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简介
本书研究带有时滞的细胞神经网络的稳定性问题，根据Lyapunov稳定性理论给出全局渐近稳定和指数稳定的稳定性新判据；研究多输入多输出非线性系统的神经网络辨识与控制。针对具有三角结构的单输入单输出非线性时滞系统，首先基于返步迭代策略，设计了神经网络直接自适应控制器，并通过Lyapunov稳定性理论证明了系统的输出和期望轨迹的误差闭环系统一致有界稳定。
目录
第1章 绪论
1.1 背景及意义
1.2 非线性控制
1.3 神经网络控制
1.4 自适应控制
1.5 鲁棒控制
第2章 神经网络的稳定性分析与同步控制
2.1 引言
2.2 系统描述和预备知识
2.3 稳定性分析
2.3.1 全局渐近稳定
2.3.2 指数稳定
2.4 混沌神经网络同步控制
2.4.1 混沌神经网络自适应同步
2.4.2 脉冲混沌神经网络同步
2.5 仿真实验
2.6 本章小结
第3章 非线性系统神经网络自适应控制
3.1 引言
3.2 一阶系统自适应控制
3.3 纯反馈系统自适应控制
3.4 严格反馈系统自适应控制
3.5 仿真实验
3.6 本章小结
第4章 多输入多输出非线性系统神经网络控制
4.1 引言
4.2 系统描述和预备知识
4.3 基于滑模控制的辨识与控制
4.4 基于动态补偿的辨识与控制
4.5 仿真研究
4.6 本章小结
第5章 三角结构非线性系统神经网络控制
5.1 引言
5.2 系统描述与假设
5.3 神经网络直接自适应控制
5.4 神经网络问接自适应控制
5.5 仿真实验
5.6 本章小结
参考文献
著者还有：吴学礼、李杨、甄然
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