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商品描述
本書結合典型機械系統控制的實例，系統地介紹了神經網絡控制的基本理論、基本方法和應用技術。本書是作者多年來從事控制系統教學和科研工作的結晶，同時融入了國內外同行近年來所取得的新成果。
全書共分16章，包括緒論、RBF神經網絡的設計與仿真、基於梯度下降法的RBF神經網絡控制、自適應RBF神經網絡控制、RBF神經網絡滑模控制、基於模型整體逼近的自適應RBF控制、基於局部逼近的自適應RBF控制、基於RBF神經網絡的動態面自適應控制、數字RBF神經網絡控制、離散神經網絡控制、自適應RBF觀測器設計及滑模控制、基於RBF神經網絡的反演自適應控制、基於RBF神經網絡的自適應容錯控制、基於RBF神經網絡的自適應量化控制、基於RBF神經網絡的控制輸出受限控制和基於RBF神經網絡的控制方向未知的狀態跟踪。每種控制方法都通過MATLAB進行了仿真分析。
本書各部分內容既相互聯繫又相對獨立，讀者可根據需要選擇學習。本書適用於從事生產過程自動化、計算機應用、機械電子和電氣自動化領域的工程技術人員閱讀，也可作為大專院校工業自動化、自動控制、機械電子、自動化儀表、計算機應用等專業的教學參考書
