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李国勇 著 / 电子工业出版社 / 2010-01 / 平装
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智能预测控制及其MATLAB实现(第2版)
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。该书取材先进实用,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。
本书可作为高等院校自动化、计算机、电子和通信以及机电工程等专业研究生和高年级本科生的教材,也可作为从事智能控制与智能系统研究、设计和应用的科学技术人员的参考用书。
第一篇神经网络控制及其MATLAB实现第1章神经网络控制理论(1)1.1神经网络的基本概念(2)1.1.1生物神经元的结构与功能特点(2)1.1.2人工神经元模型(3)1.1.3神经网络的结构(5)1.1.4神经网络的工作方式(6)1.1.5神经网络的学习(6)1.1.6神经网络的分类(9)1.2典型神经网络的模型(9)1.2.1MP模型(9)1.2.2感知机神经网络(11)1.2.3自适应线性神经网络(14)1.2.4BP神经网络(16)1.2.5径向基神经网络(24)1.2.6竞争学习神经网络(29)1.2.7学习向量量化(LVQ)神经网络(38)1.2.8Elman神经网络(39)1.2.9Hopfield神经网络(40)1.2.10Boltzmann神经网络(56)1.3神经网络的训练(60)1.4神经网络控制系统(63)1.4.1神经控制的基本原理(63)1.4.2神经网络在控制中的主要作用(64)1.4.3神经网络控制系统的分类(65)小结(73)思考练习题(74)第2章MATLAB神经网络工具箱函数(75)2.1MATLAB神经网络工具箱函数(75)2.1.1神经网络工具箱中的通用函数(75)2.1.2感知机神经网络MATLAB函数(78)2.1.3线性神经网络MATLAB函数(89)2.1.4BP神经网络MATLAB函数(95)2.1.5径向基神经网络MATLAB函数(107)2.1.6自组织神经网络MATLAB函数(112)2.1.7学习向量量化(LVQ)神经网络MATLAB函数(126)2.1.8Elman神经网络MATLAB函数(129)2.1.9Hopfield神经网络MATLAB函数(132)2.1.10利用Demos演示神经网络的建立(137)2.2MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面(139)2.2.1神经网络编辑器(139)2.2.2神经网络拟合工具(144)小结(147)思考练习题(147)第3章基于Simulink的神经网络控制系统(148)3.1基于Simulink的神经网络模块(148)3.1.1模块的设置(148)3.1.2模块的生成(149)3.2基于Simulink的三种典型神经网络控制系统(151)3.2.1神经网络模型预测控制(151)3.2.2反馈线性化控制(157)3.2.3模型参考控制(159)小结(162)思考练习题(162)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(163)4.1模糊逻辑理论的基本概念(163)4.1.1模糊集合及其运算(163)4.1.2模糊关系及其合成(170)4.1.3模糊向量及其运算(171)4.1.4模糊逻辑规则(172)4.1.5模糊逻辑推理(174)4.2模糊逻辑控制系统的基本结构(178)4.2.1模糊控制系统的组成(179)4.2.2模糊控制器的基本结构(179)4.2.3模糊控制器的维数(180)4.2.4模糊控制中的几个基本运算操作(180)4.3模糊逻辑控制系统的基本原理(181)4.3.1模糊化运算(181)4.3.2数据库(181)4.3.3规则库(184)4.3.4模糊推理(186)4.3.5清晰化计算(188)4.4离散论域的模糊控制系统的设计(189)4.5具有PID功能的模糊控制器(194)小结(195)思考练习题(195)第5章MATLAB模糊逻辑工具箱函数(196)5.1MATLAB模糊逻辑工具箱简介(196)5.1.1模糊逻辑工具箱的功能特点(196)5.1.2模糊推理系统的基本类型(197)5.1.3模糊逻辑系统的构成(197)5.2利用模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统(198)5.2.1模糊推理系统的建立、修改与存储管理(198)5.2.2模糊语言变量及其语言值(201)5.2.3模糊语言变量的