计算机
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262千字
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2018-11-01
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主编推荐语
神经网络、模糊逻辑控制讲解深入，配MATLAB/Simulink实例。
内容简介
本书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。书中取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。
目录
- 封面
- 版权页
- 第4版前言
- 目录
- 第一篇 神经网络控制及其MATLAB实现
- 第1章 神经网络理论
- 1.1 神经网络的基本概念
- 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点
- 1.1.2 人工神经元模型
- 1.1.3 神经网络的结构
- 1.1.4 神经网络的工作方式
- 1.1.5 神经网络的学习
- 1.1.6 神经网络的分类
- 1.2 典型神经网络的模型
- 1.2.1 MP模型
- 1.2.2 感知机
- 1.2.3 自适应线性神经网络
- 1.2.4 BP神经网络
- 1.2.5 径向基神经网络
- 1.2.6 竞争学习神经网络
- 1.2.7 学习向量量化神经网络
- 1.2.8 Elman神经网络
- 1.2.9 Hopfield神经网络
- 1.2.10 Boltzmann神经网络
- 1.3 神经网络的训练
- 小结
- 思考练习题
- 第2章 MATLAB神经网络工具箱函数
- 2.1 MATLAB神经网络工具箱简介
- 2.1.1 神经网络工具箱中的通用函数
- 2.1.2 感知机MATLAB函数
- 2.1.3 线性神经网络MATLAB函数
- 2.1.4 BP神经网络MATLAB函数
- 2.1.5 径向基神经网络MATLAB函数
- 2.1.6 自组织神经网络MATLAB函数
- 2.1.7 学习向量量化神经网络MATLAB函数
- 2.1.8 Elman神经网络MATLAB函数
- 2.1.9 Hopfield神经网络MATLAB函数
- 2.1.10 利用Demos演示神经网络的建立
- 2.2 MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面
- 2.2.1 神经网络编辑器
- 2.2.2 神经网络拟合工具
- 2.3 基于Simulink的神经网络模块
- 2.3.1 模块的设置
- 2.3.2 模块的生成
- 2.4 神经网络在系统预测和故障诊断中的应用
- 2.4.1 系统输入/输出数据的处理
- 2.4.2 基于神经网络的系统预测
- 2.4.3 基于神经网络的故障诊断
- 小结
- 思考练习题
- 第3章 神经网络控制系统
- 3.1 神经网络控制理论
- 3.1.1 神经网络控制的基本原理
- 3.1.2 神经网络在控制中的主要作用
- 3.1.3 神经网络控制系统的分类
- 3.2 基于Simulink的三种典型神经网络控制系统
- 3.2.1 神经网络模型预测控制
- 3.2.2 反馈线性化控制
- 3.2.3 模型参考控制
- 小结
- 思考练习题
- 第二篇 模糊逻辑控制及其MATLAB实现
- 第4章 模糊逻辑控制理论
- 4.1 模糊逻辑理论的基本概念
- 4.1.1 模糊集合及其运算
- 4.1.2 模糊关系及其合成
- 4.1.3 模糊向量及其运算
- 4.1.4 模糊逻辑规则
- 4.1.5 模糊逻辑推理
- 4.2 模糊逻辑控制系统的基本结构
- 4.2.1 模糊控制系统的组成
- 4.2.2 模糊控制器的基本结构
- 4.2.3 模糊控制器的维数
- 4.3 模糊逻辑控制系统的基本原理
- 4.3.1 模糊化运算
- 4.3.2 数据库
- 4.3.3 规则库
- 4.3.4 模糊推理
- 4.3.5 去模糊化
- 4.4 离散论域的模糊控制系统的设计
- 4.5 具有PID功能的模糊控制器
- 小结
- 思考练习题
- 第5章 MATLAB模糊逻辑工具箱函数
- 5.1 MATLAB模糊逻辑工具箱简介
- 5.1.1 模糊逻辑工具箱的功能特点
- 5.1.2 模糊推理系统的基本类型
- 5.1.3 模糊逻辑系统的构成
- 5.2 利用模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统
