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简介
本书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。还介绍了遗传算法等相关知识。
目录
第一章 绪言
1.1 人工神经网络的特点
1.2 神经网络控制取得的进展
1.3 神经网络控制待解决的问题
第二章 神经网络理论基础
2.1 引言
2.2 生物神经元与人工神经元模型
2.3 感知器
2.4 多层前馈网络与BP学习算法
2.5 自适应线性神经元与ъ规则
2.6 径向基函数神经网络
2.7 小脑模型神经网络
2.8 全递归型神经网络
2.9 局部递归型神经网络
2.10 连续型Hopfield网络
2.11 小结
第三章 基于神经网络的系统辨识
3.1 引言
3.2 系统辨识基础
3.3 基于神经网络的系统辨识原理
3.4 线性动态系统辨识
3.5 非线性动态系统辨识
3.6 小结
第四章 神经网络控制
4.1 引言
4.2 神经网络控制的多种结构
4.3 神经自校正控制
4.4 神经PID控制
4.5 神经模型参考自适应控制
4.6 小脑模型神经控制
4.7 再励学习与神经控制
4.8 小结
第五章 遗传算法与神经控制
附录A 梯度下降法
附录B 赋范空间的逼近
Neural networks control
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