数。针对人工神经网络在实际应用中出现收敛速度慢、易陷入局部极小点等问题,分析比较了多种关于BP神经网络的改进方法,并提出采用赋初值算法对权值、阈值的初始值进行优化。通过分析切线法轨迹成形控制原理,研究切线法控制参数对加工轨迹曲线的影响规律,建立BP神经网络输入、输出的映射关系。确立了利用三层网络结构逼近非球面加工轨迹曲线,建立神经网络插补控制模型,优化加工轨迹曲线插补数据,通过仿真验证了插补控制模型能有效完成非圆曲线插补。最后将基于切线法轨迹成形原理的神经网络插补控制模型与PC-UMAC运动控制系统有效结合,用于非球面加工轨迹控制及参数优化,开发设计神经网络轨迹参数优化界面并应用于非球面加工试验当中。通过试验结果表明,神经网络插补控制方法节省了大量插补数据运算时间,同时经过铣磨后的非球面元件满足直接抛光要求。
马健翔[9]（2019）在《单交叉路口智能交通信息系统研究与设计》文中研究指明随着城市化的发展,机动车数量得到了快速的增长,使得城市道路交通日趋拥挤,而拥堵现象主要发生在道路交叉口。因此,单交叉口的交通信号管理对道路交通的有效运行有着举足轻重的作用。论文结合实际的道路交通状况,将基于机器视觉的交通参数采集技术和模糊神经网络控制算法应用于交通管理系统中,形成的智能交通信息系统可以根据实时的路口交通流信息对各个方向的交通信号灯进行智能化的管理,引导车辆有效通行。论文首先对智能交通信息系统进行需求分析,根据实际的功能需求进行系统整体方案设计,对系统中的关键技术进行介绍,重点对智能交通信息系统中的交通参数采集技术和模糊神经网络算法进行研究。为了获取道路口交通参数信息,将采用OpenCV机器视觉技术对路口车辆排队长度,车流量及车速三个交通参数进行检测.:车辆排队长度检测主要是对车道图像进行车辆运动检测和存在检测确定车辆队列队尾位置,将车道停车线作为车辆排队队首位置,然后采用摄像机标定技术实现纵向像素距离到实际三维空间的转换。车流量及车速检测是通过在图像中的停车线和人行横道之间设置虚拟线圈,虚拟线圈内运用高斯混合模型建立背景,背景差分法对运动车辆进行检测,最终根据虚拟线圈内的状态来获得车流量信息以及对车辆速度进行检测。在获取准确的交通参数采集的基础上,将模糊控制算法应用于道路交叉口交通信号控制系统中。通过研究分析发现算法主观性较强,因此将在模糊控制系统基础上融入具有自学习功能的神经网络算法,形成以模糊神经网络为核心的智能交通信息系统。将采集到的交通参数作为模糊神经网络算法的输入参数,根据实际采集到的样本数据进行训练自动生成控制规则,由输入的交通参数进行模糊推理获得待通行相位的交通控制策略。为了验证算法的有效性,在不同交通流状况下对定时控制、模糊控制及模糊神经网络三种控制方法进行性能仿真,以车辆平均延误作为技术指标。通过方案设计和算法研究,最后完成系统的硬件平台搭建及软件设计。课题选用嵌入式工控机作为系统的主控制器,通过路口网络摄像头采集路口视频流,然后进行处理获取待通行相位的三个交通参数,应用模糊神经网络算法对交通参数进行处理,得到待通行相位的绿灯时长;通过LoRa无线通信模块将包含通行相位和绿灯时长的控制策略帧数据传递给交通灯控制模块;ARM处理器对传递的帧数据进行解析,最终实现对交通灯模块的亮灭以及配时的管理。论文研究的智能交通信息系统从机器视觉的多交通参数检测、交通信号灯控制策略、交通灯模块配时校验等方面进行功能测试,测试结果和实验数据表明,系统能够实现对单交叉路口的交通信号灯进行智能管理,对交通路口的信号配时进行了优化,达到了预期的研究目标。
王海侠[10]（2019）在《智能化冠脉支架辅助选型方法研究》文中提出传统的冠脉介入支架的选型大多是通过临床医生凭借自身掌握的相关知识和多年的经验对病情进行诊断得出的,这种选型方法受主观因素影响较大,手术效果的好坏与医生自身的医疗水平关系紧密,并且这种经验知识的传授仍属口口相传形式,无法将支架选型知识进行有效的整合、管理和传承,所以急需一种量化的方法指导医生进行选型。因此对计算机辅助冠脉支架选型方法进行研究在传承介入手术领域专家知识、提高手术效果等方面意义重大。为了解决上述问题,通过获取病例样本及领域专家知识与经验,对系统知识库和推理机制进行设计与研究,并结合专家系统、神经网络以及遗传算法等技术,构建了一种用于冠脉支架选型的混合推理模型。本文的主要研究内容包括:首先,对专家系统、神经网络和遗传算法的概念、结构及特点进行分析,然后通过对比三种技术之间的优缺点,构建了一种基于专家系统和遗传算法优化的BP神经网络的混合推理模型,并对其整体工作流程进行了论述。其次,根据专家系统的知识表示方法和知识获取途径,通过分析影响冠脉支架选型的病症信息以及支架特征参数选择病例特征并对其进行编码预处理。然后,将获取到的相关知识以产生式规则和神经网络权值法进行表示,以建立完备的支架选型系统知识库,并存储于SQL Server数据库中供后续支架推理调用。然后对专家系统推理部分进行分析,包括推理策略选择及推理实现,并详细论述了BP网络以及遗传算法优化的BP网络推理实现过程,得到优化后网络的支架各参数预测准确率均在94%以上,并分别利用临床具体实例对两种选型方法进行验证。结果表明:该混合推理模型的推理结果符合实际临床支架选型要求。最后,利用Visual Studio 2010系统集成开发环境、MFC框架技术、SQL Server 2008数据库管理系统以及MATLAB神经网络工具箱设计了冠脉支架辅助选型系统,实现了智能化冠脉支架的选型推理。
