從複雜到有序

內容簡介

本書以神經網路為主線，穿插於智慧型控制系統各個環節，重點介紹神經網路智慧型控制在理論研究和工程套用中的一些新進展。全書著眼於神經網路理論、預測控制理論、非線性動力系統理論和新興的複雜網路理論等諸多學科的交叉，在神經網路智慧型控制系統的框架體系下，結合國際國內的研究進展，將作者與其合作研究者們多年來在神經網路建模、預測、控制、混沌化以及複雜網路領域所取得的一系列最新的研究成果有機地融合在一起。

本書第1章全面系統地回顧了神經網路智慧型控制的理論研究和套用進展；第2章介紹本書所需要的基礎知識；第3章至第6章介紹了一系列由前饋神經網路、Elman神經網路和簡單遞歸神經網路與自校正廣義預測控制相結合的各種神經網路自適應預測控制器，並有效地套用於複雜非線性系統和混沌系統的控制問題；第7章重點介紹神經網路與非線性混沌動力學的交叉研究，介紹了線性和非線性Elman網路的混沌化方法和相應的混沌系統性質；第8章介紹了模糊神經網路的建模、預測和控制問題；第9章介紹神經網路在工業過程控制、中國失業問題和國際匯率行為的套用實例；第10章將1998年以來新興的複雜網路理論介紹給廣大讀者，著重介紹作者與合作者們最早發現並研究的複雜網路中所存在的混沌遷移現象。

第一章智慧型控制的理論研究與套用進展
1.1 智慧型控制的產生和發展
1.2 神經網路智慧型控制系統綜述
1.3 神經網路智慧型控制套用概貌
第二章準備知識
2.1 神經網路基礎
2.2 廣義預測控制基礎
第三章基於多層前饋神經網路的非線性廣義預測控制
3.1 問題的緣起
3.2 基於複合神經網路的非線性廣義預測自校正控制器
3.3 基於多層前饋神經網路的前饋補償非線性廣義預測控制器
3.4 基於神經網路的二次逼近非線性預測控制器
3.5 基於神經網路的非線性系統間接預測控制
第四章基於Elman網路的非線性穩定自適應預測控制
4.1 基於Elman網路的非線性穩定自適應控制
4.2 基於擴展Elman網路的非線性自適應預測控制器
4.3 基於神經網路的非線性預測控制軟體
第五章非線性系統的簡單遞歸神經網路自適應預測控制
5.1 問題的緣起
5.2 基於簡單遞歸神經網路的非線性廣義最小方差控制
5.3 基於簡單遞歸神經網路的非線性預測控制
第六章混沌系統的神經網路建模與預測控制
6.1 問題的緣起
6.2 混沌系統的神經網路建模辨識結構研究
6.3 基於Wiener模型的廣義預測控制
第七章 Elman網路的混沌化設計
7.1 問題的緣起
7.2 非線性Elman網路的混沌化設計
7.3 線性Elman網路的混沌化設計
7.4 仿真示例
第八章 T-S型模糊神經網路的非線性系統建模與廣義預測控制研究
8.1 問題的緣起
8.2 T-S型模糊神經網路的廣義預測控制
8.3 遞歸T-S模糊模型及其神經網路實現
8.4 T-S型模糊神經網路的混沌BP學習算法
第九章套用實例
9.1 滌綸片基拉膜生產線神經網路自校正預測控制系統
9.2 基於遞階對角神經網路的中國失業問題研究
9.3 匯率理論的神經網路實證研究
第十章從聯接主義到複雜網路
10.1 複雜網路基礎
10.2 生物神經系統的複雜網路性質
10.3 複雜網路的混沌遷移
10.4 篇末語——新的征程
參考文獻

從複雜到有序

基本介紹

內容簡介

目錄

相關詞條

熱門詞條