书籍详情
非线性自适应逆控制及其应用
作者：卢志刚，吴士昌，于灵慧著
出版社：国防工业出版社
出版时间：2004-06-01
ISBN：9787118032864
定价：¥25.00
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内容简介
本书主要介绍非线性自适应逆控制的原理和构成非线性自适应逆控制的各个环节：用各种可辨识非线性系统模型构成的非线性自适应滤波器；非线性自适应正建模和逆建模；非线性自适应逆系统的性能控制和扰动控制结构及基本工作原理。最后，给出非线性自适应逆控制系统的综合控制结构及工作原理，并将其应用于混饨控制与同步中去。本书是一本非线性系统自适应逆控制的专著，它综合了当前非线性建模和逆建模中的先进方法，并将其应用到非线性自适应逆控制之中。书中语言通俗易懂，可作为高等院校有关专业的硕士生和博士生选修课教材或参考书；也可作为愿意学习这方面知识的读者的入门书；还可供工作在非线性控制领域的工程技术人员参考。
作者简介
暂缺《非线性自适应逆控制及其应用》作者简介
目录
第1章 自适应逆控制结构及逆模型的存在性
1. 1 引言
1. 2 传统反馈控制及自适应控制特点
1. 3 自适应逆控制的原理和特点
1, 4 非线性自适应逆控制的可行性和存在性证明
1. 4. 1 引言
1. 4. 2 非线性系统逆的存在性
1. 4. 3 非线性系统逆存在的一般条件
1. 4. 4 非线性逆系统的求解方法
1. 5 本章小结
第2章 神经网络控制
2. 1 引言
2. 2 人工神经元模型
2. 3 网络结构及工作方式
2. 4 神经网络的学习方法
2. 4. 1 学习方式
2. 4. 2 学习算法 学习规则
2. 5 径向基函数网络
2. 6 CMAC网络
2. 6. 1 模型结构
2. 6. 2 工作原理
2. 6. 3 学习算法
2. 7 本章小结
第3章 模糊控制
3. 1 引言
3. 2 模糊控制结构分析
3. 3 模糊控制稳定性分析
3. 4 模糊控制算法
3. 4. 1 与RBF网络等效的FR系统模型
3. 4. 2 T-S模糊模型
3. 4. 3 广义T-S模糊模型
3. 5 本章小结
第4章 模糊与神经网络融合算法
4. 1 引言
4. 2 神经网络一模糊融合控制算法
4. 2. 1 神经网络一模糊的发展历史
4. 2. 2 模糊神经元结构
4. 2. 3 混合模糊神经网络
4. 3 模糊神经网络
4. 3. 1 模糊基函数
4. 3. 2 模糊系统的通用逼近性
4. 3. 3 FMLP模糊神经网络系统
4. 4 自适应神经网络一模糊推理
4. 4. 1 ANNFIS学习算法
4. 4. 2 ANNFIS学习算法的通用逼近性证明
4. 5 本章小结
第5章 非线性系统建模
5. 1 引言
5. 2 NARMA网络对非线性对象的建模
5. 2. 1 引言
5. 2. 2 NARMA神经网络建模
5. 2. 3 系统Ⅲ建模的仿真实验
5. 3 BP网络对非线性对象的建模
5. 3. 1 BP网络通用建模模型
5. 3. 2 动态BP算法
5. 3. 3 BP建模的仿真实验
5. 4 CMAC网络对非线性对象的建模
5. 4. 1 CMAC网络建模
5. 4, 2 CMAC建模的仿真实验
5. 5 非线性系统的T-S模糊模型建模
5. 5. 1 引言
5. 5. 2 模糊控制建模的基本原理
5. 5. 3 基于T-S模糊模型的建模
5. 5. 4 T-S模糊模型建模的仿真实验
5. 6 广义T-S模糊模型对非线性对象的建模
5. 6. 1 广义T-S模糊模型建模
5. 6. 2 广义T-S模糊模型建模的仿真实验
5. 7 神经网络一模糊控制对系统的建模
5. 7. 1 自调整量化因子神经模糊控制建模
5. 7. 2 自学习. 自组织神经模糊控制建模
5. 8 模糊神经网络的系统建模
5. 9 本章小结
第6章 非线性系统逆建模
6. 1 引言
6. 2 逆建模结构的描述
6. 3 有扰动对象的逆
6. 4 CMAC神经网络逆建模
6. 5 自适应模糊模型逆建模
6. 6 本章小结
第7章 非线性自适应逆控制
7. 1 引言
7. 2 逆控制的描述
7. 3 自适应逆控制系统结构及动态性能分析
7. 4 几种非线性自适应滤波器