二、摩擦系统神经网络模型自学习训练优化方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、摩擦系统神经网络模型自学习训练优化方法（论文提纲范文）
（1）基于深度强化学习的自适应光学波前控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 波前控制技术国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 有波前探测控制技术 |
| 1.2.2 无波前探测控制技术 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 传统线性控制模型的误差传递 |
| 2.1 像差表述 |
| 2.2 哈特曼斜率计算 |
| 2.3 波前复原 |
| 2.3.1 区域法 |
| 2.3.2 模式法 |
| 2.3.3 直接斜率法 |
| 2.4 传统线性控制模型 |
| 2.5 控制模型的误差传递 |
| 2.5.1 斜率测量误差 |
| 2.5.2 斜率信息缺失 |
| 2.5.3 空间采样误差 |
| 2.5.4 波前测量误差的敏感度分析 |
| 2.6 H-S与波前校正器的对准误差 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 远场指标梯度抑制误差传递 |
| 3.1 远场指标梯度估计 |
| 3.2 梯度信息补偿误差传递分析 |
| 3.3 梯度信息补偿对准误差分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 在线自学习线性控制模型 |
| 4.1 线性动态学习模型 |
| 4.2 模型的训练方法 |
| 4.3 递归最小二乘参数估计 |
| 4.4 学习模型流程及优化 |
| 4.5 模型参数初始化策略 |
| 4.6 实验与分析 |
| 4.6.1 测量噪声抑制 |
| 4.6.2 斜率信息缺失补偿 |
| 4.6.3 自适应对准误差及其数值分析 |
| 4.7 模型的线性偏移 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 深度强化学习控制模型 |
| 5.1 非线性动态学习模型 |
| 5.2 神经网络基本原理 |
| 5.2.1 前馈计算 |
| 5.2.2 误差反向传播 |
| 5.3 模型的训练方法 |
| 5.4 梯度约束及其优化 |
| 5.5 强化学习理论框架 |
| 5.5.1 马尔科夫决策过程 |
| 5.5.2 值函数与最优性原理 |
| 5.5.3 TD方法与值函数逼近 |
| 5.5.4 策略梯度 |
| 5.6 策略优化流程 |
| 5.7 实验与分析 |
| 5.7.1 测量噪声抑制 |
| 5.7.2 斜率信息缺失补偿 |
| 5.7.3 动态波前预测控制 |
| 5.7.4 自适应对准误差及其数值分析 |
| 5.8 抑制线性偏移 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（2）五子棋人机博弈算法优化研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外相关领域研究现状 |
| 1.2.1 计算机博弈的发展历程 |
| 1.2.2 博弈树搜索算法的研究现状 |
| 1.2.3 局面评估方法的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关概念与基础理论介绍 |
| 2.1 五子棋人机博弈 |
| 2.1.1 五子棋博弈的博弈特征 |
| 2.1.2 五子棋人机博弈规则 |
| 2.1.3 五子棋博弈的组成要素 |
| 2.2 计算机博弈的基本概念与基础理论 |
| 2.2.1 博弈树 |
| 2.2.2 计算机博弈的复杂度 |
| 2.2.3 递归思想 |
| 2.2.4 回溯 |
| 2.3 计算机博弈的主要研究对象分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于策略价值网络的局面评估模型的构建 |
