神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)及其應(yīng)用

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(luò)技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀
1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)控制技術(shù)基礎(chǔ)
2.1 控制用神經(jīng)元模型
2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其學(xué)習(xí)算法
2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力分析
2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與BP算法存在的缺陷
2.5 增廣LPIDBP學(xué)習(xí)算法
2.6 佤尋優(yōu)自適應(yīng)快速BP學(xué)習(xí)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(luò)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(luò)辨識的可行性
3.3 非線性系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識方法
3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線自適應(yīng)跟蹤辨識
3.5 本章小結(jié)
第四章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行自學(xué)習(xí)魯橋自適應(yīng)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(luò)并行自學(xué)習(xí)魯棒自適應(yīng)跟蹤控制設(shè)計
4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行自學(xué)習(xí)魯棒自適應(yīng)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性
4.5 仿真研究
4.6 實(shí)驗(yàn)研究
4.7 本章小結(jié)
第五章 模型參考神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接自適應(yīng)控制
第六章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線自學(xué)習(xí)模糊自適應(yīng)控制
第七章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識模型的在線迭代學(xué)習(xí)控制
第八章 電液伺服板簧試驗(yàn)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制
第九章 不對稱缸電液伺服系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償非線性控制
第十章 液壓系統(tǒng)壓力脈動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)主動控制
第十一章 大型智能電液伺服結(jié)構(gòu)試驗(yàn)系統(tǒng)
結(jié)束語
參考文獻(xiàn)
【媒體評論】