《神經·模糊·預測控制及其MATLAB實現（第4版）》是2018年10月電子工業出版社出版的圖書，作者是李國勇、楊麗娟。
基本介紹
- 書名：神經·模糊·預測控制及其MATLAB實現（第4版）
- 作者：李國勇、楊麗娟
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2018年10月
- 頁數：384 頁
- 定價：89 元
- 開本：16 開
- ISBN：9787121351686
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書系統地論述了神經網路控制、模糊邏輯控制和模型預測控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB語言、MATLAB工具箱函式和Simulink對其實現的方法。書中取材先進實用，講解深入淺出，各章均有相應的例題，並提供了大量用MATLAB/Simulink實現的仿真實例，便於讀者掌握和鞏固所學知識。
圖書目錄
目 錄
第一篇 神經網路控制及其MATLAB實現
第1章 神經網路理論 （1）
1.1 神經網路的基本概念 （2）
1.1.1 生物神經元的結構與功能特點 （2）
1.1.2 人工神經元模型 （3）
1.1.3 神經網路的結構 （5）
1.1.4 神經網路的工作方式 （6）
1.1.5 神經網路的學習 （6）
1.1.6 神經網路的分類 （9）
1.2 典型神經網路的模型 （9）
1.2.1 MP模型 （9）
1.2.2 感知機 （11）
1.2.3 自適應線性神經網路 （15）
1.2.4 BP神經網路 （17）
1.2.5 徑向基神經網路 （27）
1.2.6 競爭學習神經網路 （31）
1.2.7 學習向量量化神經網路 （40）
1.2.8 Elman神經網路 （41）
1.2.9 Hopfield神經網路 （42）
1.2.10 Boltzmann神經網路 （58）
1.3 神經網路的訓練 （61）
小結 （65）
思考練習題 （65）
第2章 MATLAB神經網路工具箱函式 （66）
2.1 MATLAB神經網路工具箱函式 （66）
2.1.1 神經網路工具箱中的通用函式 （66）
2.1.2 感知機MATLAB函式 （69）
2.1.3 線性神經網路MATLAB函式 （79）
2.1.4 BP神經網路MATLAB函式 （85）
2.1.5 徑向基神經網路MATLAB函式 （96）
2.1.6 自組織神經網路MATLAB函式 （102）
2.1.7 學習向量量化神經網路MATLAB函式 （115）
2.1.8 Elman神經網路MATLAB函式 （118）
2.1.9 Hopfield神經網路MATLAB函式 （121）
2.1.10 利用Demos演示神經網路的建立 （126）
2.2 MATLAB神經網路工具箱的圖形用戶界面 （127）
2.2.1 神經網路編輯器 （128）
2.2.2 神經網路擬合工具 （136）
2.3 基於Simulink的神經網路模組 （139）
2.3.1 模組的設定 （139）
2.3.2 模組的生成 （140）
2.4 神經網路在系統預測和故障診斷中的套用 （143）
2.4.1 系統輸入/輸出數據的處理 （143）
2.4.2 基於神經網路的系統預測 （144）
2.4.3 基於神經網路的故障診斷 （155）
小結 （162）
思考練習題 （162）
第3章 神經網路控制系統 （163）
3.1 神經網路控制理論 （163）
3.1.1 神經網路控制的基本原理 （163）
3.1.2 神經網路在控制中的主要作用 （164）
3.1.3 神經網路控制系統的分類 （165）
3.2 基於Simulink的三種典型神經網路控制系統 （174）
3.2.1 神經網路模型預測控制 （175）
3.2.2 反饋線性化控制 （180）
3.2.3 模型參考控制 （182）
小結 （185）
思考練習題 （186）
第二篇 模糊邏輯控制及其MATLAB實現
第4章 模糊邏輯控制理論 （187）
4.1 模糊邏輯理論的基本概念 （187）
4.1.1 模糊集合及其運算 （187）
4.1.2 模糊關係及其合成 （194）
4.1.3 模糊向量及其運算 （196）
4.1.4 模糊邏輯規則 （197）
4.1.5 模糊邏輯推理 （199）
4.2 模糊邏輯控制系統的基本結構 （205）
4.2.1 模糊控制系統的組成 （205）
4.2.2 模糊控制器的基本結構 （206）
4.2.3 模糊控制器的維數 （206）
4.3 模糊邏輯控制系統的基本原理 （207）
4.3.1 模糊化運算 （207）
4.3.2 資料庫 （208）
4.3.3 規則庫 （211）
4.3.4 模糊推理 （213）
4.3.5 去模糊化 （215）
4.4 離散論域的模糊控制系統的設計 （217）
4.5 具有PID功能的模糊控制器 （222）
小結 （223）
思考練習題 （223）
第5章 MATLAB模糊邏輯工具箱函式 （224）
5.1 MATLAB模糊邏輯工具箱簡介 （224）
5.1.1 模糊邏輯工具箱的功能特點 （224）
