BP神经网络开题报告.doc

运 城 学 院本科生毕业论文（设计）开题报告论文（设计）题目关于BP神经网络的研究与应用学生姓名张少华系、专业物理与电子工程系电子科学与技术指导教师李娟选题目的、价值和意义人工神经网络是由具有适应性的简单单元组组成的广泛并行互联网络，是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式储存和并行协同处理。虽然单个神经元结构简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是丰富多彩的。通过神经网络的研究可以看出其目的和意义有以下三点: （1）通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。（2）争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即神经网络计算机。（3）研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模式识别、组合优化和决策判断等方面取得计算机所难以达到的效果。神经网络作为一种新的方法体系，具有分布并行处理、非线性映射、自适应学习和鲁棒容错等特性，这使得它在模式识别、控制优化、智能信息处理以及故障诊断等方面都有广泛的应用。本课题在国内外的研究状况及发展趋势神经网络的研究始于20世纪40年代。半个多世纪以来，它经历了一条由兴起到衰退、又由衰退到兴盛的曲折发展过程，这一发展过程大致可以分为四个阶段：1. 初始发展阶段: 1943年，心理学家W.S.McCulloch和数学家W.Pitts在研究生物神经元的基础上提出了一种简单的人工神经元模型，即后来所谓的“M-P模型”，虽然M-P模型过于简单，且只能完成一些简单的逻辑运算，但它的出现开创了神经网络研究的先河，并为以后的研究提供了依据；1949年心理学家D.O.Hebb发表了论著行为自组织提出了Hebb学习律；1957年，F.Rosenblatt提出了著名的感知器模型，这是一个真正的人工智能网络，它确立了从系统角度研究神经网络的基础；1960年，B.Widrow和M.E.Hoff提出了自适应线性单元网络，同时还提出了Widrow-Hoff学习算法，即后来的LMS算法。2. 低潮时期:主要研究内容本文以Buck变换器为研究对象，介绍了变换器的工作原理和电感电流连续模式，应用状态空间平均法得出了CCM模式下Buck变换器的交流小信号模型，并为CCM型Buck变换器设计了良好的补偿网络，系统的频域特性表明补偿后的系统稳定性有了明显的提高。实验设计Buck变换器有源超前滞后补偿网络电路图设计如下：完成论文（设计）的条件、方法及措施条件：电脑一台，Matlab软件方法：（1）用状态空间平均法推出Buck变换器的交流小信号模型。 （2）采用频率特性法分析Buck变换器的动态和稳态性能，设计有源超前滞后补偿网络。措施：用Matlab对变换器加入补偿网络前后的幅频特性进行仿真对比。设计拟定提纲1、引言，说明课题的目的、意义，阐述研究背景，简单介绍论文设计思路、任务、要求等；2、介绍Buck变换器主电路的拓扑结构；3、Buck变换器主电路的建模；4、为变换器设计补偿网络；5、总结、致谢及参考文献。主要参考文献（研究综述：作者、题目、杂志、卷号、页码）1郝琦玮，李树华.开关电源的原理与设计J.内蒙古大学学报（自然科学版），2003，34(4)：4404402李宁.开关电源原理和发展方向J.今日电子.2002，(6)：3839.3何希才.新型开关电源及应用M.北京：电子工业出版社，1996.4周志敏.开关电源的分类及应用J.电源技术应用，4(3)：56.5曲学基.新编高频开关稳压电源M.北京：电子工业出版社，2005.6 华麟.高效率低纹波变换器模块J.微电子学，1996，26(1)：15指导教师意见及建议 签字： 年 月 日课题答辩组意见及建议 组长签字： 年 月 日系主任意见 签