神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術(shù)及其應用

內(nèi)容概要

本書系統(tǒng)地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡控制的理論、方法及其在非線性系統(tǒng)建模和控制中的應用。內(nèi)容主要包括兩部分：一是神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術(shù)的基本理論研究，提出了多種頗具特色而又行之有效的神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法及其實現(xiàn)技術(shù)；二是從工程角度出發(fā)，介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的設計方法，給出幾個成功的神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術(shù)的工程應用實例，并控討了神經(jīng)網(wǎng)絡控制領域尚待解決的問題。    本書主要基于作者近年來的研究成果，并引用了國內(nèi)外最新的文獻資料，理論聯(lián)系實際，突出工程特色。    本書可供高等院校、科研機構(gòu)等從事自動控制、工業(yè)自動化、機械電子工程、人工智能和計算機應用等專業(yè)的師生和研究人員及相關領域的工程技術(shù)人員參閱使用。

書籍目錄

第一章 緒論  1.1 控制理論的發(fā)展與面臨的挑戰(zhàn)  1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀  1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡與系統(tǒng)建模和控制  1.4 電液伺服控制技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀  1.5 本書的內(nèi)容及章節(jié)安排 第二章 神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術(shù)基礎  2.1 控制用神經(jīng)元模型  2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型及其學習算法  2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的逼近能力分析  2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練與BP算法存在的缺陷  2.5 增廣LPIDBP學習算法  2.6 佤尋優(yōu)自適應快速BP學習算法  2.7 本章小結(jié) 第三章 非線性系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡辨識  3.1 系統(tǒng)辨識的基本概念  3.2 非線性系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡辨識的可行性  3.3 非線性系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡辨識方法   3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡在線自適應跟蹤辨識  3.5 本章小結(jié) 第四章 神經(jīng)網(wǎng)絡并行自學習魯橋自適應跟蹤控制  4.1 引言   4.2 跟蹤控制問題描述   4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡并行自學習魯棒自適應跟蹤控制設計  4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡并行自學習魯棒自適應控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性  4.5 仿真研究  4.6 實驗研究  4.7 本章小結(jié) 第五章 模型參考神經(jīng)網(wǎng)絡直接自適應控制第六章 神經(jīng)網(wǎng)絡在線自學習模糊自適應控制第七章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡辨識模型的在線迭代學習控制第八章 電液伺服板簧試驗系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制第九章 不對稱缸電液伺服系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡補償非線性控制第十章 液壓系統(tǒng)壓力脈動神經(jīng)網(wǎng)絡自適應主動控制第十一章 大型智能電液伺服結(jié)構(gòu)試驗系統(tǒng)結(jié)束語參考文獻

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