7. 5 模糊神经网络模型参考自适应逆控制
7. 5. 1 模糊神经网络模型参考自适应逆控制方案
7. 5. 2 模糊神经网络结构
7. 5. 3 模糊神经网络的学习算法
7. 6 非线性自适应逆控制系统的仿真研究
7. 7 本章小结
第8章 非线性系统扰动消除控制
8. 1 引言
8. 2 NQ的计算
8. 3 模糊神经网络模型参考自适应逆控制及扰动消除组合
8. 3. 1 基于模糊神经网络的MRAIC方案
8. 3. 2 模糊神经网络结构
8. 3. 3 模糊神经网络的学习方法
8. 4 对象建模和扰动消除组合的系统仿真研究
8. 5 本章小结
第9章 离散混沌系统自适应逆控制同步
9. 1 引言
9. 2 混沌同步的逆控制方案
9. 3 混沌同步逆控制的方法结构
9. 4 逆控制的离散混沌同步系统
9. 4. 1 对象模型辨识
9. 4. 2 神经网络组成的动态系统表示混沌系统的可能性证明
9. 4. 3 基于BP网络的离散混沌系统辨识算法
9. 4. 4 神经网络控制器的设计
9. 4. 5 自适应逆控制混沌同步的算法步骤
9. 5 系统仿真研究
9. 6 本章小结
第10章 连续混沌系统自适应逆控制同步
10. 1 引言
10. 2 自适应对象扰动消除器在混沌同步中的应用
10. 2. 1 问题的描述
10. 2. 2 控制器的设计
10. 2. 3 混沌对象建模
10. 2. 4 混沌对象逆建模
10. 3 仿真研究
10. 4 本章小结
第11章 自适应逆控制的混沌神经网络同步保密通信系统
11. 1 引言
11. 2 混沌神经网络的构造
11. 2. 1 问题的描述
11. 2. 2 多层前向网络对混沌模型的逼近能力
11. 2. 3 神经网络用于混沌系统辨识的一般结构
11. 2. 4 连续混沌神经网络的构造
11. 2. 5 混沌神经网络对离散混沌的研究
11. 3 离散混沌神经网络同步
11. 4 离散混沌神经网络在保密通信中的应用
11. 5 仿真研究
11. 6 本章小结
第12章 自适应逆控制的混沌保密通信系统
12. 1 自适应逆控制的离散混沌保密通信系统
12. 1. 1 引言
12. 1. 2 问题的描述
12. 1. 3 自适应逆的离散混沌同步
12. 1. 4 自适应逆的离散混沌同步的保密通信方式
12. 1. 5 仿真研究
12. 2 自适应逆控制的超混沌保密通信系统
12. 2. 1 引言
12. 2. 2 超混沌在保密通信中的应用
12. 2. 3 问题的描述
12. 2. 4 保密通信系统结构设计及分析
12. 2. 5 仿真结果分析
12. 3 本章小结
参考文献
1. 1 引言
1. 2 传统反馈控制及自适应控制特点
1. 3 自适应逆控制的原理和特点
1, 4 非线性自适应逆控制的可行性和存在性证明
1. 4. 1 引言
1. 4. 2 非线性系统逆的存在性
1. 4. 3 非线性系统逆存在的一般条件
1. 4. 4 非线性逆系统的求解方法
1. 5 本章小结
第2章 神经网络控制
2. 1 引言
2. 2 人工神经元模型
2. 3 网络结构及工作方式
2. 4 神经网络的学习方法
2. 4. 1 学习方式
2. 4. 2 学习算法 学习规则
2. 5 径向基函数网络
2. 6 CMAC网络
2. 6. 1 模型结构
2. 6. 2 工作原理
2. 6. 3 学习算法
2. 7 本章小结
第3章 模糊控制
3. 1 引言
3. 2 模糊控制结构分析
3. 3 模糊控制稳定性分析
3. 4 模糊控制算法
3. 4. 1 与RBF网络等效的FR系统模型
3. 4. 2 T-S模糊模型
3. 4. 3 广义T-S模糊模型
3. 5 本章小结
第4章 模糊与神经网络融合算法
4. 1 引言
4. 2 神经网络一模糊融合控制算法
4. 2. 1 神经网络一模糊的发展历史
4. 2. 2 模糊神经元结构
4. 2. 3 混合模糊神经网络
4. 3 模糊神经网络
4. 3. 1 模糊基函数
4. 3. 2 模糊系统的通用逼近性
4. 3. 3 FMLP模糊神经网络系统
4. 4 自适应神经网络一模糊推理
4. 4. 1 ANNFIS学习算法
4. 4. 2 ANNFIS学习算法的通用逼近性证明
4. 5 本章小结
第5章 非线性系统建模
