多變量系統(tǒng)模糊：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制

《智能科學(xué)技術(shù)著作叢書》序
前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 自適應(yīng)模糊控制
1.3 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
1.4 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
1.5 自適應(yīng)模糊／神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑?？刂?br />第2章 模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論基礎(chǔ)
2.1 模糊邏輯與模糊推理
2.1.1 模糊語言變量
2.1.2 模糊蘊含關(guān)系
2.1.3 模糊推理
2.1.4 基于控制規(guī)則庫的模糊推理
2.2 模糊邏輯系統(tǒng)
2.2.1 模糊邏輯系統(tǒng)的組成
2.2.2 模糊邏輯系統(tǒng)的分類
2.2.3 常見的模糊邏輯系統(tǒng)
2.3 模糊邏輯系統(tǒng)的萬能逼近理論
2.3.1 高斯型模糊邏輯系統(tǒng)的萬能逼近理論
2.3.2 廣義隸屬度型模糊邏輯系統(tǒng)的萬能逼近理論
2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.4.1 人工神經(jīng)元模型
2.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及特點
2.5 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
2.6 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.6.1 基于標(biāo)準(zhǔn)模糊邏輯系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.6.2 基于T-S模糊邏輯系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第3章 多變量線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊解耦控制
3.1 單輸入單輸出系統(tǒng)模型參考自適應(yīng)模糊控制
3.1.1 模型參考自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
3.1.2 基于T-S模糊模型的模糊自適應(yīng)機構(gòu)的設(shè)計
3.1.3 閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性及其性能分析
3.1.4 量化因子和輸出比例因子的選擇
3.1.5 無抖動模糊控制器
3.1.6 基于無抖動模糊控制器的模型參考自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
3.2 多輸入多輸出系統(tǒng)自適應(yīng)模糊解耦控制
3.2.1 模型參考自適應(yīng)模糊解耦控制
3.2.2 仿真
第4章 多變量非線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊H∞控制
4.1 反饋線性化基本理論
4.2 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)自適應(yīng)狀態(tài)反饋模糊H∞控制
4.2.1 問題的描述
4.2.2 自適應(yīng)模糊控制器的設(shè)計
4.2.3 仿真
4.3 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)自適應(yīng)輸出反饋模糊H∞也控制
4.3.1 問題的描述
4.3.2 自適應(yīng)模糊控制器的設(shè)計
4.3.3 仿真
第5章 多變量非線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊／神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制
5.1 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)間接自適應(yīng)模糊解耦控制
5.1.1 問題的描述
5.1.2 設(shè)計思想
5.1.3 間接自適應(yīng)模糊解耦控制系統(tǒng)的設(shè)計與穩(wěn)定性分析
5.1.4 仿真
5.2 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)直接自適應(yīng)模糊解耦控制
5.2.1 設(shè)計思想
5.2.2 直接自適應(yīng)模糊解耦控制系統(tǒng)的設(shè)計與穩(wěn)定性分析
5.2.3 仿真
5.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)干擾觀測器的多輸入多輸出非線性系統(tǒng)解耦控制
5.3.1 問題的描述
5.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)干擾觀測器與H∞控制器設(shè)計
5.3.3 仿真
第6章 多變量非線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊／神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制
6.1 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊滑?？刂?br />6.1.1 問題的描述
6.1.2 自適應(yīng)模糊滑?？刂破鞯脑O(shè)計
6.1.3 仿真
6.2 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制
6.2.1 問題的描述
6.2.2 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑?？刂破鞯脑O(shè)計
6.2.3 仿真
6.3 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)自適應(yīng)輸出反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制
6.3.1 問題的描述
6.3.2 自適應(yīng)輸出反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑?？刂破鞯脑O(shè)計
6.3.3 仿真
第7章 多變量非線性系統(tǒng)H2／H∞混合模糊控制
7.1 H2／H∞混合控制
7.2 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)H2／H∞模糊狀態(tài)反饋控制
7.2.1 問題的描述
7.2.2 H2／H∞模糊狀態(tài)反饋控制
7.2.3 系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
7.3 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)H2／H∞模糊輸出反饋控制
7.3.1 問題的描述
7.3.2 H2／H∞模糊輸出反饋控制
7.3.3 系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
第8章 多變量非線性系統(tǒng)的在線自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
8.1 廣義模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)
8.1.1 廣義模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
8.1.2 廣義模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
8.2 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)的G-FNN逆模型
8.3 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
8.3.1 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的結(jié)構(gòu)
8.3.2 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的收斂性分析
8.3.3 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
8.3.4 仿真
8.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)
8.4.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
8.4.2 GP-RBF算法
8.5 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
8.5.1 自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的結(jié)構(gòu)
8.5.2 自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的收斂性分析
8.5.3 自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
8.5.4 仿真
參考文獻