| PID神经元网络的将静态的神经元扩充到了动态的神经元，特别是将PID特性赋予了神经元，是一项最新的控制技术。本书力图将PID神经元网络控制理论与实用相结合，并用了大量的篇幅介绍系统仿真结果、算法核心结构和程序、几种常用软件平台上的应用以及部分应用成果，使读者能够较容易地掌握有关编程和应用方法。 |
| 第1章 绪论 1.1 传统控制理论的局限性 1.2 人工神经元网络控制系统的特点和弱点 1.3 PID控制的特点及其和神经元网络的结合 1.4 PID神经元网络（PIDNN）的特点和结构形式 1.5 对PIDNN所做的主要工作和创新点 第2章 比例、积分、微分（PID）神经元 2.1 生物神经元的特性及PID机能 2.2 PID神经元的结构形式和计算方法 2.3 小结 第3章 PID神经元网络 3.1 引言 3.2 一般前向神经元网络的特性和缺陷 3.3 PIDNN的基本形式——SPIDNN 3.4 多输出PIDNN——MPIDNN 3.5 PIDNN连接重初值的选取和等价系统 3.6 小结 第4章 基于PID神经元网络的非线性系统辨识 4.1 引言 4.2 PIDNN进行系统辨识的理论基础 4.3 PIDNN进行系统辨识的结构分析 4.4 PIDNN的系统辨识程序 4.5 PIDNN进行非线性动态系统辨识实例 4.6 小结 第5章 PID神经元网络单变量控制系统 5.1 引言 5.2 SPIDNN控制系统的结构和算法 5.3 SPIDNN单变量控制系统的稳定性分析 5.4 SPIDNN单变量控制系统仿真结果 5.5 小结 第6章 PID神经元网络多变量控制系统理论 6.1 多变量系统控制的特点和问题 6.2 PIDNN多变量控制系统的结构和算法 6.3 PIDNN多变量控制系统的收敛性和稳定性分析 6.4 小结 第7章 PID神经元网络多变量控制系统仿真 7.1 线性多变量控制系统的控制 7.2 带时延强耦合多变量系统的控制 7.3 带线性强耦合多变量系统的控制 7.4 时变强耦合多变量系统的控制 7.5 输入—输出非对称多变量系统的控制 7.6 小结 第8章 |
内容加载中，请稍后...
商品评论（0条）