| 3.1 人工神经网络 |
| 3.1.1 感知机模型 |
| 3.1.2 激活函数 |
| 3.1.3 卷积神经网络 |
| 3.2 五子棋博弈局面评估网络模型设计 |
| 3.2.1 基础卷积神经网络模型特性比较 |
| 3.2.2 博弈系统深度神经网络模型结构设计 |
| 3.2.3 棋盘局面描述方法设计 |
| 3.3 网络模型的自我对战训练方法设计 |
| 3.3.1 自我对战数据集的生成与扩充 |
| 3.3.2 反向传播算法及其改进 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于蒙特卡洛模拟的博弈树搜索模型构建 |
| 4.1 博弈树搜索算法 |
| 4.1.1 极大极小算法 |
| 4.1.2 Alpha-Beta剪枝搜索算法 |
| 4.1.3 UCT搜索算法 |
| 4.2 UCT算法优化 |
| 4.2.1 UCT算法性能分析 |
| 4.2.2 优化选择策略的剪枝算法 |
| 4.2.3 优化搜索空间的置换表算法 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 原型系统的初步实现与实验验证 |
| 5.1 系统需求分析概述 |
| 5.1.1 系统功能需求 |
| 5.1.2 系统性能需求 |
| 5.2 原型系统总体设计 |
| 5.2.1 系统总体实现流程设计 |
| 5.2.2 系统功能模块设计 |
| 5.3 原型系统初步实现 |
| 5.3.1 系统开发环境 |
| 5.3.2 主要功能模块实现 |
| 5.3.3 系统部分界面展示 |
| 5.4 系统的训练与实验验证 |
| 5.4.1 系统的训练与优化验证 |
| 5.4.2 系统自学习能力验证 |
| 5.4.3 系统棋力对比实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（3）基于神经网络的轴承拟动力学和热弹流集成快速算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究目的和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 |
| 1.2.1 滚动轴承力学分析方法研究 |
| 1.2.2 热弹流润滑分析研究 |
| 1.2.3 人工神经网络在摩擦领域的应用 |
| 1.3 国内外文献综述简析 |
| 1.4 本文的主要内容 |
| 第2章 基于神经网络的热弹流润滑状态预测模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 神经网络模型框架 |
| 2.2.1 数据预处理 |
| 2.2.2 神经网络评估方法 |
| 2.3 基于神经网络的热弹流最小膜厚预测模型 |
| 2.3.1 基于RBF神经网络的热弹流最小膜厚预测模型 |
| 2.3.2 基于BP神经网络的热弹流最小膜厚预测模型 |
| 2.4 基于BP神经网络的摩擦系数预测模型 |
| 2.4.1 摩擦系数预测模型的拓扑结构设计 |
| 2.4.2 摩擦系数预测模型的超参数选择 |
| 2.5 基于BP神经网络的接触压力和温度预测模型 |
| 2.5.1 接触压力和温度预测模型的拓扑结构设计 |
| 2.5.2 接触压力和温度预测模型的超参数选择 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于PSO的轴承动态性能集成算法模型优化 |
| 3.0 引言 |
| 3.1 粒子群算法概述 |
| 3.1.1 标准粒子群算法 |
| 3.1.2 改进粒子群算法 |
| 3.2 改进粒子群算法优化的BP神经网络 |
| 3.3 APSO-BP神经网络测试集评估 |
| 3.3.1 热弹流最小膜厚的测试集评估 |
| 3.3.2 摩擦系数测试集评估 |
| 3.3.3 接触压力和出口油温测试集评估 |
| 3.4 轴承拟动力学与热弹流集成快速算法 |
| 3.4.1 集成算法的准确性检验 |
| 3.4.2 集成算法的计算效率分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 轴承拟动力学和热弹流集成系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 热弹流润滑状态数据库设计 |
| 4.2.1 数据库连接 |
| 4.2.2 数据表设计 |
| 4.2.3 数据操作语句实现 |
| 4.3 轴承拟动力学和热弹流集成系统功能模块 |
| 4.3.1 用户登录与管理 |
| 4.3.2 神经网络训练模块 |
| 4.3.3 轴承拟动力学和热弹流集成计算模块 |
