神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制

第一章 自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與控制
1.1 引言
1.2 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
1.2.1 特征空間的劃分
1.2.2 WTA競爭學(xué)習(xí)機(jī)制
1.2.3 SOFM模型及其學(xué)習(xí)算法
1.3 SOFM算法的穩(wěn)態(tài)性質(zhì)
1.3.1 輸入空間逼近與廣義uoyd算法
1.3.2 學(xué)習(xí)向量量化(LVQ)
1.3.3 SOFM穩(wěn)態(tài)性質(zhì)定量描述
1.4 SOFM算法的規(guī)范化數(shù)學(xué)模型
1.4.1 改進(jìn)的自組織神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型
1.4.2 自組織算法的ODE分析
1.4.3 神經(jīng)元權(quán)重集惟一解的存在性
1.4.4 神經(jīng)元權(quán)重穩(wěn)態(tài)解的形式
1.4.5 拓?fù)浔３肿越M織模型的分析
1.5 SOFM算法與系統(tǒng)辨識(shí)
1.5.1 自組織最小二乘辨識(shí)
1.5.2 算法仿真與分析
1.6 SOFM在機(jī)器人手眼協(xié)調(diào)控制中的應(yīng)用
1.6.1 機(jī)器人手眼系統(tǒng)描述
1.6.2 基于自組織網(wǎng)絡(luò)的手眼協(xié)調(diào)控制
1.6.3 仿真結(jié)果
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第二章 非拓?fù)浔３肿越M織算法
2.1 神經(jīng)氣體模型
2.2 群落生長型自組織模型
2.3 自組織聚類實(shí)驗(yàn)
2.4 GGM模型用于混沌系統(tǒng)辨識(shí)
2.4.1 混沌系統(tǒng)的相空間重構(gòu)
2.4.2 相空間劃分與混沌系統(tǒng)辨識(shí)
2.4.3 仿真結(jié)果與分析
2.5 N0自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與應(yīng)用
2.5.1 引言
2.5.2 內(nèi)源性NO擴(kuò)散機(jī)制
2.5.3 規(guī)則空間NO擴(kuò)散模型
2.5.4 NO自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5.5 GmNets網(wǎng)絡(luò)模型及應(yīng)用
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第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制系統(tǒng)
3.1 基于高斯函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(GPFN)的智能控制
3.1.1 引言
3.1.2 GPFN網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)辨識(shí)
3.1.3 基于GPFN網(wǎng)絡(luò)的智能PID控制器設(shè)計(jì)
3.1.4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.1.5 小結(jié)
3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性智能控制系統(tǒng)
3.2.1 基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制
3.2.2 單層自適應(yīng)Adaline網(wǎng)絡(luò)的智能控制器設(shè)計(jì)
3.2.3 基于多層自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性自校正控制
3.3 基于動(dòng)態(tài)遞歸網(wǎng)絡(luò)的非線性智能控制
3.3.1改 進(jìn)型動(dòng)態(tài)遞歸網(wǎng)絡(luò)與控制算法
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第四章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自適應(yīng)控制
4.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織控制
4.1.1 自組織模糊控制器
4.1.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織控制系統(tǒng)
4.1.3 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果及應(yīng)用分析
4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊邏輯推理智能控制
4.2.1 模糊邏輯控制
4.2.2 模糊高斯基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)推理控制
4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)
4.2.4 系統(tǒng)仿真結(jié)果與倒立擺控制
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第五章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在兩足步行機(jī)器人控制中的應(yīng)用
5.1 概述
5.2 兩足步行機(jī)器人建模
5.2.1 引言
5.2.2 解耦模型
5.2.3 ZlVIP計(jì)算
5.3 兩足步行機(jī)器人穩(wěn)定性分析與運(yùn)動(dòng)控制
5.3.1 序言
5.3.2 基本概念
5.3.3 兩足動(dòng)態(tài)步行的姿態(tài)穩(wěn)定性分析及姿態(tài)控制器構(gòu)造
5.3.4 步態(tài)穩(wěn)定性分析及步態(tài)控制
5.3.5 兩足步行機(jī)器人動(dòng)態(tài)步行的實(shí)時(shí)時(shí)位控制方案
5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)步態(tài)控制器
5.4.1 CMAC模型及其特點(diǎn)
5.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)步態(tài)控制
5.4.3 計(jì)算機(jī)仿真研究與結(jié)果分析
5.5 利用CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩足機(jī)器人穩(wěn)定自適應(yīng)控制
5.5.1 序言
5.5.2 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自組織學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)
5.5.3 虛擬模型控制與虛擬動(dòng)態(tài)空間
5.5.4 自適應(yīng)CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
5.5.5 仿真分析
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第六章 增強(qiáng)學(xué)習(xí)與神經(jīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃
6.1 引言
6.2 增強(qiáng)學(xué)習(xí)理論的形成和發(fā)展
6.2.1 增強(qiáng)學(xué)習(xí)的學(xué)科基礎(chǔ)
6.2.2 增強(qiáng)學(xué)習(xí)理論的早期發(fā)展
6.2.3 增強(qiáng)學(xué)習(xí)理論的成熟
6.3 神經(jīng)元的非聯(lián)想與聯(lián)想增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法
6.3.1 神經(jīng)元的非聯(lián)想增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法(Non-associative RL)
6.3.2 聯(lián)想增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法
6.4 時(shí)域差值學(xué)習(xí)理論與算法
6.4.1 Markov鏈與多步學(xué)習(xí)預(yù)測問題
6.4.2 時(shí)域差值TD(Temporal Difference)學(xué)習(xí)算法
6.5 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法
6.5.1 MDP與動(dòng)態(tài)規(guī)劃
6.5.2 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法
6.6 神經(jīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃
6.6.1 基于線性值函數(shù)逼近的時(shí)域差值學(xué)習(xí)算法
6.6.2 基于CMAC的增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法
6.6.3 非線性函數(shù)逼近與殘差增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法
6.6.4 基于執(zhí)行器一評(píng)判器結(jié)構(gòu)的神經(jīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法
6.7 增強(qiáng)學(xué)習(xí)與神經(jīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的應(yīng)用
6.7.1 增強(qiáng)學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制中的應(yīng)用
6.7.2 增強(qiáng)學(xué)習(xí)在非線性系統(tǒng)學(xué)習(xí)控制中的應(yīng)用
6.7.3 增強(qiáng)學(xué)習(xí)在優(yōu)化和調(diào)度中的應(yīng)用
6.8 小結(jié)
參考文獻(xiàn)