非高斯工業過程隨機分佈控制與優化 李明傑 9787121476006 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202404*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：非高斯工業過程隨機分佈控制與優化 ISBN：9787121476006 出版社：電子工業 著編譯者：李明傑 頁數：112 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1639466 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 許多實際工業過程具有明顯的非高斯隨機動態特性，使衡量產品質量、生產效率和能耗等的運行指標並不滿足高斯假設，傳統基於運行指標均值和方差的控制與優化方法難以獲得滿意的控制和優化效果。本書總結了筆者研究團隊近年來在非高斯工業過程式控制制與優化方面的研究成果，主要包括基於幾何分析雙閉環迭代學習控制的非高斯工業過程隨機分佈控制、基於數據驅動預測PDF控制的非高斯工業過程隨機分佈控制、基於多目標非線性預測控制的非高斯工業過程隨機分佈控制和基於目標函數分佈形狀的非高斯工業過程概率約束隨機優化等方面的內容。目錄 第1章 緒論1 1 引言 1 2 非高斯隨機分佈系統及研究現狀 1 2 1 非高斯隨機分佈系統描述 1 2 2 隨機分佈控制理論研究現狀 1 3 隨機分佈控制在複雜工業過程中的應用研究進展 1 4 本書主要內容 參考文獻 第2章 非高斯隨機分佈控制基礎 2 1 引言 2 2 非高斯隨機分佈系統建模機理 2 2 1 B樣條神經網路 2 2 2 B樣條模型建模機理 2 3 常見的B樣條模型 2 3 1 線性B樣條模型 2 3 2 平方根B樣條模型 2 3 3 有理B樣條模型 2 3 4 有理平方根B樣條模型 2 4 RBF樣條模型 2 5 基於樣條模型的隨機分佈控制 參考文獻 第3章 基於幾何分析雙閉環迭代學習控制的非高斯工業過程隨機分佈控制 3 1 引言 3 2 基於雙閉環ILC的隨機分佈控制策略 3 3 隨機分佈系統輸出PDF建模 3 3 1 均方根PDF模型及權值計算 3 3 2 基於線性子空間的權值向量模型參數辨識 3 3 3 基於迭代學習機制的基函數參數更新 3 3 4 收斂性分析 3 4 基於幾何分析ILC的輸出PDF控制演算法 3 5 模擬實驗 3 5 1 造紙製漿過程動態分析 3 5 2 輸出PDF建模效果 3 5 3 輸出PDF控制效果 3 6 本章小結 參考文獻 第4章 基於數據驅動預測PDF控制的非高斯工業過程隨機分佈控制 4 1 引言 4 2 基於數據驅動預測PDF控制的隨機分佈控制策略 4 3 數據驅動預測PDF控制演算法 4 3 1 基於RVFLN權值向量建模演算法 4 3 2 預測PDF控制演算法 4 4 穩定性分析 4 5 模擬實驗 4 5 1 輸出PDF建模效果 4 5 2 輸出PDF控制效果 4 6 本章小結 參考文獻 第5章 基於多目標非線性預測控制的非高斯工業過程隨機分佈控制 5 1 引言 5 2 非高斯工業過程多目標非線性控制策略 5 3 動態混合指標建模演算法 5 3 1 線性輸出PDF模型 5 3 2 基於RVFLN的動態混合建模演算法 5 3 3 RBF基函數參數迭代整定演算法 5 3 4 基於多目標非線性預測的隨機分佈控制演算法 5 4 穩定性分析 5 5 模擬實驗 5 5 1 動態混合指標建模效果 5 5 2 多目標非線性優化控制效果 5 6 本章小結 參考文獻 第6章 基於目標函數分佈形狀的非高斯工業過程概率約束隨機優化 6 1 引言 6 2 非高斯工業過程隨機優化問題描述 6 3 基於目標函數分佈形狀的概率約束隨機優化 6 3 1 目標函數分佈形狀的核密度估計 6 3 2 基於目標函數分佈形狀的概率約束隨機優化 6 4 所提演算法最優解的充要條件 6 5 模擬實驗 6 5 1 高爐煉鐵工業工藝簡介 6 5 2 高爐煉鐵過程運行優化 6 5 3 實驗結果分析 6 6 本章小結 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