| 4.4 基于增量学习的集成模型自进化验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于混合卷积神经网络的铁谱图像目标磨粒检测与识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的来源、背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 铁谱图像分割方法概述 |
| 1.2.2 基于手工设计特征磨粒识别方法概述 |
| 1.2.3 基于深度特征的磨粒识别研究现状 |
| 1.2.4 存在的问题 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第2章 磨粒类型的磨损形成机制与特征分析 |
| 2.1 摩擦与磨损定义 |
| 2.2 机械设备磨损阶段分析 |
| 2.3 机械设备磨损机理分析 |
| 2.4 铁谱图像采集系统与磨粒类型分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于卷积神经网络的铁谱图像目标磨粒检测方法 |
| 3.1 基于卷积神经网络的目标磨粒检测模型 |
| 3.2 卷积神经网络的基本元素 |
| 3.2.1 卷积操作 |
| 3.2.2 批量归一化操作 |
| 3.2.3 激活函数 |
| 3.3 Darknet-53特征提取网络 |
| 3.3.1 Darknet-53特征提取网络分析 |
| 3.3.2 残差模块 |
| 3.4 预测输出网络 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 融合迁移学习与支持向量机的磨粒识别网络方法研究 |
| 4.1 基于卷积神经网络磨粒识别框架 |
| 4.2 基于迁移学习的模型权值初始化 |
| 4.2.1 迁移学习原理 |
| 4.2.2 迁移方法的选择与分析 |
| 4.3 基于支持向量机的磨粒分类器建立 |
| 4.3.1 SVM原理 |
| 4.3.2 SVM核函数 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.4.1 磨粒特征可分性对比 |
| 4.4.2 识别准确率与运算时间对比分析 |
| 4.4.3 特征相似性对准确率影响的分析对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 磨粒检测与识别的混合卷积神经网络与性能分析 |
| 5.1 WP-DRnet磨粒检测识别网络 |
| 5.2 数据样本与实验环境配置 |
| 5.2.1 数据样本 |
| 5.2.2 实验环境配置 |
| 5.3 WP-DRnet磨粒检测子网络性能分析 |
| 5.3.1 精度分析 |
| 5.3.2 检测阈值影响与F-measure值对比分析 |
| 5.4 WP-DRnet磨粒识别子网络性能分析 |
| 5.5 WP-DRnet的泛化能力评估 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 指导教师对研究生学位论文的学术评语 |
| 学位论文答辩委员会决议书 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（5）基于智能方法的链条炉燃烧控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 链条炉控制存在的问题和发展趋势 |
| 1.3 论文的主要研究内容及意义 |
| 第2章 影响链条炉燃烧的因素 |
| 2.1 链条炉燃烧原理 |
| 2.1.1 链条炉的工作过程 |
| 2.1.2 煤在炉膛内的化学反应过程 |
| 2.2 影响链条炉稳定燃烧的因素 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 神经网络基本原理 |
| 3.1 神经网络简介 |
| 3.2 神经网络的结构模型 |
| 3.3 神经网络的特点 |
| 3.3.1 神经网络的优点 |
| 3.3.2 神经网络的缺点 |
| 3.4 BP算法 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 链条炉控制过程 |
| 4.1 链条炉控制系统的一般结构 |
| 4.2 热平衡原理 |
| 4.3 实验方案 |
| 4.4 数据处理 |
| 4.4.1 数据预处理 |
| 4.4.2 最小二乘四次曲线拟合 |
| 4.5 效率最优控制器的原理和设计 |
| 4.5.1 控制器原理 |
| 4.5.2 控制器设计实现 |
| 4.6 控制系统的设计 |
