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《神经网络控制课件》随书附赠光盘[ISO]

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admin 发表于 2017-12-7 03:07:27 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
中文名:神经网络控制课件资源格式:光盘镜像版本:随书附赠光盘发行时间:2003年07月地区:大陆对白语言:普通话简介:        
        
        
     神经网络控制已经发展成为智能控制的一个新分文,为解决复杂的非线性、不确定及不确知系统的控制总是开辟了新途径。本资源为《神经网络控制》附赠课件.分5章阐述了(人工)神经网络理论基础,基于神经网络的动态系统的模板、逆模型及其辨识,神经网络控制的多种结构及其设计,遗传算法的寻优机理,遗传算法与系统辨识、与神经控制问题。适合作为高等院工科校信息处理、自动控制、工业自动化、模式识别与智能控制等专业高年级本科生、研究生的课外参考或教学使用课件。目录:绪言神经网络理论基础神经网络系统辨识神经网络控制遗传算法与神经控制[通过安全测试]杀毒软件:Kaspersky Anti-Virus Personal版本:6.0病毒库:2007-10-24-9:16共享条件:网通 光纤+lan   10M  high id做源时间:18:30-23:00(寝室熄灯),平日白天不定时做源(白天有课)。常住服务器:Razorback 3.0内容:iso镜像内为ppt幻灯片格式,请安装Microsoft Office或兼容微软幻灯片格式的幻灯软件观看。
目  录
第1章 绪言
 1-1 人工神经网络的特点
 1-2 神经网络控制取得的进展
 1-3 神经网络控制待解决的问题
第2章 神经网络理论基础
 2-1 引言
 2-2 生物神经元与人工神经元模型
2-1-1 生物神元
2-1-2 MP模型
2-1-3 其他形式的作用函数
2-1-4 Hebb学习规则
 2-3 感知器
2-3-1 单层感知器
2-3-2 多层感知器
 2-4 多层前馈网络与BP学习算法
2-4-1 网络结构
2-4-2 BP学习算法
2-4-3 有关的几个问题
 2-5 自适应线性神经元
 2-6 径向基函数神经网络
2-6-1 网络输出计算
2-6-2 网络的学习算法
2-6-3 有关的几个问题
 2-7 小脑模型神经网络
2-7-1 CMAC的结构及工作原理
2-7-2 CMAC的学习算法及分析
2-7-3 有关的几个问题
 2-8 PID神经网络
2-8-1 网络结构与输出计算
2-8-2 学习算法
2-8-3 有关的两个问题
 2-9 全递归型神经网络
2-9-1 网络结构
2-9-2 BPTT算法
2-9-3 RTRL算法
 2-10 局部递归型神经网络
2-10-1 内时延反馈型网络
2-10-2 外时延反馈型网络
 2-11 连续型Hopfield网络
2-11-1 网络的描述
2-11-2 网络的稳定性
2-11-3 学习算法
2-11-4 有关的几个问题
 2-12 小结
习题
第3章 基于神经网络的系统辨识
 3-1 引言
 3-2 系统辨识的基础知识
3-2-1 系统辨识的基本原理
3-2-2 误差准则
3-2-3 辨识精度
3-2-4 辨识的主要步骤
 3-3 基于神经网络的系统辨识原理
3-3-1 系统模型及逆模型的辨识
3-3-2 动态系统辨识常用的神经网络
3-3-3 两种辨识结构
3-4 线性动态系统模型与辨识
3-4-1 确定性系统模型
3-4-2 随机系统模型
3-4-3 确定性系统的神经网络辨识
3-4-4 随机系统的神经网络辨识
 3-5 非线性动态系统模型与辨识
3-5-1 非线性系统模型
3-5-2 神经网络系统辨识
 3-6 线性动态系统的逆模型与辨识
3-6-1 线性系统的逆模型
3-6-2 神经网络逆模型辨识
 3-7 非线性动态系统逆模型与辨识
3-7-1 非线性系统的逆与可逆性
3-7-2 非线性系统逆模型
3-7-3 神经网络逆模型辨识
习题
第4章 神经网络控制
 4-1 引言
 4-2 神经网络控制的设计与实现
  4-2-1 神经网络控制的设计
  4-2-2 神经网络控制的实现
 4-3 神经自校正控制
4-3-1 神经自校正控制结构
4-3-2 神经PID控制器
 4-5 神经模型参考自适应控制
 4-6 神经内模控制
4-6-1 内模控制原理
4-6-2 线性内模控制设计
4-6-3 神经非线性内模控制
4-7 PID神经网络控制
4-7-1 PID神经网络单变量控制
4-7-2 PID神经网络多变量控制
 4-8 小脑模型神经控制
4-8-1 CMAC直接逆运动控制
4-8-2 CMAC前馈控制
4-8-2 CMAC反馈控制
 4-9 再励学习与神经控制
4-9-1 再励学习原理
4-9-2 再励学习算法
4-9-3 再励学习神经控制
 4-10 小结
习题
第5章 遗传算法与神经控制
 5-1 引言
 5-2 基本的遗传算法
5-2-1 生物的遗传、进化和适应性
5-2-2 基本的遗传算法概述
5-2-3 遗传操作
5-2-4 GA的有效性
5-2-5 适应度及调整
5-2-6 有关的几个问题
 5-3 模式定理
5-3-1 模式
5-3-2 基本算子对模式的影响
 5-4 遗传算法的发展
5-4-1 交叉、变异概率的自适应调整
5-4-2 高级算子
5-4-3 并行GA
5-4-4 可变长个体与Messy GA
5-4-5 基于小生境技术的GA
5-4-6 混合GA
5-4-7 导入年龄结构的GA
5-4-8 基于基因分布评价的适应度调整
5-4-9 GA理论研究
 5-5 遗传算法与函数最优化
 5-6 遗传算法与系统辨识
 5-7 神经网络的遗传进化训练
 5-8 遗传算法与神经控制
 5-9 小结
 习题
附录A 梯度下降法
 A-1 迭代算法
 A-2 步长的选择
 A-3 一般迭代算法
 A-4 梯度下降法的不足
附录B 赋范空间的逼近
 B-1 距离空间
 B-2 线性赋泛空间
 B-3 Banach空间
 B-4 最佳逼近
 B-5 最佳逼近元的存在性和惟一性
 B-6 最佳一致逼近
 B-7 L2逼近
附录C 无监督学习的两种动态聚类算法
 C-1 聚类分析
 C-2 两种动态聚类法
 C-3 几点说明
附录D 镜像映射最小二乘解法
 D-1 镜像映射法
 D-2 正交矩阵
 D-3 镜像映射矩阵
 D-4 矩阵三角化
 D-5 正交矩阵的求取
附录E B样条函数
 E-1 样条函数
 E-2 B样条函数
 E-3 函数的插值与逼近
附录F Lyapunov 第二方法
 F-1 有关的定义
 F-2 Lyapunov第二方法
附录G M序列及逆M序列
 G-1 M序列
 G-2 逆M序列
附录H Z变换
 H-1 Z变换的定义
 H-2 Z变换的性质
 H-3 Z反变换
附录I 线性连续系统的Z传递函数
参考文献


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