從復(fù)雜到有序：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制理論新進(jìn)展

第一章 智能控制的理論研究與應(yīng)用進(jìn)展
1.1 智能控制的產(chǎn)生和發(fā)展
1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制系統(tǒng)綜述
1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制應(yīng)用概貌
第二章 準(zhǔn)備知識(shí)
2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
2.2 廣義預(yù)測控制基礎(chǔ)
第三章 基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性廣義預(yù)測控制
3.1 問題的緣起
3.2 基于復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性廣義預(yù)測自校正控制器
3.3 基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前饋補(bǔ)償非線性廣義預(yù)測控制器
3.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二次逼近非線性預(yù)測控制器
3.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)間接預(yù)測控制
第四章 基于Elman網(wǎng)絡(luò)的非線性穩(wěn)定自適應(yīng)預(yù)測控制
4.1 基于Elman網(wǎng)絡(luò)的非線性穩(wěn)定自適應(yīng)控制
4.2 基于擴(kuò)展Elman網(wǎng)絡(luò)的非線性自適應(yīng)預(yù)測控制器
4.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測控制軟件
第五章 非線性系統(tǒng)的簡單遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)預(yù)測控制
5.1 問題的緣起
5.2 基于簡單遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性廣義最小方差控制
5.3 基于簡單遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測控制
第六章 混沌系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與預(yù)測控制
6.1 問題的緣起
6.2 混沌系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模辨識(shí)結(jié)構(gòu)研究
6.3 基于Wiener模型的廣義預(yù)測控制
第七章 Elman網(wǎng)絡(luò)的混沌化設(shè)計(jì)
7.1 問題的緣起
7.2 非線性Elman網(wǎng)絡(luò)的混沌化設(shè)計(jì)
7.3 線性Elman網(wǎng)絡(luò)的混沌化設(shè)計(jì)
7.4 仿真示例
第八章 T-S型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)建模與廣義預(yù)測控制研究
8.1 問題的緣起
8.2 T-S型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣義預(yù)測控制
8.3 遞歸T-S模糊模型及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)
8.4 T-S型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌BP學(xué)習(xí)算法
第九章 應(yīng)用實(shí)例
9.1 滌綸片基拉膜生產(chǎn)線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正預(yù)測控制系統(tǒng)
9.2 基于遞階對(duì)角神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中國失業(yè)問題研究
9.3 匯率理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)證研究
第十章 從聯(lián)接主義到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
10.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
10.2 生物神經(jīng)系統(tǒng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)
10.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的混沌遷移
10.4 篇末語——新的征程
參考文獻(xiàn)