- 5.2.1 模糊推理系统的建立、修改与存储管理
- 5.2.2 模糊语言变量及其语言值
- 5.2.3 模糊语言变量的隶属函数
- 5.2.4 模糊规则的建立与修改
- 5.2.5 模糊推理计算与去模糊化
- 5.3 MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面
- 5.3.1 模糊推理系统编辑器
- 5.3.2 隶属函数编辑器
- 5.3.3 模糊规则编辑器
- 5.3.4 模糊规则浏览器
- 5.3.5 模糊推理输入/输出曲面浏览器
- 5.4 基于Simulink的模糊逻辑的系统模块
- 5.5 模糊推理系统在控制系统中的应用
- 小结
- 思考练习题
- 第6章 模糊神经和模糊聚类及其MATLAB实现
- 6.1 基于Mamdani模型的模糊神经网络
- 6.1.1 模糊系统的Mamdani模型
- 6.1.2 系统结构
- 6.1.3 学习算法
- 6.2 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络
- 6.2.1 模糊系统的Takagi-Sugeno模型
- 6.2.2 系统结构
- 6.2.3 学习算法
- 6.3 自适应神经模糊系统及其MATLAB实现
- 6.3.1 采用网格分割方式生成模糊推理系统函数
- 6.3.2 自适应神经模糊系统的建模函数
- 6.3.3 自适应神经模糊推理系统的图形用户界面编辑器
- 6.3.4 自适应神经模糊推理系统在建模中的应用
- 6.4 模糊聚类及其MATLAB实现
- 6.4.1 模糊C-均值聚类函数
- 6.4.2 模糊减法聚类函数
- 6.4.3 基于减法聚类的模糊推理系统建模函数
- 6.4.4 模糊C-均值和减法聚类的图形用户界面
- 小结
- 思考练习题
- 第三篇 模型预测控制及其MATLAB实现
- 第7章 模型预测控制理论
- 7.1 动态矩阵控制理论
- 7.1.1 预测模型
- 7.1.2 滚动优化
- 7.1.3 误差校正
- 7.2 广义预测控制理论
- 7.2.1 预测模型
- 7.2.2 滚动优化
- 7.2.3 反馈校正
- 7.3 预测控制理论分析
- 7.3.1 广义预测控制的性能分析
- 7.3.2 广义预测控制与动态矩阵控制规律的等价性证明
- 7.3.3 广义预测控制与动态矩阵控制的比较
- 小结
- 思考练习题
- 第8章 MATLAB预测控制工具箱函数
- 8.1 系统模型辨识函数
- 8.1.1 数据向量或矩阵的归一化
- 8.1.2 基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识
- 8.1.3 脉冲响应模型转换为阶跃响应模型
- 8.1.4 模型的校验
- 8.2 系统模型建立与转换函数
- 8.2.1 模型转换
- 8.2.2 模型建立
- 8.3 基于阶跃响应模型的控制器设计与仿真函数
- 8.3.1 输入/输出有约束的模型预测控制器设计与仿真
- 8.3.2 输入/输出无约束的模型预测控制器设计
- 8.3.3 计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型
- 8.4 基于状态空间模型的预测控制器设计函数
- 8.4.1 输入/输出有约束的状态空间模型预测控制器设计
- 8.4.2 输入/输出无约束的状态空间模型预测控制器设计
- 8.4.3 状态估计器设计
- 8.5 系统分析与绘图函数
- 8.5.1 计算和绘制系统的频率响应曲线
- 8.5.2 计算频率响应的奇异值
- 8.5.3 计算系统的极点和稳态增益矩阵
- 8.5.4 系统分析和绘图
- 8.6 通用功能函数
- 8.6.1 通用模型转换
- 8.6.2 方程求解
- 8.6.3 离散系统的分析
- 8.7 MATLAB模型预测控制工具箱的图形用户界面
- 小结
- 思考练习题
- 第9章 隐式广义预测自校正控制及其MATLAB实现
- 9.1 单输入单输出系统的隐式广义预测自校正控制算法
- 9.2 多输入多输出系统的隐式广义预测自校正控制算法
- 9.3 仿真研究
- 9.3.1 单输入单输出系统的仿真研究
- 9.3.2 多输入多输出系统的仿真研究
- 小结
- 思考练习题
- 附录A MATLAB程序清单
- 附录B MATLAB函数一览表
- 附录C MATLAB函数分类索引
- 参考文献
- 反侵权盗版声明
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出版方
电子工业出版社
电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。
