從復(fù)雜到有序：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制理論新進(jìn)展

定　價(jià)：￥22.00

作　者：	李翔
出版社：	上海交通大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	神經(jīng)計(jì)算

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ISBN：	9787313043245	出版時(shí)間：	2006-04-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	159	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《從復(fù)雜到有序：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制理論新進(jìn)展》以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主線，穿插于智能控制系統(tǒng)各個(gè)環(huán)節(jié)，重點(diǎn)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制在理論研究和工程應(yīng)用中的一些新進(jìn)展。全書(shū)著眼于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、預(yù)測(cè)控制理論、非線性動(dòng)力系統(tǒng)理論和新興的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論等諸多學(xué)科的交叉，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制系統(tǒng)的框架體系下，結(jié)合國(guó)際國(guó)內(nèi)的研究進(jìn)展，將作者與其合作研究者們多年來(lái)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、預(yù)測(cè)、控制、混沌化以及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域所取得的一系列最新的研究成果有機(jī)地融合在一起?！稄膹?fù)雜到有序：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制理論新進(jìn)展》第1章全面系統(tǒng)地回顧了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制的理論研究和應(yīng)用進(jìn)展；第2章介紹《從復(fù)雜到有序：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制理論新進(jìn)展》所需要的基礎(chǔ)知識(shí)；第3章至第6章介紹了一系列由前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和簡(jiǎn)單遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自校正廣義預(yù)測(cè)控制相結(jié)合的各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制器，并有效地應(yīng)用于復(fù)雜非線性系統(tǒng)和混沌系統(tǒng)的控制問(wèn)題；第7章重點(diǎn)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與非線性混沌動(dòng)力學(xué)的交叉研究，介紹了線性和非線性Elman網(wǎng)絡(luò)的混沌化方法和相應(yīng)的混沌系統(tǒng)性質(zhì)；第8章介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模、預(yù)測(cè)和控制問(wèn)題；第9章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)過(guò)程控制、中國(guó)失業(yè)問(wèn)題和國(guó)際匯率行為的應(yīng)用實(shí)例；第10章將1998年以來(lái)新興的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論介紹給廣大讀者，著重介紹作者與合作者們最早發(fā)現(xiàn)并研究的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中所存在的混沌遷移現(xiàn)象。

作者簡(jiǎn)介

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圖書(shū)目錄

第一章智能控制的理論研究與應(yīng)用進(jìn)展
1.1 智能控制的產(chǎn)生和發(fā)展
1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制系統(tǒng)綜述
1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制應(yīng)用概貌
第二章準(zhǔn)備知識(shí)
2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
2.2 廣義預(yù)測(cè)控制基礎(chǔ)
第三章基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性廣義預(yù)測(cè)控制
3.1 問(wèn)題的緣起
3.2 基于復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性廣義預(yù)測(cè)自校正控制器
3.3 基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前饋補(bǔ)償非線性廣義預(yù)測(cè)控制器
3.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二次逼近非線性預(yù)測(cè)控制器
3.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)間接預(yù)測(cè)控制
第四章基于Elman網(wǎng)絡(luò)的非線性穩(wěn)定自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制
4.1 基于Elman網(wǎng)絡(luò)的非線性穩(wěn)定自適應(yīng)控制
4.2 基于擴(kuò)展Elman網(wǎng)絡(luò)的非線性自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制器
4.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測(cè)控制軟件
第五章非線性系統(tǒng)的簡(jiǎn)單遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制
5.1 問(wèn)題的緣起
5.2 基于簡(jiǎn)單遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性廣義最小方差控制
5.3 基于簡(jiǎn)單遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測(cè)控制
第六章混沌系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與預(yù)測(cè)控制
6.1 問(wèn)題的緣起
6.2 混沌系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模辨識(shí)結(jié)構(gòu)研究
6.3 基于Wiener模型的廣義預(yù)測(cè)控制
第七章 Elman網(wǎng)絡(luò)的混沌化設(shè)計(jì)
7.1 問(wèn)題的緣起
7.2 非線性Elman網(wǎng)絡(luò)的混沌化設(shè)計(jì)
7.3 線性Elman網(wǎng)絡(luò)的混沌化設(shè)計(jì)
7.4 仿真示例
第八章 T-S型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)建模與廣義預(yù)測(cè)控制研究
8.1 問(wèn)題的緣起
8.2 T-S型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣義預(yù)測(cè)控制
8.3 遞歸T-S模糊模型及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)
8.4 T-S型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌BP學(xué)習(xí)算法
第九章應(yīng)用實(shí)例
9.1 滌綸片基拉膜生產(chǎn)線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)
9.2 基于遞階對(duì)角神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中國(guó)失業(yè)問(wèn)題研究
9.3 匯率理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)證研究
第十章從聯(lián)接主義到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
10.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
10.2 生物神經(jīng)系統(tǒng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)
10.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的混沌遷移
10.4 篇末語(yǔ)——新的征程
參考文獻(xiàn)