神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模湖系統(tǒng)及其在運(yùn)動控制中的應(yīng)用

前言
第1章 典型前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.1 感知器網(wǎng)絡(luò)
1.2 自適應(yīng)線性元件
1.3 反向傳播網(wǎng)絡(luò)
第2章 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練優(yōu)化算法
2.1 基于標(biāo)準(zhǔn)梯度下降的方法
2.2 基于數(shù)值優(yōu)化方法的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法
2.3 數(shù)值實(shí)例對比
2.4 小結(jié)
第3章 BP網(wǎng)絡(luò)在智能系統(tǒng)中的建模與控制
3.1 直接正向模型建立
3.2 逆模型建立
3.3 系統(tǒng)中控制
第4章 反饋網(wǎng)絡(luò)
4.1 霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)模型
4.2 DHNN的學(xué)習(xí)規(guī)劃
4.3 離散型反饋網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定點(diǎn)與穩(wěn)定域
4.4 連續(xù)型霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)
4.5 用CHNN求解TSP問題
第5章 自組織競爭人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.1 幾種聯(lián)想學(xué)習(xí)規(guī)則
5.2 自組織競爭網(wǎng)絡(luò)
5.3 科荷倫自組織映射網(wǎng)絡(luò)
5.4 小結(jié)
第6章 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
6.1 徑向基函數(shù)及其網(wǎng)絡(luò)分析
6.2 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與設(shè)計(jì)
6.3 廣義向基網(wǎng)絡(luò)
6.4 數(shù)字應(yīng)用對比及性能分析
6.5 小結(jié)
第7章 模糊理論基礎(chǔ)
7.1 引言
7.2 模糊集合及其隸屬函數(shù)
7.3 模糊邏輯
7.4 模糊規(guī)劃與模糊推理
第8章 模糊控制器的設(shè)計(jì)方法
8.1 精確與模糊控制的事例
8.2 模糊邏輯控制過程
8.3 輸入變量和輸出變量的確定
8.4 論域的確定
8.5 確定模糊化和解模糊化方法
……
第9章 運(yùn)動控制中的摩擦力補(bǔ)償及其建模技術(shù)
第10章 模糊控制系統(tǒng)的應(yīng)用
第11章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
第12章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第13章 模糊神經(jīng)系統(tǒng)的應(yīng)用
第14章 遺傳算法
第15章 遺傳算法的應(yīng)用
第16章 模擬退火算法及其應(yīng)用
參考文獻(xiàn)