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智能控制第4版仿真程序-下载.zip 《智能控制(第4版)》中的程序,第6章 神经网络的理论基础 6.1 神经网络发展简史 6.2 神经网络原理 6.3 神经网络的分类 6.4 神经网络学习算法 6.4.1 Hebb学习规则 6.4.2 Delta(δ)学习规则 6.5 神经网络的特征及要素 6.6 神经网络控制的研究领域 思考题与习题6 第7章 典型神经网络 7.1 单神经元网络 7.2 BP神经网络 7.2.1 BP网络特点 7.2.2 BP网络结构 7.2.3 BP网络的逼近 7.2.4 BP网络的优缺点 7.2.5 BP网络逼近仿真实例 7.2.6 BP网络模式识别 7.2.7 BP网络模式识别仿真实例 7.3 RBF神经网络 7.3.1 RBF网络结构与算法 7.3.2 RBF网络设计实例 7.3.3 RBF网络的逼近 7.3.4 高斯基函数的参数对RBF网络逼近的影响 7.3.5 隐含层节点数对RBF网络逼近的影响 7.3.6 控制系统设计中RBF网络的逼近 思考题与习题7 本章附录(程序代码) 第8章 高级神经网络 8.1 模糊RBF网络 8.1.1 网络结构 8.1.2 基于模糊RBF网络的逼近算法 8.1.3 仿真实例 8.2 小脑模型神经网络 8.2.1 CMAC概述 8.2.2 一种典型CMAC算法 8.2.3 仿真实例 8.3 Hopfield网络 8.3.1 Hopfield网络原理 8.3.2 基于Hopfield网络的路径优化 思考题与习题8 本章附录(程序代码) 第9章 神经网络控制 9.1 概述 9.2 神经网络控制的结构 9.2.1 神经网络监督控制 9.2.2 神经网络直接逆控制 9.2.3 神经网络自适应控制 9.2.4 神经网络内模控制 9.2.5 神经网络预测控制 9.2.6 神经网络自适应评判控制 9.2.7 神经网络混合控制 9.3 单神经元自适应控制 9.3.1 单神经元自适应控制算法 9.3.2 仿真实例 9.4 RBF网络监督控制 9.4.1 RBF网络监督控制算法 9.4.2 仿真实例 9.5 RBF网络自校正控制 9.5.1 神经网络自校正控制原理 9.5.2 自校正控制算法 9.5.3 RBF网络自校正控制算法 9.5.4 仿真实例 9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制 9.6.1 基于RBF网络的控制器设计 9.6.2 仿真实例 9.
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