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醉染图书RBF神经网络自适应控制及MATLAB(第2版)9787302517320
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章 绪论
1.1 神经网络控制
1.1.1 神经网络控制的提出
1.1.2 神经网络控制概述
1.1.3 自适应RBF神经网络概述
1.2 RBF神经网络
1.3 机器人RBF神经网络控制
1.4 控制系统S函数设计
1.4.1 S函数介绍
1.4.2 S函数基本参数
1.4.3 实例
1.5 简单自适应控制系统设计实例
1.5.1 系统描述
1.5.2 自适应控制律设计
1.5.3 实例
附录 程序
参考文献
第2章 RBF神经网络设计与
2.1 RBF神经网络算法及
2.1.1 RBF神经网络算法设计
2.1.2 RBF神经网络设计实例及MATLAB
2.2 基于梯度下降法的RBF神经网络逼近
2.2.1 RBF神经网络逼近
2.2.2 实例
. 高斯基函数的参数对RBF网络逼近的影响
2.4 隐含层节点数对RBF网络逼近的影响
2.5 RBF神经网络的建模训练
2.5.1 RBF神经网络训练
2.5.2 实例
2.6 RBF神经网络逼近
附录 程序
参考文献
第3章 基于梯度下降法的RBF神经网络控制
3.1 基于RBF神经网络的监督控制
3.1.1 RBF监督控制
3.1.2 实例
3.2 基于RBF神经网络的模型参考自适应控制
3.2.1 控制系统设计
3.2.2 实例
3.3 RBF自校正控制
3.3.1 系统描述
3.3.2 RBF控制算法设计
3.3.3 实例
附录 程序
参考文献
第4章 自适应RBF神经网络控制
4.1 基于神经网络逼近的自适应控制
4.1.1 系统描述
4.1.2 自适应RBF控制器设计
4.1.3 实例 4.2 基于神经网络逼近的未知参数自适应控制
4.2.1 系统描述
4.2.2 自适应控制设计
4.. 实例
4.3 基于RBF神经网络的直接鲁棒自适应控制
4.3.1 系统描述
4.3.2 理想反馈控制和函数逼近
4.3.3 控制器设计及分析
4.3.4 实例
4.4 基于RBF神经网络的单参数直接鲁棒自适应控制
4.4.1 系统描述
4.4.2 实例
附录 程序
参考文献
第5章 RBF神经网络滑模控制
5.1 经典滑模控制器设计
……
第6章 基于模型整体逼近的自适应RBF控制
第7章 基于局部逼近的自适应RBF控制
第8章 基于RBF网络的动态面自适应控制
第9章 数字RBF神经网络控制
0章 离散神经网络控制
1章 自适应RBF观测器设计及滑模控制
2章 基于RBF神经网络的反演自适应控制
3章 基于RBF神经网络的自适应容错控制
4章 基于RBF神经网络的自适应量化控制
5章 基于RBF神经网络的控制输出受限控制
6章 基于RBF神经网络的控制方向未知的状态跟踪
刘金琨,1965年生,辽宁省大连市瓦房店人。分别于1989年、1994年和1997年获东北大学工学学士、硕士和博士。1997-1999年在浙江大学工业控制技术研究所从事博士后研究工作。现为北京航空航天大学控制理论与控制工程专业教授、博士生导师。主要从事控制理论与应用的研究和教学工作。自从从事研究工作以来,主持自然等科研项目10余项,发表学术100余篇,出版著作10部。
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