隶属函数(202)5.2.4模糊规则的建立与修改(209)5.2.5模糊推理计算与去模糊化(213)5.3MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面(215)5.3.1模糊推理系统编辑器(Fuzzy)(216)5.3.2隶属函数编辑器(Mfedit)(217)5.3.3模糊规则编辑器(Ruleedit)(218)5.3.4模糊规则浏览器(Ruleview)(218)5.3.5模糊推理输入输出曲面浏览器(Surfview)(218)5.4基于Simulink的模糊逻辑的系统模块(220)小结(224)思考练习题(224)第6章模糊神经和模糊聚类及其MATLAB实现(225)6.1基于Mamdani模型的模糊神经网络(225)6.1.1模糊系统的Mamdani模型(225)6.1.2系统结构(227)6.1.3学习算法(228)6.2基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络(230)6.2.1模糊系统的Takagi-Sugeno模型(231)6.2.2系统结构(231)6.2.3学习算法(233)6.3自适应神经模糊系统及其MATLAB实现(235)6.3.1采用网格分割方式生成模糊推理系统函数(236)6.3.2自适应神经模糊系统的建模函数(237)6.3.3自适应神经模糊推理系统的图形用户界面编辑器(AnfisEditor)(240)6.4模糊聚类及其MATLAB实现(247)6.4.1模糊C-均值聚类函数(247)6.4.2模糊减法聚类函数(248)6.4.3基于减法聚类的模糊推理系统建模函数(250)6.4.4模糊C-均值和减法聚类的图形用户界面(252)小结(254)思考练习题(254)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(255)7.1动态矩阵控制理论(255)7.1.1预测模型(255)7.1.2滚动优化(257)7.1.3误差校正(258)7.2广义预测控制理论(258)7.2.1预测模型(259)7.2.2滚动优化(259)7.2.3反馈校正(261)7.3预测控制理论分析(262)7.3.1广义预测控制的性能分析(262)7.3.2广义预测控制与动态矩阵控制规律的等价性证明(266)7.3.3广义预测控制与动态矩阵控制的比较(268)小结(268)思考练习题(268)第8章MATLAB预测控制工具箱函数(269)8.1系统模型辨识函数(269)8.1.1数据向量或矩阵的归一化(269)8.1.2基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识(271)8.1.3脉冲响应模型转换为阶跃响应模型(274)8.1.4模型的校验(275)8.2系统模型建立与转换函数(275)8.2.1模型转换(276)8.2.2模型建立(281)8.3基于阶跃响应模型的控制器设计与仿真函数(282)8.3.1输入/输出有约束的模型预测控制器设计与仿真(283)8.3.2输入/输出无约束的模型预测控制器设计(284)8.3.3计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型(285)8.4基于状态空间模型的预测控制器设计函数(286)8.4.1输入/输出有约束的状态空间模型预测控制器设计(286)8.4.2输入/输出无约束的状态空间模型预测控制器设计(288)8.4.3状态估计器设计(291)8.5系统分析与绘图函数(293)8.5.1计算和绘制系统的频率响应曲线(293)8.5.2计算频率响应的奇异值(294)8.5.3计算系统的极点和稳态增益矩阵(294)8.5.4系统分析和绘图(294)8.6通用功能函数(296)8.6.1通用模型转换(296)8.6.2方程求解(297)8.6.3离散系统的分析(298)8.7MATLAB模型预测控制工具箱的图形用户界面(298)小结(306)思考练习题(307)第9章隐式广义预测自校正控制及其MATLAB实现(308)9.1单输入单输出系统的隐式广义预测自校正控制算法(308)9.2多输入多输出系统的隐式广义预测自校正控制算法(311)9.3仿真研究(315)9.3.1单输入单输出系统的仿真研究(315)9.3.2多输入多输出系统的仿真研究(320)小结(321)思考练习题(321)附录A 隐式广义预测自校正控制仿真程序清单(322)附录B MATLAB函数一览表(329)附录C MATLAB函数分类索引(335)参考文献(337)
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开播时间:09月02日 10:30