神经网络控制 徐丽娜编

资 源 简 介

神经网络控制 徐丽娜编

详 情 说 明

神经网络控制是结合了神经网络与自动控制理论的交叉领域，徐丽娜教授编著的教材系统性地介绍了这一前沿技术。书中首先阐述了神经网络的基本原理，包括感知器、BP网络、RBF网络等经典模型的结构和学习算法，特别强调了这些模型如何处理非线性映射和自适应学习能力。

在控制应用方面，该书重点讲解了神经网络如何解决传统控制方法难以处理的复杂系统问题。通过神经网络的逼近特性，可以实现对非线性系统的建模和控制器的设计。书中详细分析了神经网络在系统辨识、自适应控制、预测控制等场景中的具体应用方法。

徐丽娜教授特别注重理论联系实际，书中提供了神经网络控制在机器人、工业过程等领域的典型案例，帮助读者理解如何将算法转化为实际控制系统。书中还探讨了神经网络与其他智能控制方法（如模糊控制、遗传算法）的融合策略，为复杂控制问题提供了更全面的解决方案。