神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制（第三版）

第1章 緒言
1—1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點
1—2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制領(lǐng)域取得的進展
1—3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)概述
1—3—1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的組成
1—3—2 實時控制
1—3—3 智能控制的分支
1—4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制待解決的問題
1—5 關(guān)于“例”與“MATLAB程序”
第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
2—1 引言
2—2 生物神經(jīng)元與人工神經(jīng)元模型
2—2—1 生物神經(jīng)元
2—2—2 MP模型
2—2—3 多種作用函數(shù)
2—2—4 Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則
2—3 感知器
2—3—1 單層感知器
2—3—2 多層感知器
2—4 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2—4—1 自適應(yīng)線性神經(jīng)元
2—4—2 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2—5 多層前饋網(wǎng)絡(luò)與BP學(xué)習(xí)算法
2—5—1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2—5—2 BP學(xué)習(xí)算法
2—5—3 有關(guān)的幾個問題
2—6 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2—6—1 網(wǎng)絡(luò)輸出計算
2—6—2 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
2—6—3 有關(guān)的幾個問題
2—6—4 MATLAB高斯RBF網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建法
2—7 小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2—7—1 CMAC的結(jié)構(gòu)及工作原理
2—7—2 CMAC的學(xué)習(xí)算法及分析
2—7—3 有關(guān)的幾個問題
2—8 PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2—8—1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與輸出計算
2—8—2 學(xué)習(xí)算法
2—8—3 有關(guān)的兩個問題
2—9 局部遞歸型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2—9—1 內(nèi)時延反饋型網(wǎng)絡(luò)
2—9—2 外時延反饋型網(wǎng)絡(luò)
2—10 連續(xù)型Hopfield網(wǎng)絡(luò)
2—10—1 網(wǎng)絡(luò)的描述
2—10—2 網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性
2—10一3 學(xué)習(xí)算法
2—10—4 有關(guān)的幾個問題
2—11 應(yīng)用Simulink設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2—12 應(yīng)用GUl設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2—13 小結(jié)
習(xí)題
第3章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識
3—1 引言
3—2 系統(tǒng)辨識的基礎(chǔ)知識
3—2—1 系統(tǒng)辨識的基本原理
3—2—2 誤差準(zhǔn)則
3—2—3 辨識精度
3—2—4 辨識的主要步驟
3—3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識原理
3—3—1 系統(tǒng)模型及逆模型的辨識
3—3—2 動態(tài)系統(tǒng)辨識常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3—3—3 兩種辨識結(jié)構(gòu)
3—4 線性動態(tài)系統(tǒng)模型與辨識
3—4—1 確定性系統(tǒng)模型
3—4—2 隨機系統(tǒng)模型
3—4—3 確定性系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識
3—4—4 隨機系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識
3—4—5 基于連續(xù)Hopfield網(wǎng)絡(luò)的線性系統(tǒng)辨識
3—5 非線性動態(tài)系統(tǒng)模型與辨識
3—5—1 非線性系統(tǒng)模型
3—5—2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識
3—6 線性動態(tài)系統(tǒng)的逆模型與辨識
3—6—1 線性系統(tǒng)的逆模型
3—6—2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆模型辨識
3—7 非線性動態(tài)系統(tǒng)逆模型與辨識
……
第4章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
第5章 遺傳算法與神經(jīng)控制
附錄A 最優(yōu)化算法
附錄B 賦范空間的逼近
附錄C 天監(jiān)督學(xué)習(xí)的兩種動態(tài)聚類算法
附錄D B樣條函數(shù)
附錄E Lyapunov第二方法
附錄F M序列及逆M序列
參考文獻