5.1.2 模糊推理系統的基本類型 （225）
5.1.3 模糊邏輯系統的構成 （225）
5.2 利用模糊邏輯工具箱建立模糊推理系統 （226）
5.2.1 模糊推理系統的建立、修改與存儲管理 （226）
5.2.2 模糊語言變數及其語言值 （229）
5.2.3 模糊語言變數的隸屬函式 （230）
5.2.4 模糊規則的建立與修改 （236）
5.2.5 模糊推理計算與去模糊化 （240）
5.3 MATLAB模糊邏輯工具箱的圖形用戶界面 （243）
5.3.1 模糊推理系統編輯器 （243）
5.3.2 隸屬函式編輯器 （245）
5.3.3 模糊規則編輯器 （245）
5.3.4 模糊規則瀏覽器 （246）
5.3.5 模糊推理輸入/輸出曲面瀏覽器 （246）
5.4 基於Simulink的模糊邏輯的系統模組 （248）
5.5 模糊推理系統在控制系統中的套用 （251）
小結 （256）
思考練習題 （256）
第6章 模糊神經和模糊聚類及其MATLAB實現 （258）
6.1 基於Mamdani模型的模糊神經網路 （258）
6.1.1 模糊系統的Mamdani模型 （258）
6.1.2 系統結構 （260）
6.1.3 學習算法 （261）
6.2 基於Takagi-Sugeno模型的模糊神經網路 （263）
6.2.1 模糊系統的Takagi-Sugeno模型 （264）
6.2.2 系統結構 （264）
6.2.3 學習算法 （266）
6.3 自適應神經模糊系統及其MATLAB實現 （268）
6.3.1 採用格線分割方式生成模糊推理系統函式 （269）
6.3.2 自適應神經模糊系統的建模函式 （270）
6.3.3 自適應神經模糊推理系統的圖形用戶界面編輯器 （272）
6.3.4 自適應神經模糊推理系統在建模中的套用 （275）
6.4 模糊聚類及其MATLAB實現 （281）
6.4.1 模糊C-均值聚類函式 （281）
6.4.2 模糊減法聚類函式 （282）
6.4.3 基於減法聚類的模糊推理系統建模函式 （284）
6.4.4 模糊C-均值和減法聚類的圖形用戶界面 （285）
小結 （288）
思考練習題 （288）
第三篇 模型預測控制及其MATLAB實現
第7章 模型預測控制理論 （289）
7.1 動態矩陣控制理論 （289）
7.1.1 預測模型 （289）
7.1.2 滾動最佳化 （291）
7.1.3 誤差校正 （292）
7.2 廣義預測控制理論 （292）
7.2.1 預測模型 （293）
7.2.2 滾動最佳化 （293）
7.2.3 反饋校正 （295）
7.3 預測控制理論分析 （296）
7.3.1 廣義預測控制的性能分析 （296）
7.3.2 廣義預測控制與動態矩陣控制規律的等價性證明 （300）
7.3.3 廣義預測控制與動態矩陣控制的比較 （302）
小結 （302）
思考練習題 （302）
第8章 MATLAB預測控制工具箱函式 （303）
8.1 系統模型辨識函式 （303）
8.1.1 數據向量或矩陣的歸一化 （303）
8.1.2 基於線性回歸方法的脈衝回響模型辨識 （305）
8.1.3 脈衝回響模型轉換為階躍回響模型 （308）
8.1.4 模型的校驗 （309）
8.2 系統模型建立與轉換函式 （309）
8.2.1 模型轉換 （310）
8.2.2 模型建立 （314）
8.3 基於階躍回響模型的控制器設計與仿真函式 （316）
8.3.1 輸入/輸出有約束的模型預測控制器設計與仿真 （316）
8.3.2 輸入/輸出無約束的模型預測控制器設計 （317）
8.3.3 計算由階躍回響模型構成的閉環系統模型 （319）
8.4 基於狀態空間模型的預測控制器設計函式 （320）
8.4.1 輸入/輸出有約束的狀態空間模型預測控制器設計 （320）
8.4.2 輸入/輸出無約束的狀態空間模型預測控制器設計 （321）
8.4.3 狀態估計器設計 （324）
8.5 系統分析與繪圖函式 （325）
8.5.1 計算和繪製系統的頻率回響曲線 （326）
8.5.2 計算頻率回響的奇異值 （327）
8.5.3 計算系統的極點和穩態增益矩陣 （327）
8.5.4 系統分析和繪圖 （327）
8.6 通用功能函式 （328）
8.6.1 通用模型轉換 （329）
8.6.2 方程求解 （330）
8.6.3 離散系統的分析 （330）
8.7 MATLAB模型預測控制工具箱的圖形用戶界面 （331）
小結 （336）
思考練習題 （336）
第9章 隱式廣義預測自校正 （337）
控制及其MATLAB實現 （337）
9.1 單輸入單輸出系統的隱式廣義預測自校正控制算法 （337）
9.2 多輸入多輸出系統的隱式廣義預測自校正控制算法 （340）
9.3 仿真研究 （344）
9.3.1 單輸入單輸出系統的仿真研究 （344）
9.3.2 多輸入多輸出系統的仿真研究 （347）
小結 （348）
思考練習題 （348）
附錄A MATLAB程式清單 （349）
附錄B MATLAB函式一覽表 （361）
附錄C MATLAB函式分類索引 （367）
參考文獻 （369）