| 4.7 小结 |
| 第5章 BP神经网络在链条炉优化燃烧中的应用 |
| 5.1 系统总体设计思想 |
| 5.2 网络训练 |
| 5.3 控制实例 |
| 5.3.1 粗调训练 |
| 5.3.2 细调训练 |
| 5.3.3 优调 |
| 5.4 仿真实验运行结果 |
| 5.5 现场实际运行情况 |
| 5.5.1 大连开发区锅炉房变负荷运行实验 |
| 5.5.2 吉林辉南宏鑫热力有限公司优化燃烧控制实验 |
| 5.6 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间研究成果 |
（6）某舰载火炮自回归小波神经网络预测控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 伺服系统发展概况 |
| 1.3 舰载火箭炮交流伺服系统研究现状 |
| 1.3.1 舰载火箭炮交流伺服系统建模概述 |
| 1.3.2 交流伺服系统控制策略综述 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 2 舰载火箭炮交流位置伺服系统建模与特性分析 |
| 2.1 舰载火箭炮交流伺服系统的组成 |
| 2.2 舰载火箭炮交流位置伺服系统数学模型 |
| 2.2.1 交流位置伺服电机数学模型 |
| 2.2.2 交流位置伺服电机矢量控制模型 |
| 2.2.3 舰载火箭炮交流位置伺服系统数学模型 |
| 2.2.4 火箭炮位置伺服系统各子系统模型 |
| 2.3 舰载火箭炮控制系统的非线性与不确定性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 舰载火箭炮交流伺服系统非线性模型辨识预测研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统辨识基础概念 |
| 3.2.1 获取辨识数据 |
| 3.2.2 系统辨识评价标准 |
| 3.3 系统模型预测 |
| 3.4 小波神经网络 |
| 3.4.1 神经网络简介 |
| 3.4.2 小波神经网络基本原理 |
| 3.4.3 小波神经网络训练算法 |
| 3.5 自适应变异粒子群优化的小波神经网络辨识 |
| 3.5.1 粒子群优化小波神经网络算法 |
| 3.5.2 自适应变异粒子群小波神经网络算法 |
| 3.5.3 混沌搜索策略 |
| 3.5.4 自适应变异粒子群优化的小波神经网络辨识仿真 |
| 3.6 自回归小波神经网络辨识 |
| 3.6.1 自回归小波神经网络算法 |
| 3.6.2 自回归小波神经网络辨识步骤和流程图 |
| 3.6.3 自回归小波神经网络辨识仿真 |
| 3.7 辨识结果的比较 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 舰载火箭炮交流伺服系统自适应自回归小波滑模控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 滑模控制理论简介 |
| 4.2.1 滑模控制基本思想 |
| 4.2.2 滑模控制的选择 |
| 4.2.3 滑模控制的抖振问题 |
| 4.3 自回归小波神经网络在线辨识器 |
| 4.3.1 小波集的筛选规则 |
| 4.3.2 自回归小波神经网络在线辨识器 |
| 4.4 自适应自回归小波滑模控制设计 |
| 4.4.1 快速终端滑模控制结构描述 |
| 4.4.2 自适应自回归小波滑模控制描述 |
| 4.4.3 自适应自回归小波滑模控制稳定性证明 |
| 4.5 仿真实验及分析 |
| 4.5.1 阶跃响应实验及分析 |
| 4.5.2 正弦跟踪实验及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 舰载火箭炮半实物仿真平台验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台的功能 |
| 5.3 交流伺服系统实验平台组成 |
| 5.3.1 模拟负载加载装置 |
| 5.3.2 减速箱 |
| 5.3.3 旋转变压器选型 |
| 5.4 控制系统设计 |
| 5.4.1 仿真系统硬件设计 |
| 5.4.2 仿真系统软件下位机设计 |
| 5.4.3 仿真系统软件上位机设计 |
| 5.5 半实物仿真结果分析 |
| 5.5.1 舰载火箭炮伺服系统性能指标 |
| 5.5.2 阶跃响应实验 |
| 5.5.3 正弦跟踪实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）基于驾驶行为特征的双离合器自动变速器起步智能控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 双离合器自动变速器研究现状 |
