神经网络控制技术及其应用

神经网络控制技术及其应用
分享
扫描下方二维码分享到微信
打开微信,点击右上角”+“,
使用”扫一扫“即可将网页分享到朋友圈。
作者: ,
出版社: 科学出版社
2000-11
版次: 1
ISBN: 9787030079824
定价: 20.00
装帧: 平装
开本: 其他
纸张: 胶版纸
页数: 214页
字数: 317千字
23人买过
  • 本书系统地介绍了神经网络控制的理论、方法及其在非线性系统建模和控制中的应用。内容主要包括两部分:一是神经网络控制技术的基本理论研究,提出了多种颇具特色而又行之有效的神经网络控制方法及其实现技术;二是从工程角度出发,介绍了神经网络控制系统的设计方法,给出几个成功的神经网络控制技术的工程应用实例,并控讨了神经网络控制领域尚待解决的问题。
      
      
      本书主要基于作者近年来的研究成果,并引用了国内外最新的文献资料,理论联系实际,突出工程特色。
      
      
      本书可供高等院校、科研机构等从事自动控制、工业自动化、机械电子工程、人工智能和计算机应用等专业的师生和研究人员及相关领域的工程技术人员参阅使用。 第一章 绪论

      1.1 控制理论的发展与面临的挑战

      1.2 神经网络技术的发展与现状

      1.3 神经网络与系统建模和控制

      1.4 电液伺服控制技术的发展与现状

      1.5 本书的内容及章节安排 

    第二章 神经网络控制技术基础

      2.1 控制用神经元模型

      2.2 神经网络模型及其学习算法

      2.3 神经网络的逼近能力分析

      2.4 神经网络的训练与BP算法存在的缺陷

      2.5 增广LPIDBP学习算法

      2.6 佤寻优自适应快速BP学习算法

      2.7 本章小结 

    第三章 非线性系统的神经网络辨识

      3.1 系统辨识的基本概念

      3.2 非线性系统神经网络辨识的可行性

      3.3 非线性系统神经网络辨识方法 

      3.4 神经网络在线自适应跟踪辨识

      3.5 本章小结 

    第四章 神经网络并行自学习鲁桥自适应跟踪控制

      4.1 引言 

      4.2 跟踪控制问题描述 

      4.3 神经网络并行自学习鲁棒自适应跟踪控制设计

      4.4 神经网络并行自学习鲁棒自适应控制系统的稳定性

      4.5 仿真研究

      4.6 实验研究

      4.7 本章小结 

    第五章 模型参考神经网络直接自适应控制

    第六章 神经网络在线自学习模糊自适应控制

    第七章 基于神经网络辨识模型的在线迭代学习控制

    第八章 电液伺服板簧试验系统的神经网络自适应控制

    第九章 不对称缸电液伺服系统神经网络补偿非线性控制

    第十章 液压系统压力脉动神经网络自适应主动控制

    第十一章 大型智能电液伺服结构试验系统

    结束语

    参考文献
  • 内容简介:
    本书系统地介绍了神经网络控制的理论、方法及其在非线性系统建模和控制中的应用。内容主要包括两部分:一是神经网络控制技术的基本理论研究,提出了多种颇具特色而又行之有效的神经网络控制方法及其实现技术;二是从工程角度出发,介绍了神经网络控制系统的设计方法,给出几个成功的神经网络控制技术的工程应用实例,并控讨了神经网络控制领域尚待解决的问题。
      
      
      本书主要基于作者近年来的研究成果,并引用了国内外最新的文献资料,理论联系实际,突出工程特色。
      
      
      本书可供高等院校、科研机构等从事自动控制、工业自动化、机械电子工程、人工智能和计算机应用等专业的师生和研究人员及相关领域的工程技术人员参阅使用。
  • 目录:
    第一章 绪论

      1.1 控制理论的发展与面临的挑战

      1.2 神经网络技术的发展与现状

      1.3 神经网络与系统建模和控制

      1.4 电液伺服控制技术的发展与现状

      1.5 本书的内容及章节安排 

    第二章 神经网络控制技术基础

      2.1 控制用神经元模型

      2.2 神经网络模型及其学习算法

      2.3 神经网络的逼近能力分析

      2.4 神经网络的训练与BP算法存在的缺陷

      2.5 增广LPIDBP学习算法

      2.6 佤寻优自适应快速BP学习算法

      2.7 本章小结 

    第三章 非线性系统的神经网络辨识

      3.1 系统辨识的基本概念

      3.2 非线性系统神经网络辨识的可行性

      3.3 非线性系统神经网络辨识方法 

      3.4 神经网络在线自适应跟踪辨识

      3.5 本章小结 

    第四章 神经网络并行自学习鲁桥自适应跟踪控制

      4.1 引言 

      4.2 跟踪控制问题描述 

      4.3 神经网络并行自学习鲁棒自适应跟踪控制设计

      4.4 神经网络并行自学习鲁棒自适应控制系统的稳定性

      4.5 仿真研究

      4.6 实验研究

      4.7 本章小结 

    第五章 模型参考神经网络直接自适应控制

    第六章 神经网络在线自学习模糊自适应控制

    第七章 基于神经网络辨识模型的在线迭代学习控制

    第八章 电液伺服板簧试验系统的神经网络自适应控制

    第九章 不对称缸电液伺服系统神经网络补偿非线性控制

    第十章 液压系统压力脉动神经网络自适应主动控制

    第十一章 大型智能电液伺服结构试验系统

    结束语

    参考文献
查看详情
您可能感兴趣 / 更多
神经网络控制技术及其应用
艾里光束的传播特性研究
李新忠 著;李贺贺
神经网络控制技术及其应用
空间结构光场的定制检测及应用
李新忠 著
神经网络控制技术及其应用
涡旋光场的调控及应用 光学 李新忠
李新忠
神经网络控制技术及其应用
医用物理学
李新忠 著
神经网络控制技术及其应用
空间计量经济学的理论与实践
李新忠、汪同三 著
神经网络控制技术及其应用
报关实务教程
李新忠、刘堂发、叶甜甜 编