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神經網路建模與動態系統辨識/電腦科學叢書

  • 作者：(俄羅斯)尤里·蒂蒙塞維//米哈伊爾·埃戈爾切夫|責編:曲熠|譯者:蔡遠利//鄧逸凡
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111756743
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：274
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書由來自莫斯科航空學院的學者撰寫，全面介紹非線性動態系統的神經網路建模理論和技術，研究如何為複雜系統建立自適應的神經網路模型，並提出了一種新的方法。
作者介紹
(俄羅斯)尤里·蒂蒙塞維//米哈伊爾·埃戈爾切夫|責編:曲熠|譯者:蔡遠利//鄧逸凡
目錄
譯者序
前言
致謝
縮略詞表
符號表
引言
第1章  非線性動態系統受控運動的建模問題
  1.1  作為研究對象的動態系統
    1.1.1  動態系統的一般概念
    1.1.2  動態系統的分類
    1.1.3  環境的類型
    1.1.4  系統與環境的交互
    1.1.5  動態系統概念的形式化
    1.1.6  系統的行為和活動
  1.2  動態系統和自適應問題
    1.2.1  自適應的類型
    1.2.2  自適應控制問題的一般特徵
    1.2.3  自適應系統基本結構的變體
    1.2.4  自適應控制問題中模型的作用
  1.3  動態系統建模的通用方法
    1.3.1  動態系統建模過程
    1.3.2  動態系統模型設計中需要解決的主要問題
  1.4  參考文獻
第2章  動態神經網路：結構和訓練方法
  2.1  人工神經網路結構
    2.1.1  人工神經網路設計的生成法
    2.1.2  神經網路模型的分層結構
    2.1.3  作為ANN構造單元的神經元
    2.1.4  神經元的結構組織
  2.2  人工神經網路訓練方法
    2.2.1  神經網路訓練框架概述
    2.2.2  靜態神經網路訓練
    2.2.3  動態神經網路訓練
  2.3  動態神經網路自適應方法
    2.3.1  擴展卡爾曼濾波器
    2.3.2  具有中間神經元的ANN模型
    2.3.3  ANN模型的增量構造
  2.4  動態神經網路訓練集獲取問題
    2.4.1  訓練動態神經網路所需數據集構造過程的細節
    2.4.2  訓練動態神經網路所需數據集構造過程的直接方法
    2.4.3  獲取動態神經網路訓練.數據集的間接方法
  2.5  參考文獻
第3章  動態系統建模與控制的神經網路黑箱方法
  3.1  動態系統開發和維護相關的典型問題
  3.2  解決動態系統相關問題的神經網路黑箱方法
    3.2.1  模型的主要類型
    3.2.2  對作用在動態系統上的干擾的考慮方法
  3.3  基於ANN的動態系統建模與辨識
    3.3.1  動態系統建模的前饋神經網路
    3.3.2  動態系統建模的遞歸神經網路

  3.4  基於ANN的動態系統控制
    3.4.1  利用人工神經網路調整受控對象的動態特性
    3.4.2  多模態飛機的神經控制器最優集成綜合
  3.5  參考文獻
第4章  非線性動態系統神經網路黑箱建模：飛機受控運動
  4.1  基於多層神經網路的飛機運動ANN模型
    4.1.1  基於多層神經網路的飛機運動ANN模型的一般結構
    4.1.2  飛機運動神經網路模型的批處理學習
    4.1.3  飛機運動神經網路模型的實時學習
  4.2  基於多層神經網路飛機運動ANN模型的性能評估
  4.3  ANN模型在不確定性條件下非線性動態系統自適應控制問題中的應用
    4.3.1  對自適應系統的需求
    4.3.2  模型參考自適應控制
    4.3.3  模型預測控制
    4.3.4  不確定性條件下飛機角運動的自適應控制
  4.4  參考文獻
第5章  受控動態系統的半經驗神經網路模型
  5.1  半經驗ANN動態系統建模方法
  5.2  半經驗ANN模型設計過程
  5.3  半經驗ANN模型導數計算
  5.4  半經驗ANN模型同倫延拓訓練方法
  5.5  半經驗ANN模型實驗最優設計
  5.6  參考文獻
第6章  飛行器運動神經網路半經驗建模
  6.1  飛行器氣動特性辨識與運動建模問題
  6.2  機動飛行器縱向短周期運動半經驗建模
  6.3  飛行器三軸旋轉運動半經驗建模
  6.4  機動飛行器縱向平動與角運動半經驗建模
  6.5  參考文獻
附錄  自適應系統的計算實驗結果

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