| 1.3 双离合器自动变速器起步控制策略研究现状 |
| 1.3.1 驾驶行为特征研究现状 |
| 1.3.2 起步控制策略研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究思路与内容 |
| 2 基于特征工程的驾驶风格分类与识别 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 试验设计与数据采集 |
| 2.2.1 试验人员选择 |
| 2.2.2 试验路径的设计 |
| 2.3 驾驶风格的分类 |
| 2.3.1 数据分析 |
| 2.3.2 连续属性离散化 |
| 2.3.3 基于主成分分析的特征参数降维 |
| 2.3.4 驾驶风格的分类 |
| 2.4 驾驶风格的识别 |
| 2.4.1 支持向量机 |
| 2.4.2 基于优化的支持向量机驾驶风格分类 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 融合驾驶风格的起步驾驶意图分类与识别建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于驾驶风格的起步意图分析 |
| 3.2.1 基于驾驶风格的起步驾驶意图分析 |
| 3.2.2 起步意图的影响因素及判别依据 |
| 3.3 基于BP神经网络的起步油门开度预测 |
| 3.3.1 BP神经网络理论 |
| 3.3.2 基于BP神经网络的起步油门开度预测 |
| 3.3.3 仿真分析 |
| 3.4 基于模糊聚类的起步意图识别 |
| 3.4.1 FCM聚类算法与评价指标 |
| 3.4.2 基于聚类分析的起步意图分类 |
| 3.4.3 基于聚类算法的起步意图模糊识别 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于模糊神经网络的DCT起步过程智能控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 起步控制参数影响因素分析 |
| 4.3 基于模糊神经网络的DCT智能控制 |
| 4.3.1 自适应模糊神经网络理论 |
| 4.3.2 基于自适应模糊神经网络的离合器结合速度模型 |
| 4.4 DCT车辆起步过程建模 |
| 4.4.1 发动机模型 |
| 4.4.2 离合器传递转矩模型 |
| 4.4.3 起步阻力模型 |
| 4.4.4 仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于多目标粒子群优化算法的DCT起步过程离合器结合位移优化研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 DCT起步过程评价指标 |
| 5.3 离合器结合位移曲线的拟合 |
| 5.3.1 基于BP神经网络的离合器结合位移的线性处理 |
| 5.3.2 基于最小二乘法的离合器结合位移曲线拟合 |
| 5.4 基于多目标粒子群优化算法的离合器结合位移的优化 |
| 5.4.1 多目标粒子群优化算法理论 |
| 5.4.2 基于多目标粒子群优化算法离合器结合位移优化 |
| 5.4.3 仿真结果及分析 |
| 5.5 试验验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 全文总结 |
| 6.1 论文主要研究工作与结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 |
| B.作者在攻读学位期间参加的科研项目 |
| C.学位论文数据集 |
| 致谢 |
（8）非球面零件加工轨迹控制及实验方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外非球面零件加工技术及设备现状 |
| 1.2.1 国外光学零件加工技术与设备 |
| 1.2.2 国内非球面零件加工技术与设备现状 |
| 1.3 数控系统轨迹控制方法及发展现状 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 光学非球面加工轨迹控制方法分析 |
| 2.1 光学非球面加工的理论基础 |
| 2.1.1 高次光学非球面的数学表达式 |
| 2.1.2 轨迹控制与非球面面形的关系 |
| 2.2 光学非球面轨迹控制原理 |
| 2.2.1 切线法轨迹成形加工原理 |
| 2.2.2 光学非球面加工轨迹控制方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 BP神经网络基础及优化设计 |
