仿射非线性系统的神经网络自适应控制
| 绪论 | 第1-9页 |
| 第一章． 非线性控制基础 | 第9-13页 |
| 1． 概述 | 第9页 |
| 2． 基本定义 | 第9-13页 |
| 第二章． 神经网络基础知识 | 第13-20页 |
| 1． 概述 | 第13页 |
| 2． 前向神经网络 | 第13-16页 |
| 2．1． 网络结构 | 第13-15页 |
| 2．2． 学习算法 | 第15页 |
| 2．3． 网络设计时应注意事项 | 第15-16页 |
| 3． 反馈神经网络 | 第16-20页 |
| 3．1． 网络结构 | 第16-19页 |
| 3．2． 学习算法 | 第19-20页 |
| 第三章． 基于神经网络的系统辨识 | 第20-25页 |
| 1． 基本定义与定理 | 第20-21页 |
| 2． 学习算法 | 第21-25页 |
| 第四章． 神经网络自适应控制器 | 第25-53页 |
| 0． 概述 | 第25-26页 |
| 1． 前向神经网络控制器的设计 | 第26-33页 |
| 1．1．控制器的设计 | 第26-29页 |
| 1．2．性能分析 | 第29-33页 |
| 2． 动态神经网络控制器的设计 | 第33-47页 |
| 2．1．概述 | 第33-34页 |
| 2．2．神经网络辨识 | 第34-42页 |
| 2．2．1 不考虑未建模动态 | 第35-37页 |
| 2．2．2 考虑未建模动态 | 第37-41页 |
| 2．2．3 分析结论 | 第41-42页 |
| 2．3．控制算法 | 第42-46页 |
| 2．4．网络稳定性分析 | 第46-47页 |
| 3． 动态神经网络控制器的应用 | 第47-53页 |
| 第五章． 系统模型建立基础 | 第53-55页 |
| 1． 概述 | 第53页 |
| 2． 建立动力学数学模型的基本理论 | 第53页 |
| 3． 主动悬挂系统模型的简化 | 第53-55页 |
| 第六章． 主动悬挂系统 | 第55-60页 |
| 1． 概述 | 第55页 |
| 2． 系统模型 | 第55-60页 |
| 第七章． 仿真研究 | 第60-77页 |
| 1． 前向神经网络控制器的应用 | 第60-77页 |
