基于细胞神经网络的非线性时滞系统自适应控制

　　在控制领域的研究中，非线性系统的控制问题一直是国内外学者研究的热点。针对无法得到精确数学模型的复杂非线性系统，神经网络因具有强大的逼近能力的特点，为解决复杂非线性系统的控制问题提供了新的思路和方法。本书以细胞神经网络为基础，通过线性矩阵不等式技术、Backsteppin9方法、自适应控制方法、Lyapunov—Krasovskii泛函等研究工具，对神经网络的稳定性、混沌神经网络的同步、非线性时滞系统的辨识与控制问题进行了较为深入的阐述。本书适合从事非线性控制理论的研究人员使用和参考，也可作为相关院校控制科学与工程专业教师和研究生的参考书。

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第1章　绪论
  1.1　背景及意义
  1.2　非线性控制
  1.3　神经网络控制
  1.4  自适应控制
  1.5鲁棒控制
第2章　神经网络的稳定性分析与同步控制
　2.1  引言
　2.2　系统描述和预备知识
　2.3　稳定性分析
    2.3.1全局渐近稳定
    2.3.2指数稳定
　2.4　混沌神经网络同步控制
    2.4.1  混沌神经网络自适应同步
    2.4.2　脉冲混沌神经网络同步
　2.5　仿真实验
　2.6本章小结
第3章　非线性系统神经网络自适应控制
　3.1  引言
　3.2　一阶系统自适应控制
　3.3　纯反馈系统自适应控制
  3.4　严格反馈系统自适应控制
  3.5　仿真实验
  3.6　本章小结
第4章　多输入多输出非线性系统神经网络控制
  4.1  引言
  4.2　系统描述和预备知识
  4.3　基于滑模控制的辨识与控制
  4.4　基于动态补偿的辨识与控制
  4.5　仿真研究
  4.6　本章小结
第5章　三角结构非线性系统神经网络控制
  5.1  引言
  5.2　系统描述与假设
  5.3　神经网络直接自适应控制
  5.4　神经网络问接自适应控制
  5.5　仿真实验
  5.6　本章小结
参考文献