| 3.1 BP神经网络 |
| 3.1.1 BP网络基础原理 |
| 3.1.2 BP学习算法 |
| 3.2 BP网络分析及改进 |
| 3.2.1 BP网络局限性分析 |
| 3.2.2 BP算法改进方法 |
| 3.3 BP网络分步赋初值优化设计 |
| 3.3.1 前层赋初值优化设计 |
| 3.3.2 输出层赋初值优化设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于神经网络的轨迹控制方法设计 |
| 4.1 神经网络轨迹控制插补模型设计 |
| 4.1.1 插补模型输入输出参数分析 |
| 4.1.2 网络样本数据选取 |
| 4.1.3 网络结构设计 |
| 4.1.4 网络训练参数设定 |
| 4.2 神经网络仿真运算及分析 |
| 4.2.1 BP神经网络仿真过程 |
| 4.2.2 仿真误差分析 |
| 4.3 基于BP神经网络的插补控制系统 |
| 4.3.1 控制系统硬件结构 |
| 4.3.2 BP控制模型与控制系统结合 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 轨迹控制方法验证及误差分析 |
| 5.1 非球面加工工艺流程 |
| 5.2 非球面加工工艺参数分析 |
| 5.2.1 铣磨工艺参数分析 |
| 5.2.2 抛光工艺参数分析 |
| 5.3 试验过程及结果分析 |
| 5.3.1 试验准备工序 |
| 5.3.2 试验及检测设备介绍 |
| 5.3.3 验证试验过程 |
| 5.3.4 试验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.1.1 已完成的工作 |
| 6.1.2 工作中的创新成果 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（9）单交叉路口智能交通信息系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 需求分析及总体方案设计 |
| 2.1 路口状况分析 |
| 2.1.1 路口模型 |
| 2.1.2 信号相位 |
| 2.2 需求分析 |
| 2.3 研究目标 |
| 2.4 主要技术指标 |
| 2.5 总体方案设计 |
| 2.6 系统中的关键技术 |
| 2.6.1 OpenCV机器视觉技术 |
| 2.6.2 模糊神经网络算法 |
| 2.6.3 LORA无线传输技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 机器视觉交叉路口多交通参数采集 |
| 3.1 机器视觉车辆检测技术概述 |
| 3.2 车辆排队长度检测 |
| 3.2.1 图像预处理 |
| 3.2.2 获取ROI |
| 3.2.3 车辆运动检测 |
| 3.2.4 车辆存在检测 |
| 3.2.5 像素统计 |
| 3.2.6 确定空间队列长度 |
| 3.3 车流量及车速检测 |
| 3.3.1 背景差分运动目标检测 |
| 3.3.2 基于虚拟线圈车流量检测 |
| 3.3.3 基于虚拟线圈车速检测 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 单交叉口交通信号控制算法研究 |
| 4.1 交通信号的控制类型 |
| 4.2 交通信号模糊控制算法研究 |
| 4.2.1 交通信号模糊控制思想 |
| 4.2.2 单交叉口模糊控制结构设计 |
| 4.2.3 单交叉口模糊控制器的设计 |
| 4.3 路口交通模糊控制器优化的必要性 |
| 4.3.1 模糊控制存在的问题及解决办法 |
| 4.3.2 控制优化对象 |
| 4.3.3 神经网络与模糊控制系统的协同机制 |
| 4.4 模糊神经网络的系统结构 |
| 4.5 ANFIS模糊神经网络的交通信号控制性能仿真 |
| 4.5.1 通行效率评价指标 |
| 4.5.2 模糊神经网络推理系统建立 |
| 4.5.3 仿真结果及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统硬件平台搭建及软件设计 |
| 5.1 系统硬件平台搭建 |
| 5.1.1 嵌入式工控机系统架构 |
| 5.1.2 网络摄像头系统架构 |
| 5.1.3 STM32主控模块原理图设计 |
| 5.1.4 TFTLCD液晶显示模块设计 |
| 5.1.5 LoRa模块电路设计 |
| 5.2 系统软件程序设计 |
| 5.2.1 软件开发环境的介绍 |
| 5.2.2 系统主程序 |
| 5.2.3 多交通参数采集软件设计 |
| 5.2.4 控制算法软件设计 |
