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基于高斯过程的神经肌肉阻滞系统建模与控制
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 课题的研究背景与意义第14页
    1.2 神经肌肉阻滞过程第14-20页
        1.2.1 神经肌肉阻滞剂第15-17页
        1.2.2 神经肌肉阻滞水平的监测方法第17页
        1.2.3 神经肌肉阻滞剂连续过量注射问题第17-18页
        1.2.4 NMB控制的研究历史及难点分析第18-20页
    1.3 高斯过程建模方法第20-21页
    1.4 模型预测控制第21-22页
    1.5 课题来源第22页
    1.6 论文的结构与内容第22-24页
第二章 NMB模型及GPs理论第24-36页
    2.1 房室模型第24页
    2.2 神经肌肉阻滞系统第24-27页
        2.2.1 机理分析第25-26页
        2.2.2 个体差异第26-27页
    2.3 高斯过程建模原理第27-34页
        2.3.1 权重空间第28-30页
        2.3.2 函数空间第30-32页
        2.3.3 无噪声条件下的预测第32页
        2.3.4 噪声条件下的预测第32-34页
    2.4 本章小结第34-36页
第三章 基于GPs的NMB系统模型分析第36-60页
    3.1 GPs模型结构第36-44页
        3.1.1 常用协方差函数第38-39页
        3.1.2 超参数估计第39页
        3.1.3 协方差函数的选择第39-42页
        3.1.4 超参数优化求解第42-44页
    3.2 在线动态建模第44-47页
        3.2.1 训练数据容量的选择第45-46页
        3.2.2 矩阵逆的优化求解第46页
        3.2.3 基于自然梯度法的超参数求解第46-47页
    3.3 NMB系统的建模仿真第47-58页
        3.3.1 基于GPs的离线NMB建模仿真第47-55页
        3.3.2 基于GPs的在线动态NMB建模仿真第55-57页
        3.3.3 系统动态变化对离线与在线模型的影响第57-58页
    3.4 本章小结第58-60页
第四章 基于GPs的NMB控制第60-72页
    4.1 基于GPs的模型预测控制策略第60-65页
        4.1.1 GPs的线性化第61-63页
        4.1.2 改进的预测控制策略第63-65页
    4.2 基于离线GPs的NMB控制仿真第65-68页
    4.3 基于在线动态GPs的NMB控制仿真第68-71页
    4.4 本章小结第71-72页
第五章 结论与展望第72-74页
参考文献第74-80页
致谢第80-82页
研究成果及发表的学术论文第82-84页
作者及导师简介第84-85页
附件第85-86页

 
论文编号BS2619879,这篇论文共86
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