神经网络建模与动态系统辨识--聚文网

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·采用半经验神经网络，在机理模型的基础上引入神经网络修正，从而将传统的黑箱模型转换为灰箱模型，极大地降低了模型的维数以及训练集的大小。 ·示例和实验都是针对典型飞行器展开的，对飞行器自适应控制系统以及气动参数辨识建立了一套完整的处理方法，包含大量计算实验结果及分析。

内容简介

本书由来自莫斯科航空学院的学者撰写，研究如何为复杂系统建立自适应的神经网络模型。本书首先对动态系统进行抽象和概括，引申讨论了参数自适应、结构自适应、对象自适应、控制目标自适应等主题。然后对动态系统建模与控制中的传统神经网络方法进行总结和讨论，系统论述了学习算法、数据集获取等问题。本书的核心是关于半经验神经网络的理论及应用，通过在机理模型的基础上引入神经网络修正，构建了一个完整的理论体系。本书可以作为人工智能、自动控制、飞行器设计、系统辨识、复杂系统建模与仿真等学科或方向的教学用书，也可以为相关领域的工程技术人员提供有价值的参考。

译者序
前言
致谢
缩略词表
符号表
引言
第1章非线性动态系统受控运动的建模问题
1.1作为研究对象的动态系统
1.1.1动态系统的一般概念
1.1.2动态系统的分类
1.1.3环境的类型
1.1.4系统与环境的交互
1.1.5动态系统概念的形式化
1.1.6系统的行为和活动
1.2动态系统和自适应问题
1.2.1自适应的类型
1.2.2自适应控制问题的一般特征
1.2.3自适应系统基本结构的变体
……

神经网络建模与动态系统辨识

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