非線性自適應逆控制及其應用

第1章 自適應逆控制結構及逆模型的存在性
1. 1 引言
1. 2 傳統(tǒng)反饋控制及自適應控制特點
1. 3 自適應逆控制的原理和特點
1, 4 非線性自適應逆控制的可行性和存在性證明
1. 4. 1 引言
1. 4. 2 非線性系統(tǒng)逆的存在性
1. 4. 3 非線性系統(tǒng)逆存在的一般條件
1. 4. 4 非線性逆系統(tǒng)的求解方法
1. 5 本章小結
第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡控制
2. 1 引言
2. 2 人工神經(jīng)元模型
2. 3 網(wǎng)絡結構及工作方式
2. 4 神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法
2. 4. 1 學習方式
2. 4. 2 學習算法 學習規(guī)則
2. 5 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡
2. 6 CMAC網(wǎng)絡
2. 6. 1 模型結構
2. 6. 2 工作原理
2. 6. 3 學習算法
2. 7 本章小結
第3章 模糊控制
3. 1 引言
3. 2 模糊控制結構分析
3. 3 模糊控制穩(wěn)定性分析
3. 4 模糊控制算法
3. 4. 1 與RBF網(wǎng)絡等效的FR系統(tǒng)模型
3. 4. 2 T-S模糊模型
3. 4. 3 廣義T-S模糊模型
3. 5 本章小結
第4章 模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡融合算法
4. 1 引言
4. 2 神經(jīng)網(wǎng)絡一模糊融合控制算法
4. 2. 1 神經(jīng)網(wǎng)絡一模糊的發(fā)展歷史
4. 2. 2 模糊神經(jīng)元結構
4. 2. 3 混合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡
4. 3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡
4. 3. 1 模糊基函數(shù)
4. 3. 2 模糊系統(tǒng)的通用逼近性
4. 3. 3 FMLP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)
4. 4 自適應神經(jīng)網(wǎng)絡一模糊推理
4. 4. 1 ANNFIS學習算法
4. 4. 2 ANNFIS學習算法的通用逼近性證明
4. 5 本章小結
第5章 非線性系統(tǒng)建模
5. 1 引言
5. 2 NARMA網(wǎng)絡對非線性對象的建模
5. 2. 1 引言
5. 2. 2 NARMA神經(jīng)網(wǎng)絡建模
5. 2. 3 系統(tǒng)Ⅲ建模的仿真實驗
5. 3 BP網(wǎng)絡對非線性對象的建模
5. 3. 1 BP網(wǎng)絡通用建模模型
5. 3. 2 動態(tài)BP算法
5. 3. 3 BP建模的仿真實驗
5. 4 CMAC網(wǎng)絡對非線性對象的建模
5. 4. 1 CMAC網(wǎng)絡建模
5. 4, 2 CMAC建模的仿真實驗
5. 5 非線性系統(tǒng)的T-S模糊模型建模
5. 5. 1 引言
5. 5. 2 模糊控制建模的基本原理
5. 5. 3 基于T-S模糊模型的建模
5. 5. 4 T-S模糊模型建模的仿真實驗
5. 6 廣義T-S模糊模型對非線性對象的建模
5. 6. 1 廣義T-S模糊模型建模
5. 6. 2 廣義T-S模糊模型建模的仿真實驗
5. 7 神經(jīng)網(wǎng)絡一模糊控制對系統(tǒng)的建模
5. 7. 1 自調(diào)整量化因子神經(jīng)模糊控制建模
5. 7. 2 自學習. 自組織神經(jīng)模糊控制建模
5. 8 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的系統(tǒng)建模
5. 9 本章小結
第6章 非線性系統(tǒng)逆建模
6. 1 引言
6. 2 逆建模結構的描述
6. 3 有擾動對象的逆
6. 4 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡逆建模
6. 5 自適應模糊模型逆建模
6. 6 本章小結
第7章 非線性自適應逆控制
7. 1 引言
7. 2 逆控制的描述
7. 3 自適應逆控制系統(tǒng)結構及動態(tài)性能分析
7. 4 幾種非線性自適應濾波器
7. 5 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型參考自適應逆控制
7. 5. 1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型參考自適應逆控制方案
7. 5. 2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結構
7. 5. 3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法
7. 6 非線性自適應逆控制系統(tǒng)的仿真研究
7. 7 本章小結
第8章 非線性系統(tǒng)擾動消除控制
8. 1 引言
8. 2 NQ的計算
8. 3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型參考自適應逆控制及擾動消除組合
8. 3. 1 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的MRAIC方案
8. 3. 2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結構
8. 3. 3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法
8. 4 對象建模和擾動消除組合的系統(tǒng)仿真研究
8. 5 本章小結
第9章 離散混沌系統(tǒng)自適應逆控制同步
9. 1 引言
9. 2 混沌同步的逆控制方案
9. 3 混沌同步逆控制的方法結構
9. 4 逆控制的離散混沌同步系統(tǒng)
9. 4. 1 對象模型辨識
9. 4. 2 神經(jīng)網(wǎng)絡組成的動態(tài)系統(tǒng)表示混沌系統(tǒng)的可能性證明
9. 4. 3 基于BP網(wǎng)絡的離散混沌系統(tǒng)辨識算法
9. 4. 4 神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的設計
9. 4. 5 自適應逆控制混沌同步的算法步驟
9. 5 系統(tǒng)仿真研究
9. 6 本章小結
第10章 連續(xù)混沌系統(tǒng)自適應逆控制同步
10. 1 引言
10. 2 自適應對象擾動消除器在混沌同步中的應用
10. 2. 1 問題的描述
10. 2. 2 控制器的設計
10. 2. 3 混沌對象建模
10. 2. 4 混沌對象逆建模
10. 3 仿真研究
10. 4 本章小結
第11章 自適應逆控制的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡同步保密通信系統(tǒng)
11. 1 引言
11. 2 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的構造
11. 2. 1 問題的描述
11. 2. 2 多層前向網(wǎng)絡對混沌模型的逼近能力
11. 2. 3 神經(jīng)網(wǎng)絡用于混沌系統(tǒng)辨識的一般結構
11. 2. 4 連續(xù)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的構造
11. 2. 5 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡對離散混沌的研究
11. 3 離散混沌神經(jīng)網(wǎng)絡同步
11. 4 離散混沌神經(jīng)網(wǎng)絡在保密通信中的應用
11. 5 仿真研究
11. 6 本章小結
第12章 自適應逆控制的混沌保密通信系統(tǒng)
12. 1 自適應逆控制的離散混沌保密通信系統(tǒng)
12. 1. 1 引言
12. 1. 2 問題的描述
12. 1. 3 自適應逆的離散混沌同步
12. 1. 4 自適應逆的離散混沌同步的保密通信方式
12. 1. 5 仿真研究
12. 2 自適應逆控制的超混沌保密通信系統(tǒng)
12. 2. 1 引言
12. 2. 2 超混沌在保密通信中的應用
12. 2. 3 問題的描述
12. 2. 4 保密通信系統(tǒng)結構設計及分析
12. 2. 5 仿真結果分析
12. 3 本章小結
參考文獻