飛行器智能控制系統(tǒng)中的算法

第1章 飛行器智能控制系統(tǒng)研究進展
1.1 引言
1.2 飛行器控制系統(tǒng)中智能控制的前期應用
1.2.1 帶預測模型的專家系統(tǒng)
1.2.2 神經(jīng)元網(wǎng)絡自適應系統(tǒng)
1.2.3 咨詢式智能系統(tǒng)
1.3 “功能一智能系統(tǒng)”的概念綜合
1.3.1 “功能一智能系統(tǒng)”結(jié)構
1.3.2 目標綜合模塊
1.3.3 動態(tài)專家系統(tǒng)
1.3.4 實現(xiàn)行動感知器的預測算法
1.3.5 智能系統(tǒng)中的非線性控制算法
1.4 “功能一智能系統(tǒng)”在飛行器控制中實現(xiàn)的最新成果
1.4.1 系統(tǒng)實現(xiàn)框圖
1.4.2 上級控制中的目標綜合算法
1.4.3 下級控制中的控制算法
1.4.4 仿真研究結(jié)果
1.4.5 結(jié)論
1.5 本章內(nèi)容小結(jié)
第2章 傳統(tǒng)智能組件
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
2.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構及學習方法
2.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的工作方式
2.1.3 前向神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)學模型
2.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展趨勢
2.2 進化計算
2.2.1 遺傳算法的基本思想和特點
2.2.2 遺傳算法的基本原理
2.2.3 遺傳算法的設計與實現(xiàn)
2.3 專家系統(tǒng)
2.3.1 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構._
2.3.2 專家系統(tǒng)的知識表示法
2.3.3 專家系統(tǒng)的推理機制
2.4 模糊控制
2.4.1 模糊理論基礎
2.4.2 模糊模型
2.4.3 模糊控制器
2.5 傳統(tǒng)智能組件融合技術研究
2.6 本章內(nèi)容小結(jié)
第3章 預測及模型自組織方法
3.1 預測和預測的方法
3.1.1 預測任務的提出
3.1.2 以控制理論的術語來提出預測的任務
3.1.3 短期預測和長期預測
3.1.4 預測的試驗方法
3.1.5 需要的先驗信息
3.2 啟發(fā)式自組織
3.3 “自組織”術語的其他應用
3.4 模型自組織的基本原則
3.4.1 數(shù)學模型自組織
3.4.2 模型自組織算法
3.4.3 基函數(shù)形式和方程類型的選擇
3.4.4 篩選的準則
3.4.5 正規(guī)性準則形成方法
3.4.6　MTYA理論的基本狀況
3.5 本章內(nèi)容小結(jié)
第4章 飛行器智能控制系統(tǒng)中行動感知器的建立
4.1 自組織方法建模的應用
4.2 短時間序列建模的應用
4.2.1 時間序列的描述
4.2.2 專家判斷
4.3 改進型Demark趨勢項建模
4.4 本章內(nèi)容小結(jié)
第5章 飛行器智能控制系統(tǒng)控制算法的研制
5.1 控制算法的體系結(jié)構
5.2 體系上層中的決策
5.3 體系下層中的控制回路結(jié)構
5.4 體系下層中的最優(yōu)控制律
……
第6章 返回大氣層式無人飛行器智能控制系統(tǒng)的“系統(tǒng)生成”
第7章 算法的仿真研究