5. 1 引言
5. 2 NARMA网络对非线性对象的建模
5. 2. 1 引言
5. 2. 2 NARMA神经网络建模
5. 2. 3 系统Ⅲ建模的仿真实验
5. 3 BP网络对非线性对象的建模
5. 3. 1 BP网络通用建模模型
5. 3. 2 动态BP算法
5. 3. 3 BP建模的仿真实验
5. 4 CMAC网络对非线性对象的建模
5. 4. 1 CMAC网络建模
5. 4, 2 CMAC建模的仿真实验
5. 5 非线性系统的T-S模糊模型建模
5. 5. 1 引言
5. 5. 2 模糊控制建模的基本原理
5. 5. 3 基于T-S模糊模型的建模
5. 5. 4 T-S模糊模型建模的仿真实验
5. 6 广义T-S模糊模型对非线性对象的建模
5. 6. 1 广义T-S模糊模型建模
5. 6. 2 广义T-S模糊模型建模的仿真实验
5. 7 神经网络一模糊控制对系统的建模
5. 7. 1 自调整量化因子神经模糊控制建模
5. 7. 2 自学习. 自组织神经模糊控制建模
5. 8 模糊神经网络的系统建模
5. 9 本章小结
第6章 非线性系统逆建模
6. 1 引言
6. 2 逆建模结构的描述
6. 3 有扰动对象的逆
6. 4 CMAC神经网络逆建模
6. 5 自适应模糊模型逆建模
6. 6 本章小结
第7章 非线性自适应逆控制
7. 1 引言
7. 2 逆控制的描述
7. 3 自适应逆控制系统结构及动态性能分析
7. 4 几种非线性自适应滤波器
7. 5 模糊神经网络模型参考自适应逆控制
7. 5. 1 模糊神经网络模型参考自适应逆控制方案
7. 5. 2 模糊神经网络结构
7. 5. 3 模糊神经网络的学习算法
7. 6 非线性自适应逆控制系统的仿真研究
7. 7 本章小结
第8章 非线性系统扰动消除控制
8. 1 引言
8. 2 NQ的计算
8. 3 模糊神经网络模型参考自适应逆控制及扰动消除组合
8. 3. 1 基于模糊神经网络的MRAIC方案
8. 3. 2 模糊神经网络结构
8. 3. 3 模糊神经网络的学习方法
8. 4 对象建模和扰动消除组合的系统仿真研究
8. 5 本章小结
第9章 离散混沌系统自适应逆控制同步
9. 1 引言
9. 2 混沌同步的逆控制方案
9. 3 混沌同步逆控制的方法结构
9. 4 逆控制的离散混沌同步系统
9. 4. 1 对象模型辨识
9. 4. 2 神经网络组成的动态系统表示混沌系统的可能性证明
9. 4. 3 基于BP网络的离散混沌系统辨识算法
9. 4. 4 神经网络控制器的设计
9. 4. 5 自适应逆控制混沌同步的算法步骤
9. 5 系统仿真研究
9. 6 本章小结
第10章 连续混沌系统自适应逆控制同步
10. 1 引言
10. 2 自适应对象扰动消除器在混沌同步中的应用
10. 2. 1 问题的描述
10. 2. 2 控制器的设计
10. 2. 3 混沌对象建模
10. 2. 4 混沌对象逆建模
10. 3 仿真研究
10. 4 本章小结
第11章 自适应逆控制的混沌神经网络同步保密通信系统
11. 1 引言
11. 2 混沌神经网络的构造
11. 2. 1 问题的描述
11. 2. 2 多层前向网络对混沌模型的逼近能力
11. 2. 3 神经网络用于混沌系统辨识的一般结构
11. 2. 4 连续混沌神经网络的构造
11. 2. 5 混沌神经网络对离散混沌的研究
11. 3 离散混沌神经网络同步
11. 4 离散混沌神经网络在保密通信中的应用
11. 5 仿真研究
11. 6 本章小结
第12章 自适应逆控制的混沌保密通信系统
12. 1 自适应逆控制的离散混沌保密通信系统
12. 1. 1 引言
12. 1. 2 问题的描述
12. 1. 3 自适应逆的离散混沌同步
12. 1. 4 自适应逆的离散混沌同步的保密通信方式
12. 1. 5 仿真研究
12. 2 自适应逆控制的超混沌保密通信系统
12. 2. 1 引言
12. 2. 2 超混沌在保密通信中的应用
12. 2. 3 问题的描述
12. 2. 4 保密通信系统结构设计及分析
12. 2. 5 仿真结果分析
12. 3 本章小结
参考文献
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