混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法

谭文、王耀南著 / 科学出版社 / 2008-05 / 平装

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混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法
作者: 谭文著；王耀南著

出版社: 科学出版社

出版时间: 2008-05

版次: 1

ISBN: 9787030212580

定价: 48.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 236页

字数: 298千字

正文语种: 简体中文
内容简介：

《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》较为系统地介绍了混沌系统的模糊神经网络控制的基本理论和近年来的新方法、新成果。全书共分12章，内容包括混沌系统的BP神经网络控制、混沌系统的RBF神经网络控制、超混沌系统的模糊滑模控制、不确定混沌系统的模糊自适应控制、无穷维时滞混沌系统的混合模糊神经网络时间序列预测、混沌系统的混合遗传神经网络控制、不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制、动态神经网络的不确定混沌系统辨识与控制、基于线性矩阵不等式方法的不确定混沌系统模糊控制、不确定混沌系统的递归高阶神经网络同步控制等。
《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》涉及目前国内外混沌智能控制最新研究成果，特别是作者长期从事混沌系统控制理论方法所取得的科研成果，其中包括发表在国内外权威学术刊物上的前沿科研成果，取材新颖、内容丰富、深入浅出、理论联系文际、论述严谨。不仪为读者提供混沌系统智能控制问题的设计方法，而且能在理论研究与工程应用上给读者带来启发与帮助。
《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》可供高等院校自动化、计算机应川、电子工程、信息工程等专业研究生和高年级本科学生使用，也可供相关领域的工程技术人员和科学研究工作者参考。

目录：

前言
第1章绪论
1.1引言
1.2混沌研究历史及意义
1.3混沌的定义及特征
1.3.1定义
1.3.2初值敏感
1.3.3系统参数对动力学性态的影响
1.4混沌控制研究概况
1.5混沌应用前景
1.6混沌控制研究意义
1.7本书的主要内容与结构安排
参考文献

第2章模糊神经网络控制理论基础
2.1模糊控制理论基础
2.1.1模糊集合与隶属函数
2.1.2模糊算子
2.1.3模糊关系与模糊矩阵
2.1.4模糊逻辑和模糊语言
2.1.5模糊推理
2.1.6解模糊
2.1.7Sugeno模糊模型
2.1.8非线性系统的T-S模糊模型

2.2神经网络理论基础
2.2.1神经元基本结构
2.2.2神经元模型
2.2.3神经网络结构及学习规则
2.2.4典型前馈型神经网络及其学习算法

2.3模糊神经网络基础
2.3.1模糊推理的简化
2.3.2模糊推理神经网络设计
2.4小结
参考文献

第3章神经网络在混沌控制中的作用
3.1引言
3.2用BP神经网络控制Henon映射混沌运动
3.2.1控制混沌
3.2.2神经网络结构及算法
3.2.3数值仿真

3.3用改进BP算法控制Henon映射混沌运动
3.3.1控制器结构及算法
3.3.2仿真实验
3.3.3数值结果对比
3.4小结
参考文献

第4章基于径向基神经网络的非线性混沌控制
4.1径向基函数网络
4.2RBFN参数的选择
4.3Henon映射混沌运动的RBF神经网络直接控制
4.3.1控制原理
4.3.2控制器结构及算法
4.3.3仿真实例

4.4混沌系统的RBF神经网络非线性补偿控制
4.4.1问题描述
4.4.2非线性补偿与线性控制
4.4.3仿真实例
4.5小结
参考文献

第5章超混沌系统的模糊滑模控制
5.1引言
5.2滑模变结构控制
5.2.1滑动模态概念
5.2.2滑模面与滑模控制律
5.3超混沌系统的模糊建模

5.4基于区域极点配置的模糊滑模控制器设计
5.4.1滑模面构造
5.4.2滑模控制器的设计
5.5仿真研究
5.6小结
参考文献

第6章不确定混沌系统的模糊自适应控制
6.1引言
6.2基于模糊推理系统的建模
6.3模糊自适应控制器设计
6.3.1函数的傅里叶级数描述
6.3.2控制器设计
6.4数值仿真
6.5小结
参考文献

第7章模糊神经网络在混沌时间序列预测中的应用
7.1引言
7.2模型结构
7.3混合学习算法
7.3.1结构学习阶段
7.3.2参数学习阶段

7.4在非线性动力系统中的应用——混沌动力系统的预测
7.4.1仿真实验
7.4.2在线自适应学习的仿真结果
7.5小结
参考文献

第8章混沌系统的混合遗传神经网络控制
8.1引言
8.2小扰动控制混沌
8.3遗传算法
8.3.1初始群体确定
8.3.2编码方案
8.3.3自适应选择
8.3.4杂交算子选择
8.3.5自适应交叉和变异

8.4HyGANN系统设计
8.4.1系统结构
8.4.2HyGANN学习算法
8.5仿真试验与结果
8.6小结
参考文献

第9章不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制
9.1引言
9.2T-S模糊逻辑系统
9.3基于Lyapunov函数法的模糊神经网络自适应控制器设计
9.4数字仿真研究
9.5讨论
9.6小结
参考文献

第10章基于动态神经网络的混沌系统控制
10.1不确定混沌系统的动态神经网络跟踪控制
10.1.1引言
10.1.2动态神经网络辨识
10.1.3参考模型轨道跟踪控制
10.1.4数值实验仿真结果

10.2不确定混沌系统的动态神经网络自适应控制
10.2.1引言
10.2.2动态神经网络辨识器及其学习算法
10.2.3基于辨识器的控制器设计
10.2.4数值仿真

10.3不确定蔡氏电路混沌系统的神经网络优化控制
10.3.1引言
10.3.2基于无源技术的神经网络辨识
10.3.3基于辨识模型的优化控制器设计
10.3.4数字仿真
10.4小结
参考文献

第11章基于线性矩阵不等式方法的混沌系统模糊控制
11.1不确定洛伦茨混沌系统的鲁棒模糊控制
11.1.1引言
11.1.2T-S模糊模犁描{术
11.1.3洛伦茨混沌系统的建模
11.1.4基于模糊模型的鲁棒控制器设计
11.1.5计算机仿真

11.2基于LMI方法的不确定混沌系统的输出反馈模糊控制
11.2.1引言
11.2.2输出反馈控制系统的T-S模糊模型描述
11.2.3T-S模糊模型的鲁棒控制
11.2.4计算机仿真
11.3小结
参考文献

第12章基于递归神经网络的不确定混沌系统同步
12.1引言
12.2同步控制方法
12.3高阶神经网络模型
12.4RHONN逼近非线性系统的特性

12.5权值学习算法
12.5.1滤波RHONN参数学习
12.5.2滤波误差RHONN参数学习
12.6混沌系统辨识
12.7同步控制器设计
12.8仿真结果
12.9小结
参考文献
结束语

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