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智能控制系統(tǒng)及其應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787312033025
- 條形碼：9787312033025 ; 978-7-312-03302-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能控制系統(tǒng)及其應(yīng)用 本書特色
叢爽編著的《智能控制系統(tǒng)及其應(yīng)用》共分13章，系統(tǒng)地介紹了前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括感知器網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)線性元件、反向傳播網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和理論，各種高效率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，包括基于標(biāo)準(zhǔn)梯度下降的方法和基于數(shù)值優(yōu)化方法的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法，并進(jìn)行了前向網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值性能對(duì)比。在遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，介紹了各種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，重點(diǎn)介紹了全局反饋遞歸網(wǎng)絡(luò)和自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制系統(tǒng)的應(yīng)用中，給出了利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行直接正向模型建立、逆模型建立以及系統(tǒng)中控制的應(yīng)用。
智能控制系統(tǒng)及其應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
智能控制理論是繼經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論之后出現(xiàn)的一個(gè)先進(jìn)的控制理論。它是在眾多學(xué)科不斷發(fā)展以及交叉應(yīng)用的基礎(chǔ)上發(fā)展成長(zhǎng)起來的，并且還在不斷成長(zhǎng)。 《智能控制系統(tǒng)及其應(yīng)用/“十二五”國家重點(diǎn)圖書出版規(guī)劃項(xiàng)目·中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)精品教材》主要內(nèi)容包括：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯推理系統(tǒng)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化算法和群智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用五大部分。作者在介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與模糊集合理論的基礎(chǔ)上，對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及其應(yīng)用，以及兩者之間的相互關(guān)系和相互結(jié)合，進(jìn)行了較深層次上的理論分析與綜合，并結(jié)合進(jìn)化算法在控制系統(tǒng)中的建模與控制的各種實(shí)際應(yīng)用以及群智能優(yōu)化算法及其在中國旅行商問題中優(yōu)化的應(yīng)用，使讀者能夠從中了解和掌握運(yùn)用模糊神經(jīng)系統(tǒng)的理論與技術(shù)，以及運(yùn)用智能優(yōu)化理論與技術(shù)進(jìn)行實(shí)際系統(tǒng)設(shè)計(jì)的方法。 《智能控制系統(tǒng)及其應(yīng)用/“十二五”國家重點(diǎn)圖書出版規(guī)劃項(xiàng)目·中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)精品教材》選材新穎，材料翔實(shí)，系統(tǒng)性強(qiáng)，通俗易懂。既有理論分析與綜合，又有實(shí)際系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用。 《智能控制系統(tǒng)及其應(yīng)用/“十二五”國家重點(diǎn)圖書出版規(guī)劃項(xiàng)目·中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)精品教材》既可作為高校自動(dòng)化專業(yè)、機(jī)械專業(yè)、電力電氣專業(yè)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用專業(yè)及其他相關(guān)專業(yè)的研究生教學(xué)用書，也可供從事智能科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、自動(dòng)控制等領(lǐng)域研究的廣大科技人員閱讀和參考。
智能控制系統(tǒng)及其應(yīng)用 目錄
總序
前言
第1章 概述
1.1 自動(dòng)控制系統(tǒng)及其理論的發(fā)展歷程
1.2 智能控制系統(tǒng)及其理論
1.2.1 智能控制理論
1.2.2 智能控制系統(tǒng)的基本功能特點(diǎn)
1.2.3 智能控制技術(shù)的應(yīng)用
1.3 智能控制與傳統(tǒng)控制的比較分析
1.3.1 傳統(tǒng)控制的特點(diǎn)與不足
1.3.2 智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系
1.4 智能優(yōu)化算法
1.5 本書內(nèi)容
第2章 前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1 感知器網(wǎng)絡(luò)
2.1.1 感知器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其功能
2.1.2 感知器權(quán)值的學(xué)習(xí)規(guī)則與訓(xùn)練
2.2 自適應(yīng)線性元件
2.2.1 自適應(yīng)線性神經(jīng)元模型和結(jié)構(gòu)
2.2.2 w-h學(xué)習(xí)規(guī)則及其網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
2.3 反向傳播網(wǎng)絡(luò)
2.3.1 反向傳播法網(wǎng)絡(luò)模型與結(jié)構(gòu)
2.3.2 bp算法
2.3.3 bp網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
2.3.4 bp網(wǎng)絡(luò)的限制與不足
2.4 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
2.4.1 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2.4.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與設(shè)計(jì)
2.4.3 廣義徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
第3章 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練優(yōu)化算法及其性能對(duì)比
3.1 基于標(biāo)準(zhǔn)梯度下降的方法
3.1.1 附加動(dòng)量法
3.1.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率
3.1.3 彈性bp算法
3.2 基于數(shù)值優(yōu)化方法的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法
3.2.1 擬牛頓法
3.2.2 共軛梯度法
3.2.3 levenberg-marquardt法
3.3 前向網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值性能對(duì)比
3.3.1 非線性函數(shù)的逼近
3.3.2 逼近非線性直流電機(jī)的輸入／輸出特性
第4章 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1 各種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1.1 全局反饋型遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1.2 前向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1.3 混合型網(wǎng)絡(luò)
