第一节 正弦量的基本概念 第二节 正弦量的相量表示法 第三节 电阻元件伏安关系的相量形式 第四节 电感元件伏安关系的相量形式 第五节 电容元件伏安关系的相量形式 第六节 基尔霍夫定律的相量形式 第七节 R、L、C串联电路及复阻抗 第八节 R、L、C并联电路及复导纳 第九节 无源二端网络的等效复阻抗和复导纳 第十一节 正弦电流电路的分析计算 第十二节 正弦交流电路中电阻、电感、电容元件的功率 第十三节 二端网络的功率 第十四节 功率因数的提高及有功功率的测量 第十五节 串联电路的谐振 第十六节 并联电路的谐振

第一节 支路电流法 第二节 回路电流法 第三节 节点电压法

第一节 电路和电路模型 第二节 电路的基本物理量 第三节 电阻元件和欧姆定律 第四节 电压源和电流源 第五节 电路的工作状态 第六节 基尔霍夫定律

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（1)模糊集合与模糊推理 （2)模糊推理系统 （3)模糊建模与辨识 （4)模糊控制系统 （5)模糊控制系统的稳定性

1、静态系统的辨识,它包括: （1)参数辨识 （2)结构辨识 2、动态系统的辨识 （1)结构辨识 （2)系统行为的辨识 一般情况下的静态模糊辨识问题，在一般情况下,规则具有以下的形式:

一、模糊逻辑控制器的基本结构 二、模糊控制系统的设计 三、PD控制器模糊益调节 四、利 MATLAB用设计模糊控制器 五、模糊系统的稳定性分析

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（1)依赖于初始条件。 （2)与求解空间有紧密关系,促使较快地收敛到局部解,但同时对解域有约束,如可微或连续。利用这些约束,收敛快。 （3)有些方法,如 Davison-Fletcher-Powell--直接依赖于至少一阶导数;共轭梯度法隐含地依赖于梯度

Abstract-This paper is concerned with the application neural-network based, closed-loop control can be found [12 of quadratic optimization for motion control to feedback For indirect or identification-based, robotic-system control, sev control of robotic systems using cerebellar model arithmetic eral neural network and learning schemes c can be found in the lit