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不確定動態系統智能評判學習與控制

作者：王鼎
出版社：科學
ISBN：9787030623140

出版日期：2019/10/01
裝幀：平裝
頁數：219

人民幣：RMB 98 元售價：元

內容大鋼

本書詳細闡述不確定動態系統智能評判學習與控制的基礎理論，以及核心方法與典型應用，包括數據驅動智能優化調節、事件驅動自適應控制設計、自學習魯棒鎮定與軌跡跟蹤等，並涵蓋關於自適應評判系統穩定性、收斂性、最優性以及魯棒性的分析。全書分為兩篇，第一篇（1?5章）探討連續時間系統，第二篇（6?10章）探討離散時間系統。在成書過程中，作者結合人工智慧領域的新技術，對智能評判學習與控制的發展前景也進行了一些探討。
本書結構嚴謹，分析透徹，實例豐富，既可作為智能控制、系統工程、機器學習、神經計算、應用數學等領域研究人員和學生的參考書，又可供相關領域的技術人員使用。

作者介紹

王鼎

前言
第一篇  連續時間系統
  第1章  不確定系統智能評判學習與控制概述
    1.1  引言
    1.2  自適應評判控制設計
      1.2.1  基本設計思路
      1.2.2  神經網路實現與系統穩定性分析
      1.2.3  改進評判網路學習準則
    1.3  魯棒自適應評判控制設計
      1.3.1  基本魯棒鎮定設計
      1.3.2  魯棒軌跡跟蹤問題
      1.3.3  結合事件驅動機制的討論
    1.4  自適應H1控制設計
    1.5  應用與前景
    1.6  本章小結
  第2章  基於學習的複雜非線性系統魯棒優化
    2.1  引言
    2.2  問題描述
    2.3  自學習魯棒優化控制設計
      2.3.1  控制問題轉化
      2.3.2  神經網路實現
      2.3.3  閉環系統穩定性分析
    2.4  複雜關聯繫統分散鎮定
    2.5  模擬實驗
    2.6  本章小結
  第3章  事件驅動環境下的自適應保成本控制
    3.1  引言
    3.2  問題描述
    3.3  事件驅動保成本控制設計
      3.3.1  事件驅動機制描述
      3.3.2  智能評判控制的神經網路實現
      3.3.3  閉環系統穩定性分析
      3.3.4  Zeno行為消除
    3.4  模擬實驗
    3.5  本章小結
  第4章  連續時間非線性魯棒控制與跟蹤綜合
    4.1  引言
    4.2  問題描述
    4.3  自學習魯棒控制綜合
      4.3.1  魯棒鎮定設計基礎
      4.3.2  神經網路實現
    4.4  自學習魯棒跟蹤控制
      4.4.1  跟蹤設計基礎
      4.4.2  神經網路實現
    4.5  模擬實驗
    4.6  本章小結
  第5章  採用策略學習的先進控制器設計方法
    5.1  引言
    5.2  問題描述
    5.3  策略學習優化控制設計

      5.3.1  預補償系統轉化
      5.3.2  積分強化學習演算法提出
      5.3.3  神經網路實現
    5.4  模擬實驗
    5.5  本章小結
第二篇  離散時間系統
  第6章  未知非線性系統自學習優化控制設計
    6.1  引言
    6.2  問題描述
    6.3  迭代GDHP控制設計
      6.3.1  非線性系統辨識
      6.3.2  迭代ADP演算法提出
      6.3.3  收斂性分析
      6.3.4  設計步驟
      6.3.5  基於GDHP技術的實現方案
    6.4  迭代SN-DHP控制設計
      6.4.1  改進的辨識方法
      6.4.2  改進的迭代ADP演算法
      6.4.3  基於SN-DHP技術的實現方案
    6.5  模擬實驗
      6.5.1  迭代GDHP方法驗證
      6.5.2  迭代SN-DHP方法驗證
    6.6  本章小結
  第7章  迭代神經動態規劃近似最優反饋調節
    7.1  引言
    7.2  問題描述
    7.3  迭代NDP控制設計
      7.3.1  迭代演算法及其收斂性分析
      7.3.2  基於NDP技術的實現方案
      7.3.3  具體的演算法設計步驟
    7.4  模擬實驗
    7.5  本章小結
  第8章  具有外部干擾的非線性系統軌跡跟蹤
    8.1  引言
    8.2  問題描述
    8.3  無模型H1跟蹤控制設計
      8.3.1  非線性系統辨識
      8.3.2  迭代演算法提出
      8.3.3  收斂性分析
      8.3.4  基於DHP技術的實現方案
    8.4  模擬實驗
    8.5  本章小結
  第9章  混合驅動機制下的智能優化控制策略
    9.1  引言
    9.2  問題描述
    9.3  混合驅動優化控制設計
      9.3.1  穩定性分析
      9.3.2  混合驅動實現方案
    9.4  模擬實驗
    9.5  本章小結

  第10章  離散時間系統智能評判魯棒鎮定初探
    10.1  引言
    10.2  問題描述
    10.3  自學習魯棒控制設計
      10.3.1  離散時間GHJB方程
      10.3.2  逐次逼近方法
      10.3.3  神經網路實現
      10.3.4  魯棒控制器設計
    10.4  模擬實驗
    10.5  本章小結
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