工程系統建模與模擬 李俊燁 劉建河 9787118132205 【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：國防工業
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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：202408*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：工程系統建模與模擬 ISBN：9787118132205 出版社：國防工業 著編譯者：李俊燁 劉建河 頁數：308 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1678239 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書基於MATLAB R2020b版由淺入深地全面講解了工程系統建模與模擬的知識，內容涵蓋了一般用戶需要使用的各種功能。 全書共7章，分別為建模與模擬基礎知識、數學建模與計算、控制系統分析與建模、模糊邏輯控制建模、建模與模擬技術的應用、遺傳演算法、神經網路。結合作者多年的使用和教學經驗，將系統建模與模擬方法和技巧詳細地介紹給讀者，使讀者能夠快速掌握書中講解的內容。書中案例典型且豐富，每個案例都結合工程的實際需要，具有很強的針對性，覆蓋範圍廣，並附上源文件，可滿足不同領域讀者的需求。 本書適合信號處理、通信工程、自動控制、機械電子等專業的研究生、教師和科技工作者學習使用，也可以作為廣大MATLAB愛好者的自學參考用書。目錄 第1章 建模與模擬基礎知識1 1 建模與模擬的基本理論與方法 1 1 1 建模的基本理論與方法 1 1 2 模擬的基本理論與方法 1 2 建模與模擬技術發展現狀 1 2 1 建模技術發展現狀 1 2 2 模擬技術發展現狀 1 3 小結 第2章 數學建模與計算 2 1 插值分析與計算 2 1 1 拉格朗日插值方法 2 1 2 牛頓均差插值 2 1 3 埃爾米特插值 2 1 4 三次樣條插值 2 1 5 一維數據插值 2 1 6 多維插值 2 2 數據擬合建模與計算 2 2 1 函數逼近 2 2 2 最小二乘擬合 2 2 3 多項式擬合 2 2 4 最小二乘法曲線擬合 2 3 方程求根建模與計算 2 3 1 二分法 2 3 2 牛頓法 2 3 3 割線法 2 3 4 逆二次插值 2 3 5 Zeroin演算法 2 3 6 fzem()函數 2 4 概率統計分佈計算 2 4 1 概率密度函數 2 4 2 隨機變數的一般特徵 2 4 3 一維隨機數生成 2 4 4 統計圖繪製 2 4 5 蒙特卡羅方法 2 5 小結 第3章 控制系統分析與建模 3 1 控制系統基本概念 3 1 1 控制系統的結構 3 1 2 控制系統的數學模型 3 1 3 控制系統的性能指標 3 2 控制系統分析方法 3 2 1 時域分析法 3 2 2 根軌跡分析法 3 2 3 頻域分析法 3 2 4 狀態空間分析法 3 3 小結 第4章 模糊邏輯控制建模 4 1 模糊邏輯控制基礎 4 1 1 模糊邏輯控制的基本概念 4 1 2 模糊邏輯控制原理 4 1 3 模糊邏輯控制器設計內容 4 1 4 模糊邏輯控制規則設計 4 1 5 模糊邏輯控制系統的應用領域 4 2 模糊邏輯控制工具箱 4 2 1 模糊邏輯控制工具箱的功能特點 4 2 2 模糊邏輯控制系統的基本類型 4 2 3 模糊邏輯控制系統的構成 4 2 4 模糊推理系統的建立、修改與存儲管理 4 2 5 模糊語言變數及其語言值 4 2 6 模糊語言變數的隸屬度函數 4 2 7 模糊規則的建立與修改 4 2 8 模糊推理計算與去模糊化 4 3 模糊邏輯控制工具箱的圖形界面工具 4 3 1 nS編輯器 、4 3 2 隸屬度函數編輯器 4 3 3 模糊規則編輯器 4 3 4 模糊規則瀏覽器 4 3 5 模糊推理輸入／輸出曲面視圖 4 4 模糊聚類分析 4 4 1 FIS曲面分析 4 4 2 FIS結構分析 4 4 3 模糊均值聚類 4 4 4 模糊聚類工具箱 4 5 小結 第5章 建模與模擬技術的應用 5 1 獨輪自行車建模與模擬 5 2 基於雙閉環控制的一階倒立擺控制系統建模與模擬 5 3 一階直線雙倒立擺系統的可控性建模與模擬 5 4 龍門吊車運動控制建模與模擬 5 5 水箱液位控制建模與模擬 5 6 水輪發電機系統的線性化分析 5 7 小結 第6章 遺傳演算法 6 1 遺傳演算法的理論基礎 6 1 1 遺傳演算法概述 6 1 2 遺傳演算法工具箱 6 1 3 遺傳演算法常用函數 6 1 4 遺傳演算法工具箱應用舉例 6 2 遺傳演算法原理 6 2 1 基本原理 6 2 2 演算法編碼 6 2 3 適應度及初始群體選取 6 2 4 遺傳演算法程序設計及其MATLAB工具箱 6 2 5 遺傳演算法的GUI實現 6 3 基於遺傳演算法和非線性規劃的雨數尋優算怯理論基礎 6 3 1 非線性規劃函數 6 3 2 遺傳演算法基本思想 6 3 3 演算法結合思想 6 3 4 遺傳演算法實現 6 4 小結 第7章 神經網路 7 1 神經網路基本概念 7 1 1 人工神經網路簡介 7 1 2 神經網路的結構 7 1 3 神經網路模型 7 1 4 神經網路的學習方式 7 1 5 神經網路工具箱 7 2 BP神經網路 7 2 1 BP神經網路的結構 7 2 2 BP神經網路的學習演算法 7 2 3 BP神經網路的設計方法 7 3 BP神經網路的建立與識別 7 3 1 BP神經網路的建立 7 3 2 BP神經網路的識別 7 4 BP神經網路案例 7 5 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。 |
