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版权信息
第三版前言
第1章 绪言
1-1 人工神经网络的特点
1-2 神经网络在控制领域取得的进展
1-3 神经网络控制系统概述
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1-4 神经网络控制待解决的问题
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1-5 关于“例”与“MATLAB程序”
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第2章 神经网络理论基础
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2-1 引言
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2-2 生物神经元与人工神经元模型
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2-3 感知器
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2-4 线性神经网络
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2-5 多层前馈网络与BP学习算法
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2-6 径向基函数神经网络
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2-7 小脑模型神经网络
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2-8 PID神经网络
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2-9 局部递归型神经网络
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2-10 连续型Hopfield网络
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2-11 应用Simulink设计神经网络
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2-12 应用GUI设计神经网络
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2-13 小结
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习题
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第3章 基于神经网络的系统辨识
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3-1 引言
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3-2 系统辨识的基础知识
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3-3 基于神经网络的系统辨识原理
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3-4 线性动态系统模型与辨识
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3-5 非线性动态系统模型与辨识
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3-6 线性动态系统的逆模型与辨识
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3-7 非线性动态系统逆模型与辨识
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3-8 小结
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习题
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第4章 神经网络控制
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4-1 引 言
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4-2 神经网络控制的设计与实现
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4-3 基于连续Hopfield网络的PID控制
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4-4 神经自校正控制
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4-5 神经PID控制
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4-6 神经内模控制
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4-7 PID神经网络控制
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4-8 小脑模型神经控制
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4-9 神经控制三例
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4-10 再励学习与神经控制
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4-11 小结
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习题
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第5章 遗传算法与神经控制
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5-1 引言
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5-2 基本的遗传算法
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5-3 模式定理
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5-4 遗传算法的发展
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5-5 遗传算法与函数最优化
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5-6 遗传算法与系统辨识
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5-7 遗传算法与PID控制
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5-8 神经网络的遗传进化训练
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5-9 遗传算法与神经控制
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5-10 小结
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习题
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附录A 最优化算法
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A-1 最优化问题
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A-2 梯度下降法
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附录B 赋范空间的逼近
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B-1 距离空间
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B-2 线性赋泛空间
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B-3 Banach空间
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B-4 最佳逼近
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B-5 最佳逼近元的存在性和唯一性
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B-6 最佳一致逼近
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B-7 L2逼近
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附录C 无监督学习的两种动态聚类算法
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C-1 聚类分析
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C-2 两种动态聚类法
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C-3 几点说明
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附录D B样条函数
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D-1 样条函数
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D-2 B样条函数
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D-3 函数的插值与逼近
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附录E Lyapunov第二方法
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E-1 有关的定义
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E-2 Lyapunov第二方法
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附录F M序列及逆M序列
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F-1 M序列
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F-2 逆M序列
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参考文献
更新时间：2018-12-27 17:29:32
完结共85章
倒序