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全新智能控制系统及其应用 第2版丛爽9787312052842
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第2版前言
前言
章 概述
1.1 自动控制系统及其理论的发展历程
1.2 智能控制系统及其理论
1.2.1 智能控制理论
1.2.2 智能控制系统的基本功能特点
1.. 智能控制技术的应用
1.3 智能控制与传统控制的比较分析
1.3.1 传统控制的特点与不足
1.3.2 智能控制与传统控制的关系
1.4 智能优化算法
1.5 本书内容
第2章 前向神经网络
2.1 感知器网络
2.1.1 感知器的网络结构及其功能
2.1.2 感知器权值的学习规则与训练
2.2 自适应线元件
2.2.1 自适应线神经元模型和结构
2.2.2 W-H学习规则及其网络的训练
. 反向传播网络
..1 反向传播网络模型与结构
..2 BP算法
.. BP网络的设计
..4 BP网络的与不足
2.4 径向基函数网络
2.4.1 径向基函数网络结构
2.4.2 网络训练与设计
2.4.3 广义径向基函数网络
第3章 网络训练优化算法及其能对比
3.1 基于标准梯度下降的方法
3.1.1 附加动量法
3.1.2 自适应学习速率
3.1.3 弹BP算法
3.2 基于数值优化方法的网络训练算法
3.2.1 拟牛顿法
3.2.2 共轭梯度法
3.. Levenberg-Marquardt法
3.3 前向网络的数值能对比
3.3.1 非线函数的逼近
3.3.2 逼近非线直流电机的输入/输出特
第4章 递归神经网络
4.1 各种递归神经网络
4.1.1 全局反馈型递归神经网络
4.1.2 前向递归神经网络
4.1.3 混合型网络
4.1.4 ,J、结
4.2 全局反馈递归网络
4.2.1 海布学习规则
4.2.2 正交化的权值设计
4.. 离散型反馈网络的稳定点与稳定域
4.3 连续型霍普菲尔德网络
4.3.1 对应于电路的网络结构
4.3.2 霍普菲尔德能量函数及其稳定分析
4.3.3 能量函数与优化计算
4.4 自组织竞争网络
4.4.1 网络结构
4.4.2 竞争学习规则
4.4.3 竞争网络的训练过程
4.5 科荷伦自组织映网络
4.5.1 科荷伦网络拓扑结构
4.5.2 网络的训练过程
4.5.3 科荷伦网络的应用
第5章 神经网络在智能控制系统中的应用
5.1 直接正向模型建立
5.2 逆模型建立
5.3 系统中的控制
5.3.1 监督式控制
5.3.2 直接逆控制
……
第6章 模糊理论基础
第7章 模糊控制器的设计方法
第8章 模糊控制系统的应用
第9章 模糊神经网络
0章 模糊神经系统的应用
1章 进化算法
2章 进化算法的应用
3章 智能优化算法及其应用
4章 深度学习网络及其算法
5章 卷积神经网络的应用
参考文献
丛爽,中国科学技术大学教授,于北京航空航天大学自动控制系,现任中国自动化学会系统专业委员会副主任委员;中国自动化学会控制理论与应用专业委员会委员,IEEE高级会员,国际自动化联合学会(IFAC)控制设计技术委员会委员。主要从事有关运动控制和优选控制策略的应用基础研究。以解决非线摩擦力的影响为背景,深入系统地研究了模糊逻辑控制、神经网络控制、变结构控制、重复控制、遗传算法等智能控制策略,为优选控制策略在具体应用中所遇到的实际问题,提出并实现多种实用有效的优选控制策略及其方法。截至目前,在国内外学术刊物和学术会议上发表学术500余篇,以独立及作者出版专著11部(其中英文一部),主编教材2部(其中英文一部),先后承担973、自然科学、院长、安徽省自然科学等30余项研究课题。获得发明专利13项,曾获青年学者奖、安徽省自然科学二等奖、安徽省科技一等奖。
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