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    該商品所屬分類:研究生 -> 工學
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    【作者】 喻宗泉,喻昑 編著 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  工學 
    【出版社】西安電子科技大學出版社 
    【ISBN】9787560621500
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787560621500
    作者:喻宗泉,喻昑編著

    出版社:西安電子科技大學出版社
    出版時間:2009年01月 

        
        
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    內容簡介
    本書介紹了神經網絡控制的基本理論與控制方法。全書共分8章,主要包括神經網絡和自動控制的基礎知識、神經計算基礎、神經網絡模型、神經控制中的繫統辨識、人控制繫統、神經控制繫統、模糊神經控制繫統和神經控制中的遺傳進化訓練等內容。
    本書可作為高等工科院校工業自動化、計算機科學與技術、檢測技術與儀器、電子信息、自動控制、電子信息工程等專業高年級學生、研究生教材或參考書,也可供專業技術人員、技術管理人員或科技人員參考。
    目錄
    第1章 神經網絡和自動控制的基礎知識
    1.1人工神經網絡的發展史
    1.1.120世紀40年代—模型的誕生
    1.1.220世紀50年代——從到單層網絡,形成次熱潮
    1.1.3 20世紀60年代——學習多樣化和AN2的急劇冷落
    1.1.4 20世紀70年代——在低迷中頑強地發展
    1.1.5 20世紀80年代——AN2研究熱潮再度興起
    1.1.6 20世紀90年代——再現熱潮,產生許多邊緣交叉學科
    1.1.7進入21世紀——實現機器智能的道路漫長而又艱難
    1.2生和人
    1.2.1生
    1.2.2人
    1.3生物神經網絡和人工神經網絡
    1.3.1生物神經網絡第1章 神經網絡和自動控制的基礎知識
    1.1人工神經網絡的發展史
    1.1.120世紀40年代—模型的誕生
    1.1.220世紀50年代——從到單層網絡,形成次熱潮
    1.1.3 20世紀60年代——學習多樣化和AN2的急劇冷落
    1.1.4 20世紀70年代——在低迷中頑強地發展
    1.1.5 20世紀80年代——AN2研究熱潮再度興起
    1.1.6 20世紀90年代——再現熱潮,產生許多邊緣交叉學科
    1.1.7進入21世紀——實現機器智能的道路漫長而又艱難
    1.2生和人
    1.2.1生
    1.2.2人
    1.3生物神經網絡和人工神經網絡
    1.3.1生物神經網絡
    1.3.2人工神經網絡
    1.4自動控制的發展史
    1.4.1從傳統控制理論到智能控制
    1.4.2智能控制的產生與基本特征
    1.4.3智能控制繫統
    1.5模糊集與模糊控制概述
    1.5.1模糊集
    1.5.2模糊隸屬函數
    1.5.3模糊控制
    1.6從生物神經控制到人工神經控制
    1.6.1生物神經控制的智能特征
    1.6.2人工神經控制的模擬範圍
    1.7小結
    習題與思考題
    第2章神經計算基礎
    2.1線性空間與範數
    2.1.1矢量空間
    2.1.2範數
    2.1.3賦範線性空間
    2.1.4L1範數和L2範數
    2.2迭代算法
    2.2.1迭代算法的終止準則
    2.2.2梯度下降法
    2.2.3步長選擇
    2.3逼近論
    2.3.1Banach空間和逼近的定義
    2.3.2L2逼近和一致逼近
    2.3.3離散點集上的小二乘逼近
    2.4神經網絡在線迭代學習算法
    2.5變換
    2.5.1z變換的定義和求取
    2.5.2z變換的性質
    2.5.3z反變換
    2.6李雅普諾夫意義下的穩定性
    2.6.1非線性時變繫統的穩定性問題
    2.6.2李雅普諾夫意義下的漸進穩定
    2.6.3李雅普諾夫第二法
    2.6.4非線性繫統的穩定性分析
    2.7小結
    習題與思考題
    第3章神經網絡模型
    3.1人工神經網絡建模
    3.1.1MP模型
    3.1.2Hebb學習法則
    3.2感知器
    3.2.1單層感知器
    3.2.2多層感知器
    3.3BP網絡與BP算法
    3.3.1BP網絡的基本結構
    3.3.2BP算法及步長調整
    3.4自適應線性神經網絡
    3.5 自組織競爭型神經網絡
    3.5.1 自組織競爭型神經網絡的基本結構
    3.5.2 自組織競爭型神經網絡的學習算法
    3.6小腦模型神經網絡
    3.6.1 CMAC的基本結構
    3.6.2 CMAC的工作原理
    3.6.3 CMAC的學習算法與訓練
    3.7遞歸型神經網絡
    3.7.1DTRNN的網絡結構
    3.7.2實時遞歸學習算法
    3.8霍普菲爾德(Hopfield)神經網絡
    ……
    第4章神經控制中的繫統辨識
    第5章人控制繫統
    第6章神經控制繫統
    第7章模糊神經控制繫統
    第8章神經控制中的遺傳進化訓練
    附錄常用神經控制術語漢英對照
    參考文獻
    在線試讀
    第1章 神經網絡和自動控制的基礎知識
    20世紀90年代腦科學研究的進展表明,人類的大腦是在漫長而又激烈的自然選擇和生死攸關的生存競爭中演化而來的,它是高度非線性的、遠離平衡的、永遠開放的自適應繫統。神經控制是腦科學延伸的一個積極成果。
    神經網絡與自動控制是兩個不同的學科,它們有各自的產生背景、研究內容、歷史發展以及不同的運行規律。神經控制是兩門學科結合的產物,是它們發展到一定歷史階段的必然。
    本章從介紹人工神經網絡的發展史和自動控制的發展史著手,敘述從生物神經網絡到人工神經網絡的發展、智能控制的一些基本特征。在此基礎上,介紹人工神經控制的模擬範圍。
    1.1人工神經網絡的發展史
    人工神經網絡(Artificial Neural Network,簡稱ANN或AN2)是由大量而又簡單按某種方式連接形成的智能仿生動態網絡,它是在不停頓地向生物神經網絡(Biological Neural Network,簡稱BNN或BN2)學習中開始自己學科生涯的。
    BN2作為一門科學,興起於19世紀末期。1875年意大利解剖學家Golgi用染色法先識別出單個神經細胞。1889年西班牙解剖學家Caial刨學說,該學說認為的形狀呈兩極,細胞體和樹突可以接受其的衝動,軸索的功能是向遠離細胞體的方向傳遞信號。
    ……


     
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