| 5.2.5 LoRa模块无线收发软件设计 |
| 5.2.6 交通灯控制软件设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 系统测试及性能分析 |
| 6.1 智能交通信息系统平台搭建 |
| 6.2 机器视觉的多交通参数检测 |
| 6.3 交通信号灯控制策略功能调试 |
| 6.4 交通灯模块配时校验 |
| 6.5 系统性能分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（10）智能化冠脉支架辅助选型方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 论文研究现状 |
| 1.2.1 国外医疗诊断专家系统的研究现状 |
| 1.2.2 国内医疗专家系统的研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 神经网络专家系统基础理论 |
| 2.1 人工智能在医学推理领域中的应用分析 |
| 2.2 专家系统 |
| 2.2.1 专家系统概述 |
| 2.2.2 专家系统结构 |
| 2.2.3 专家系统特点 |
| 2.3 人工神经网络 |
| 2.3.1 人工神经元模型 |
| 2.3.2 人工神经网络结构 |
| 2.3.3 神经网络特点 |
| 2.4 遗传算法 |
| 2.4.1 遗传算法概述 |
| 2.4.2 遗传算法流程 |
| 2.4.3 遗传算法特点 |
| 2.5 神经网络专家系统 |
| 2.6 神经网络专家系统设计流程 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 支架选型系统知识库设计 |
| 3.1 专家知识获取与表示方法 |
| 3.1.1 专家知识获取 |
| 3.1.2 知识表示方法 |
| 3.2 病例信息预处理 |
| 3.2.1 病例信息特征 |
| 3.2.2 病灶信息样本预处理 |
| 3.2.3 支架参数预处理 |
| 3.2.4 建立知识表示规则 |
| 3.3 系统数据库设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 神经网络专家系统支架推理研究 |
| 4.1 专家系统推理实现 |
| 4.1.1 推理方向 |
| 4.1.2 推理实现 |
| 4.2 BP神经网络推理实现 |
| 4.2.1 BP神经网络推理模型的数据准备 |
| 4.2.2 神经网络的建立、训练与预测 |
| 4.3 遗传算法优化BP神经网络 |
| 4.3.1 遗传算法参数选取 |
| 4.3.2 基于遗传算法优化的BP神经网络模型实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 智能化冠脉支架辅助选型系统的实现 |
| 5.1 系统开发相关技术及工具 |
| 5.1.1 Visual C++与MFC框架技术 |
| 5.1.2 SQL Server |
| 5.1.3 数据库连接 |
| 5.1.4 在Visual C++中调用MATLAB |
| 5.2 系统模块实现 |
| 5.2.1 系统登录模块 |
| 5.2.2 知识库维护模块 |
| 5.2.3 支架混合推理模块 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
四、摩擦系统神经网络模型自学习训练优化方法（论文参考文献）
- [1]基于深度强化学习的自适应光学波前控制研究[D]. 许振兴. 电子科技大学, 2020(03)
- [2]五子棋人机博弈算法优化研究与实现[D]. 李昊. 大连海事大学, 2020(01)
- [3]基于神经网络的轴承拟动力学和热弹流集成快速算法研究[D]. 齐健. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [4]基于混合卷积神经网络的铁谱图像目标磨粒检测与识别方法研究[D]. 蔡俊豪. 深圳大学, 2020
- [5]基于智能方法的链条炉燃烧控制研究[D]. 李水清. 华北理工大学, 2020(02)
- [6]某舰载火炮自回归小波神经网络预测控制[D]. 李俊杰. 南京理工大学, 2020(01)
- [7]基于驾驶行为特征的双离合器自动变速器起步智能控制策略研究[D]. 王继明. 重庆大学, 2019(01)
- [8]非球面零件加工轨迹控制及实验方法研究[D]. 朱振涛. 长春理工大学, 2019(01)
- [9]单交叉路口智能交通信息系统研究与设计[D]. 马健翔. 西安工业大学, 2019(03)
- [10]智能化冠脉支架辅助选型方法研究[D]. 王海侠. 西安工业大学, 2019(03)