復雜網絡控制系統(tǒng)動力學及其應用

內容概要

本書在總結作者以及國內外學者近年來在復雜網絡控制系統(tǒng)動力學及其應用方面研究成果的基礎上，結合當今控制領域的研究熱點，從自動控制和智能控制的角度出發(fā)，以網絡控制系統(tǒng)、神經網絡和復雜網絡等復雜動態(tài)系統(tǒng)作為切人點，依托控制理論、隨機分析工具和統(tǒng)計方法，全面系統(tǒng)地介紹了網絡控制、神經網絡穩(wěn)定性和復雜網絡中的基礎知識，對網絡控制系統(tǒng)的量化控制、隨機網絡控制系統(tǒng)的分析和綜合、區(qū)間時滯的穩(wěn)定性問題、隨機神經網絡的網絡化同步控制問題和復雜網絡的能控性等多個難點和熱點問題進行了分析和證明，給出了大量簡單易懂且行之有效的判據和豐富的仿真實例，并將所得到的部分理論結果推廣到實際的圖像加密算法設計和進化計算優(yōu)化算法設計問題中，達到了理論聯系實際的目的。
本書可供高等院校和研究單位控制理論和數學專業(yè)的科研工作者、工程師、研究生以及高年級本科生閱讀。

書籍目錄

前言
第1章  緒論
  1.1  網絡控制系統(tǒng)
    1.1.1  網絡控制系統(tǒng)研究背景及意義
    1.1.2  網絡控制系統(tǒng)研究現狀
  1.2  神經網絡動力學
    1.2.1  神經網絡研究簡況
    1.2.2  遞歸神經網絡穩(wěn)定性研究現狀
  1.3  復雜網絡動力學
    1.3.1  神經網絡網絡化同步控制
    1.3.2  復雜網絡動力學研究現狀
  1.4  復雜網絡應用
  1.5  本書主要內容
第2章  網絡控制系統(tǒng)的量化控制——對數量化
  2.1  引言
  2.2  對數量化器
  2.3  穩(wěn)定性分析和量化控制器的設計
    2.3.1  系統(tǒng)描述
    2.3.2  穩(wěn)定性分析
    2.3.3  量化控制器的設計
    2.3.4  仿真實例
  2.4  基于觀測器的網絡控制系統(tǒng)的動態(tài)輸出量化控制
    2.4.1  系統(tǒng)建模
    2.4.2  主要結果
    2.4.3  仿真實例
  2.5  本章小結
第3章  網絡控制系統(tǒng)的量化控制——時變量化
  3.1  引言
  3.2  時變量化器
  3.3  離散網絡控制系統(tǒng)的量化控制
    3.3.1  系統(tǒng)建模
    3.3.2  穩(wěn)定性分析和量化控制器的設計
    3.3.3  量化H∞控制器設計
    3.3.4  量化動態(tài)輸出反饋控制
  3.4  基于觀測器的網絡控制系統(tǒng)的量化輸出控制
    3.4.1  系統(tǒng)建模
    3.4.2  主要結果
    3.4.3  仿真實例
  3.5  本章小結
第4章  基于隨機模型的網絡控制系統(tǒng)的分析與綜合
  4.1  引言
  4.2  系統(tǒng)建模
  4.3  隨機穩(wěn)定性分析
  4.4  魯棒隨機鎮(zhèn)定
  4.5  隨機H∞性能分析
  4.6  本章小結
第5章  區(qū)間時滯遞歸神經網絡魯棒全局漸近穩(wěn)定性分析
  5.1  引言
  5.2  時滯區(qū)間的下界為零
    5.2.1  系統(tǒng)模型與預備知識
    5.2.2  魯棒全局漸近穩(wěn)定性分析
    5.2.3  數值例子
  5.3  連續(xù)型區(qū)間時滯遞歸神經網絡
    5.3.1  系統(tǒng)模型與預備知識
    5.3.2  魯棒全局漸近穩(wěn)定性分析
    5.3.3  數值例子
  5.4  離散型區(qū)間時滯遞歸神經網絡
    5.4.1  系統(tǒng)模型與預備知識
    5.4.2  魯棒全局漸近穩(wěn)定性分析
    5.4.3  數值例子
  5.5  本章小結
第6章  隨機遞歸神經網絡的網絡化同步控制
  6.1  引言
  6.2  網絡化同步控制的系統(tǒng)模型和預備知識
    6.2.1  驅動系統(tǒng)
    6.2.2  基于網絡的響應系統(tǒng)
    6.2.3  誤差系統(tǒng)
  6.3  誤差系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
  6.4  控制器設計
  6.5  數值例子與仿真
    6.5.1  數值結果
    6.5.2  基于TrueTime的仿真
  6.6  本章小結
第7章  概率型混合時滯隨機離散神經網絡穩(wěn)定性
  7.1  引言
  7.2  問題描述
  7.3  主要結果
  7.4  數值仿真
  7.5  本章小結
第8章  基于度相關性特征的復雜網絡能控性分析
  8.1  引言
  8.2  復雜網絡的拓撲結構
    8.2.1  基本概念
    8.2.2  特征量
  8.3  復雜網絡的牽制控制
    8.3.1  牽制控制
    8.3.2  能控性
    8.3.3  控制策略
  8.4  度相關性特征對網絡能控性的影響
    8.4.1  網絡模型
    8.4.2  基于控制增益的能控性分析
    8.4.3  基于牽制控制器的能控性分析
    8.4.4  基于混合牽制策略的能控性分析
  8.5  本章小結
第9章  復雜網絡應用Ⅰ——基于時延耦合格子的圖像加密算法
  9.1  引言
  9.2  加密系統(tǒng)
    9.2.1  排列算法
    9.2.2  擴散算法
    9.2.3  解密算法
  9.3  安全性分析
    9.3.1  統(tǒng)計分析
    9.3.2  密鑰空間分析
    9.3.3  密鑰敏感性分析
    9.3.4  差分攻擊
    9.3.5  抵御已知明文攻擊和選擇明文攻擊
  9.4  本章小結
第10章  復雜網絡應用Ⅱ——可控概率型粒子群算法
  10.1  引言
  10.2  粒子群算法
    10.2.1  傳統(tǒng)的粒子群算法
    10.2.2  一些改進的粒子群算法
  10.3  可控概率型粒子群算法
    10.3.1  控制慣性系數
    10.3.2  具有可控概率的粒子群算法
    10.3.3  精英局部學習方法
  10.4  實驗結果
    10.4.1  實驗初始化
    10.4.2  調節(jié)學習率和懲罰率
    10.4.3  解精確性的比較
    10.4.4  收斂速度的比較
    10.4.5  成功率比較
  10.5  分析自適應慣性系數和可控概率方法
  10.6  本章小結
參考文獻

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