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工程系統建模與模擬

  • 作者：編者:李俊燁//劉建河//趙偉宏//張景然//劉鳳德|責編:肖姝
  • 出版社：國防工業
  • ISBN：9787118132205
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：308
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於MATLAB R2020b版由淺入深地全面講解了工程系統建模與模擬的知識，內容涵蓋了一般用戶需要使用的各種功能。
    全書共7章，分別為建模與模擬基礎知識、數學建模與計算、控制系統分析與建模、模糊邏輯控制建模、建模與模擬技術的應用、遺傳演算法、神經網路。結合作者多年的使用和教學經驗，將系統建模與模擬方法和技巧詳細地介紹給讀者，使讀者能夠快速掌握書中講解的內容。書中案例典型且豐富，每個案例都結合工程的實際需要，具有很強的針對性，覆蓋範圍廣，並附上源文件，可滿足不同領域讀者的需求。
    本書適合信號處理、通信工程、自動控制、機械電子等專業的研究生、教師和科技工作者學習使用，也可以作為廣大MATLAB愛好者的自學參考用書。
作者介紹
編者:李俊燁//劉建河//趙偉宏//張景然//劉鳳德|責編:肖姝
目錄
第1章  建模與模擬基礎知識
  1.1  建模與模擬的基本理論與方法
    1.1.1  建模的基本理論與方法
    1.1.2  模擬的基本理論與方法
  1.2  建模與模擬技術發展現狀
    1.2.1  建模技術發展現狀
    1.2.2  模擬技術發展現狀
  1.3  小結
第2章  數學建模與計算
  2.1  插值分析與計算
    2.1.1  拉格朗日插值方法
    2.1.2  牛頓均差插值
    2.1.3  埃爾米特插值
    2.1.4  三次樣條插值
    2.1.5  一維數據插值
    2.1.6  多維插值
  2.2  數據擬合建模與計算
    2.2.1  函數逼近
    2.2.2  最小二乘擬合
    2.2.3  多項式擬合
    2.2.4  最小二乘法曲線擬合
  2.3  方程求根建模與計算
    2.3.1  二分法
    2.3.2  牛頓法
    2.3.3  割線法
    2.3.4  逆二次插值
    2.3.5  Zeroin演算法
    2.3.6  fzem()函數
  2.4  概率統計分佈計算
    2.4.1  概率密度函數
    2.4.2  隨機變數的一般特徵
    2.4.3  一維隨機數生成
    2.4.4  統計圖繪製
    2.4.5  蒙特卡羅方法
  2.5  小結
第3章  控制系統分析與建模
  3.1  控制系統基本概念
    3.1.1  控制系統的結構
    3.1.2  控制系統的數學模型
    3.1.3  控制系統的性能指標
  3.2  控制系統分析方法
    3.2.1  時域分析法
    3.2.2  根軌跡分析法
    3.2.3  頻域分析法
    3.2.4  狀態空間分析法
  3.3  小結
第4章  模糊邏輯控制建模
  4.1  模糊邏輯控制基礎
    4.1.1  模糊邏輯控制的基本概念
    4.1.2  模糊邏輯控制原理

    4.1.3  模糊邏輯控制器設計內容
    4.1.4  模糊邏輯控制規則設計
    4.1.5  模糊邏輯控制系統的應用領域
  4.2  模糊邏輯控制工具箱
    4.2.1  模糊邏輯控制工具箱的功能特點
    4.2.2  模糊邏輯控制系統的基本類型
    4.2.3  模糊邏輯控制系統的構成
    4.2.4  模糊推理系統的建立、修改與存儲管理
    4.2.5  模糊語言變數及其語言值
    4.2.6  模糊語言變數的隸屬度函數
    4.2.7  模糊規則的建立與修改
    4.2.8  模糊推理計算與去模糊化
  4.3  模糊邏輯控制工具箱的圖形界面工具
    4.3.1  nS編輯器
    、4.3.2  隸屬度函數編輯器
    4.3.3  模糊規則編輯器
    4.3.4  模糊規則瀏覽器
    4.3.5  模糊推理輸入／輸出曲面視圖
  4.4  模糊聚類分析
    4.4.1  FIS曲面分析
    4.4.2  FIS結構分析
    4.4.3  模糊均值聚類
    4.4.4  模糊聚類工具箱
  4.5  小結
第5章  建模與模擬技術的應用
  5.1  獨輪自行車建模與模擬
  5.2  基於雙閉環控制的一階倒立擺控制系統建模與模擬
  5.3  一階直線雙倒立擺系統的可控性建模與模擬
  5.4  龍門吊車運動控制建模與模擬
  5.5  水箱液位控制建模與模擬
  5.6  水輪發電機系統的線性化分析
  5.7  小結
第6章  遺傳演算法
  6.1  遺傳演算法的理論基礎
    6.1.1  遺傳演算法概述
    6.1.2  遺傳演算法工具箱
    6.1.3  遺傳演算法常用函數
    6.1.4  遺傳演算法工具箱應用舉例
  6.2  遺傳演算法原理
    6.2.1  基本原理
    6.2.2  演算法編碼
    6.2.3  適應度及初始群體選取
    6.2.4  遺傳演算法程序設計及其MATLAB工具箱
    6.2.5  遺傳演算法的GUI實現
  6.3  基於遺傳演算法和非線性規劃的雨數尋優算怯理論基礎
    6.3.1  非線性規劃函數
    6.3.2  遺傳演算法基本思想
    6.3.3  演算法結合思想
    6.3.4  遺傳演算法實現
  6.4  小結

第7章  神經網路
  7.1  神經網路基本概念
    7.1.1  人工神經網路簡介
    7.1.2  神經網路的結構
    7.1.3  神經網路模型
    7.1.4  神經網路的學習方式
    7.1.5  神經網路工具箱
  7.2  BP神經網路
    7.2.1  BP神經網路的結構
    7.2.2  BP神經網路的學習演算法
    7.2.3  BP神經網路的設計方法
  7.3  BP神經網路的建立與識別
    7.3.1  BP神經網路的建立
    7.3.2  BP神經網路的識別
  7.4  BP神經網路案例
  7.5  小結
參考文獻

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