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神经网络控制 徐丽娜编著 哈尔滨
神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的,已成为“智能控制”的一个新的分支,是自动控制领域的前沿学科之一。它为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控 制问题,开辟了一条新的途径.神经网络控制理论主要是(人工)神经网络理论与控制理论的结合,并汇集了多学科 的研究成果,包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动 控制等学科的理论、技术和方法,本书在阐述神经网络理论的基础上.讨论基于神经网络的系统辨识和控制问题,重点 在于非线性系统:介绍遗传算法的进化特性与寻优机理、用遗传算法训练神经网络的特 点、遗传算法与神经控制问题。
2-9-2外时延反馈型网络 2-10连续型Hopfield网络 2-10-1网络的描述 2-10-2网络的稳定性 2-10-3学习算法 2-10-4有关的几个问题.2-11小结.第三章基于神经网络的系统辩识 3-1引言-2系统辨识基础 3-2-1系统辨识的基本原理 3-2-2误差准则 3-2-3辨识精度 3-2-4辨识的主要步骤 3-3基于神经网络的系统辨识原理 3-3-1系统模型及逆模型的辨识 3-3-2动态系统辨识常用的神经网络 3-3-3两种辨识结构 3-4线性动态系统辨识 3-4-1确定性系统 3-4-2随机系统 3-5非线性动态系统辨识 3-5-1系