人工神经网络在认知科学的研究中的应用状况毕业论文开题报告外文翻译(编辑修改稿)

人工神经网络在认知科学的研究中的应用状况毕业论文开题报告外文翻译(编辑修改稿)内容摘要：

舰船的动力学 ： 反应深度（ z）、重力速度（ w）、倾斜角（ ）和倾斜速度 (q)。 通过潜水系统可以监控这些变量的变化。 Reference trajectory参考轨线 Environmental disturbances环境干扰 DSRV model DSRV模型 Diving system variables response 潜水系统动态响应 UUV 模拟 UUV 过去用 于 模拟 SNAME， Fossen（ 1994） 提出了 DSRV 模型 ，他 的原理是 牛顿欧拉法。 他能方便的 发展 和 使用两个坐标系统或祯，在 此处 第一个是总参考祯（ XYZ） ， 第二个是地固定坐标框架（ ） ， 地固定坐标框架有 六个运载工具 活动模拟部件： ， 其各自表示为转化和旋转中的。 速度量 可 描述为 使用 Euler 角，运载工具的位置和定位可以描述为一个相对于总参考框架的 矢量 通过 Euler 角转换 来 绘制两个坐标系统 在这里 的 J 是欧拉角度转化矩阵， 其 能 在一个固定的命令使用 三个循环量 ， 坐标系统通过转化总参考框架 获得 地固定坐标框架。 非线性 运载工具 动力学能表示 为 一个紧凑的形式 这里的 M 是 包括了流体动力学增加量的 6*6 惯性矩阵 ， C（ v） 是 科里奥利 矩阵同心力， D（ v） 是 流体动力学阻尼矩阵， g（ ） 是 回复力和瞬态值 ， B（ v）是 6*3 控制矩阵。 按照进下面的标准通过假设起源一致，在 上升 和倾斜中 简化的刚性体公式运动 可写为 重心和摇摆（ v）和偏航（ r）是零。 为了在运载 工具平面上操作运载工具，使用如下假设 ： 在稳态中忽略 持续前加速、摇摆和偏航模式 ， =常量和 q0= =0。 表示动力学结果的 变量矩阵形式 如下： 是垂直距离在浮力心和重力心，在 table 4 中概括了 Healey（ 1992） 提出的 流体动力学 衍生值 和主要 规格。 按照海军建造和海洋工程协会的定义 （ SNAME） (1950)，在主要系统 I中的 无阶流体动力学派生物 的 恒定速度 为 =， Eq.（ 13） 其更紧凑的状态空间 表达式如下： X 轴的惯性瞬间 运载工具的质量 在定位增加惯性质量时刻共同 在上升增加惯性质量时刻共同 SIFLC 设计 为了重新配置表格 Perry 的规则量，这里采用了 SIFLC 的 PWL 面。 在 Fig8 中显示了一个典型的PWL 控制面，他包含三个不同的斜坡的分段线性区域，分别表示为斜坡（ ）和（ ），范围是被中断点 独立出来的。 模型的斜率是 d 时的输入范围，而 是斜率 d 时的输入范围。 通过观察系统的动力学响应而转换出来，当 1 时，可获得更高的控制输出变化率 ，这导致在暂态时一个更快的上升时间，然而在我们的设计中，因为上升时间和超调量是严格依赖于潜水系统的四个变量的且斜率 范围是固定的在个体中，所以这会导致 1。 Control surface for an SIFLC 一个 SIFLC的控制面 Slope ais is adjusted heuristically启发式调整极点 设计 SIFLC 有两步。 首先，使用一个线性面，所有的模糊组函数都选用对称的。 第二步是使用由两个分段线性区域组成的控制面，其在 中会进一步讲述。 设计中仅仅简化一个 SIFLC 和一个中断点。 范围 是固定在个体量中的，但是斜率 和中断点 的量 被转换成大信号的特征。 An SIFLC control surface with one breakpoint一个带中断点的 SIFLC 控制面 线性 SIFLC 设计 在 （ a） — （ c）中描述了 Mamdani 和 Sugeno 类型的输入和输出组函数。 为了去模糊， 按照 C0G 对 Mamdaniflc 使用了最小最大推论技术，而 Sugeno FLC 也采用去模糊技术的平均强度。 在（ a）和（ b）中描述了 CFLC 的两类线性控 制面。 Mamdani 和 sugeno 设计是仅有一个斜率的 SIFLC，其在无断点的 PWL 中使用斜率 SIFLC，正如在 中的 SIFLC 描述的一样。 从 (C)中可以看出，结合了 Mamdani 的三角组函数，使得他在微风控制面下产生了缓慢的移动， Sugeno 控制面非常近似于线性面。 CFLC membership functions for both types of FLCs（ a） input membership function,(b)Mamdani output membership and (c)Sugeno output membership function在两类 FLCs 输入关系函数 中的 CFLC函数关系 (a)，即 Mamdani 输出关系（ b）和 Sugeno 输入关系函数（ c）。 Linear control surface： (a)Mamdani FLC,(b) Sugeno FLC and(c)parison of Mamdani and Sugeno surface variable,of be are velocity(w),depth error( ) and Stem place( )线性控制面：（ a） Mamdani FLC,(b)Sugeno FLC and(c)对比 Mamdani and Sugeno 面的变换的速度（ w），深度（ ）和平面（ b） Depth Error深度误差 Heave velocity上升速度 非线性 SIFLC 设 计 在 Fig12 中描述了 Mamdani 和 Sugeno CFLC 通过上述的 SIFLC 设计获得等价输入组函数的方法。 可以观察到有三个语言变量： NS， Z 和 PS，他们有相同的带宽，这和在 显示的在 到 的距离量 d 相一致。 变量 PM 和 NM 对应为中断点， PL 和 NL 是在 FLC 中利用饱和限制的得出的。 作为参考，在 table5中描述了 Sugeno 类型的规则表。 CFLC input ( )membership functions for both Mamdani and Sugeno typesCIFLC 关于Mamdani 和 sugeno 类型的输入（ 和 w）关系函数 Rule table with Sugeno structureSugeno 结构的规则表 在 （ a）和（ b）中描述了从 中提取的中断点控制面，从 Fig13（ c）中能看出在两个界面有相同偏差趋势。 Nonlinear control surface： (a)Mamdani FLC(b)Sugeno FLC and (c)parison of Mamdani and Sugeno surface variable,heave velocity(w),depth error(z),stern plane( )非线性控制面（ a） Mamdani FLC（ b）Sugeno FLC 和（ c）对比 Mamdani 和 sugeno 面变化，上。