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基于神经网络的近似动态规划理论及其应用研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第13-24页
    1.1 引言第13页
    1.2 最优控制理论概述第13-15页
    1.3 神经网络自适应控制理论概述第15-16页
    1.4 基于神经网络的近似动态规划理论概述第16-22页
        1.4.1 动态规划的基本理论第16-18页
        1.4.2 基于神经网络的近似动态规划基本理论第18-20页
        1.4.3 基于神经网络的近似动态规划的发展历程及研究现状第20-22页
    1.5 本文主要工作第22-24页
第二章 一类带有外部扰动和摩擦的机械系统的神经网络跟踪控制第24-41页
    2.1 引言第24-25页
    2.2 问题描述第25-26页
    2.3 控制器设计第26-30页
        2.3.1 针对外部扰动的神经网络加速前馈补偿器设计第27页
        2.3.2 针对摩擦的神经网络前馈补偿器设计第27-28页
        2.3.3 RISE反馈项设计第28-30页
    2.4 稳定性分析第30-33页
    2.5 仿真研究第33-39页
    2.6 小结第39-41页
第三章 一类连续非仿射非线性系统的鲁棒自适应评价设计第41-66页
    3.1 引言第41-42页
    3.2 基于神经网络的鲁棒自适应评价设计第42-53页
        3.2.1 问题描述第42页
        3.2.2 基于NN的鲁棒自适应评价设计第42-45页
        3.2.3 稳定性分析第45-48页
        3.2.4 仿真研究第48-53页
    3.3 基于模糊小波神经网络的鲁棒自适应评价设计第53-65页
        3.3.1 问题描述第53-55页
        3.3.2 基于FWN的鲁棒自适应评价设计第55-56页
        3.3.3 稳定性分析第56-61页
        3.3.4 仿真研究第61-65页
    3.4 小结第65-66页
第四章 基于数据的一类未知连续非线性系统的鲁棒近似最优跟踪控制第66-86页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 问题描述第67页
    4.3 数据驱动模型的建立第67-70页
    4.4 基于ADP的近似最优跟踪控制器设计第70-76页
        4.4.1 评价NN设计第71-72页
        4.4.2 控制NN设计第72-73页
        4.4.3 稳定性分析第73-76页
    4.5 基于ADP的鲁棒近似最优跟踪控制设计第76-77页
    4.6 仿真研究第77-82页
    4.7 小结第82-86页
第五章 基于GHJB方法的一类离散非线性系统的带约束近似最优控制第86-99页
    5.1 引言第86-87页
    5.2 问题描述第87-89页
    5.3 基于GHJB方法的带约束近似最优控制器设计第89-94页
        5.3.1 基于C-GHJB方程的迭代算法及其收敛性证明第89-92页
        5.3.2 基于C-GHJB方程的迭代算法的神经网络实现第92-94页
    5.4 仿真研究第94-95页
    5.5 小结第95-99页
第六章 基于数据的一类离散零和对策的自适应评价设计第99-112页
    6.1 引言第99-100页
    6.2 问题描述第100-101页
    6.3 基于数据的一类离散零和对策的自适应评价设计第101-108页
        6.3.1 基于数据的系统状态方程第101-103页
        6.3.2 基于数据的最优性能指标函数和最优控制策略第103-107页
        6.3.3 基于数据的迭代ACD算法第107-108页
    6.4 仿真研究第108-111页
    6.5 小结第111-112页
第七章 基于单网络ADP的一类非线性非零和对策的近似最优控制第112-132页
    7.1 引言第112-113页
    7.2 问题描述第113-115页
    7.3 基于单网络ADP的近似最优控制第115-120页
    7.4 稳定性分析第120-125页
    7.5 仿真研究第125-131页
    7.6 小结第131-132页
第八章 问题与展望第132-134页
参考文献第134-146页
攻读博士学位期间的研究成果第146-148页
致谢第148-149页
个人简历第149页

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