4.1.4 小結(jié)
4.2 全局反饋遞歸網(wǎng)絡(luò)
4.2.1 海布學(xué)習(xí)規(guī)則
4.2.2 正交化的權(quán)值設(shè)計(jì)
4.2.3 離散型反饋網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定點(diǎn)與穩(wěn)定域
4.3 連續(xù)型霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)
4.3.1 對(duì)應(yīng)于電子電路的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
4.3.2 霍普菲爾德能量函數(shù)及其穩(wěn)定性分析
4.3.3 能量函數(shù)與優(yōu)化計(jì)算
4.4 自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)
4.4.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
4.4.2 競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)規(guī)則
4.4.3 競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程
4.5 科荷倫自組織映射網(wǎng)絡(luò)
4.5.1 科荷倫網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
4.5.2 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程
4.5.3 科荷倫網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
第5章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制系統(tǒng)中的應(yīng)用
5.1 直接正向模型建立
5.2 逆模型建立
5.3 系統(tǒng)中的控制
5.3.1 監(jiān)督式控制
5.3.2 直接逆控制
……
第6章 模糊理論基礎(chǔ)
第7章 模糊控制器的設(shè)計(jì)方法
第8章 模糊控制系統(tǒng)的應(yīng)用
第9章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第10章 模糊神經(jīng)系統(tǒng)的應(yīng)用
第11章 進(jìn)化算法
第12章 進(jìn)化算法的應(yīng)用
第13章 智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用
前言
第1章 概述
1.1 自動(dòng)控制系統(tǒng)及其理論的發(fā)展歷程
1.2 智能控制系統(tǒng)及其理論
1.2.1 智能控制理論
1.2.2 智能控制系統(tǒng)的基本功能特點(diǎn)
1.2.3 智能控制技術(shù)的應(yīng)用
1.3 智能控制與傳統(tǒng)控制的比較分析
1.3.1 傳統(tǒng)控制的特點(diǎn)與不足
1.3.2 智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系
1.4 智能優(yōu)化算法
1.5 本書內(nèi)容
第2章 前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1 感知器網(wǎng)絡(luò)
2.1.1 感知器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其功能
2.1.2 感知器權(quán)值的學(xué)習(xí)規(guī)則與訓(xùn)練
2.2 自適應(yīng)線性元件
2.2.1 自適應(yīng)線性神經(jīng)元模型和結(jié)構(gòu)
2.2.2 w-h學(xué)習(xí)規(guī)則及其網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
2.3 反向傳播網(wǎng)絡(luò)
2.3.1 反向傳播法網(wǎng)絡(luò)模型與結(jié)構(gòu)
2.3.2 bp算法
2.3.3 bp網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
2.3.4 bp網(wǎng)絡(luò)的限制與不足
2.4 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
2.4.1 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2.4.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與設(shè)計(jì)
2.4.3 廣義徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
第3章 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練優(yōu)化算法及其性能對(duì)比
3.1 基于標(biāo)準(zhǔn)梯度下降的方法
3.1.1 附加動(dòng)量法
3.1.2 自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率
3.1.3 彈性bp算法
3.2 基于數(shù)值優(yōu)化方法的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法
3.2.1 擬牛頓法
3.2.2 共軛梯度法
3.2.3 levenberg-marquardt法
3.3 前向網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值性能對(duì)比
3.3.1 非線性函數(shù)的逼近
3.3.2 逼近非線性直流電機(jī)的輸入／輸出特性
第4章 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1 各種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1.1 全局反饋型遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1.2 前向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1.3 混合型網(wǎng)絡(luò)
4.1.4 小結(jié)
4.2 全局反饋遞歸網(wǎng)絡(luò)
4.2.1 海布學(xué)習(xí)規(guī)則
4.2.2 正交化的權(quán)值設(shè)計(jì)
4.2.3 離散型反饋網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定點(diǎn)與穩(wěn)定域
4.3 連續(xù)型霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)
4.3.1 對(duì)應(yīng)于電子電路的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
4.3.2 霍普菲爾德能量函數(shù)及其穩(wěn)定性分析
4.3.3 能量函數(shù)與優(yōu)化計(jì)算
4.4 自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)
4.4.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
4.4.2 競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)規(guī)則
4.4.3 競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程
4.5 科荷倫自組織映射網(wǎng)絡(luò)
4.5.1 科荷倫網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
4.5.2 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程
4.5.3 科荷倫網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
第5章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制系統(tǒng)中的應(yīng)用
5.1 直接正向模型建立
5.2 逆模型建立
5.3 系統(tǒng)中的控制
5.3.1 監(jiān)督式控制
5.3.2 直接逆控制
……
第6章 模糊理論基礎(chǔ)
第7章 模糊控制器的設(shè)計(jì)方法
第8章 模糊控制系統(tǒng)的應(yīng)用
第9章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第10章 模糊神經(jīng)系統(tǒng)的應(yīng)用
第11章 進(jìn)化算法
第12章 進(jìn)化算法的應(yīng)用
第13章 智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用
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