神經網絡建模與動態系統辨識 尤里.蒂蒙塞維 米哈伊爾.埃戈爾切夫 9787111756743 【台灣高等教育出版社】

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書名:神經網絡建模與動態系統辨識
ISBN:9787111756743
出版社:機械工業
著編譯者:尤里.蒂蒙塞維 米哈伊爾.埃戈爾切夫
頁數:274
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1670878
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內容簡介

本書由來自莫斯科航空學院的學者撰寫,全面介紹非線性動態系統的神經網路建模理論和技術,研究如何為複雜系統建立自適應的神經網路模型,並提出了一種新的方法。

作者簡介

鄧逸凡 西安交通大學自動化學院副研究員、碩士生導師。研究方向為飛行器動力學建模、制導與控制、現代控制理論與應用、智能技術等。

目錄

譯者序
前言
致謝
縮略詞表
符號表
引言
第1章 非線性動態系統受控運動的建模問題
1 1 作為研究對象的動態系統
1 1 1 動態系統的一般概念
1 1 2 動態系統的分類
1 1 3 環境的類型
1 1 4 系統與環境的交互
1 1 5 動態系統概念的形式化
1 1 6 系統的行為和活動
1 2 動態系統和自適應問題
1 2 1 自適應的類型
1 2 2 自適應控制問題的一般特徵
1 2 3 自適應系統基本結構的變體
1 2 4 自適應控制問題中模型的作用
1 3 動態系統建模的通用方法
1 3 1 動態系統建模過程
1 3 2 動態系統模型設計中需要解決的主要問題
1 4 參考文獻
第2章 動態神經網路:結構和訓練方法
2 1 人工神經網路結構
2 1 1 人工神經網路設計的生成法
2 1 2 神經網路模型的分層結構
2 1 3 作為ANN構造單元的神經元
2 1 4 神經元的結構組織
2 2 人工神經網路訓練方法
2 2 1 神經網路訓練框架概述
2 2 2 靜態神經網路訓練
2 2 3 動態神經網路訓練
2 3 動態神經網路自適應方法
2 3 1 擴展卡爾曼濾波器
2 3 2 具有中間神經元的ANN模型
2 3 3 ANN模型的增量構造
2 4 動態神經網路訓練集獲取問題
2 4 1 訓練動態神經網路所需數據集構造過程的細節
2 4 2 訓練動態神經網路所需數據集構造過程的直接方法
2 4 3 獲取動態神經網路訓練 數據集的間接方法
2 5 參考文獻
第3章 動態系統建模與控制的神經網路黑箱方法
3 1 動態系統開發和維護相關的典型問題
3 2 解決動態系統相關問題的神經網路黑箱方法
3 2 1 模型的主要類型
3 2 2 對作用在動態系統上的干擾的考慮方法
3 3 基於ANN的動態系統建模與辨識
3 3 1 動態系統建模的前饋神經網路
3 3 2 動態系統建模的遞歸神經網路
3 4 基於ANN的動態系統控制
3 4 1 利用人工神經網路調整受控對象的動態特性
3 4 2 多模態飛機的神經控制器最優集成綜合
3 5 參考文獻
第4章 非線性動態系統神經網路黑箱建模:飛機受控運動
4 1 基於多層神經網路的飛機運動ANN模型
4 1 1 基於多層神經網路的飛機運動ANN模型的一般結構
4 1 2 飛機運動神經網路模型的批處理學習
4 1 3 飛機運動神經網路模型的實時學習
4 2 基於多層神經網路飛機運動ANN模型的性能評估
4 3 ANN模型在不確定性條件下非線性動態系統自適應控制問題中的應用
4 3 1 對自適應系統的需求
4 3 2 模型參考自適應控制
4 3 3 模型預測控制
4 3 4 不確定性條件下飛機角運動的自適應控制
4 4 參考文獻
第5章 受控動態系統的半經驗神經網路模型
5 1 半經驗ANN動態系統建模方法
5 2 半經驗ANN模型設計過程
5 3 半經驗ANN模型導數計算
5 4 半經驗ANN模型同倫延拓訓練方法
5 5 半經驗ANN模型實驗最優設計
5 6 參考文獻
第6章 飛行器運動神經網路半經驗建模
6 1 飛行器氣動特性辨識與運動建模問題
6 2 機動飛行器縱向短周期運動半經驗建模
6 3 飛行器三軸旋轉運動半經驗建模
6 4 機動飛行器縱向平動與角運動半經驗建模
6 5 參考文獻
附錄 自適應系統的計算實驗結果

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