PID神经元网络及其控制系统|舒怀林|国防工业出版社

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PID神经元网络及其控制系统

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作者：舒怀林	出版社：国防工业出版社
译者：	丛书名：
出版日期：2006-2-10	上架日期：2006-4-12 9:10:00
ISBN：7118043257	页数：版次：1-1
开本：16开	装帧：平装

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| 大封面 | 封底 | 前言 | 内容简介 | 序言 | 目录 | 作者简介 | 译者简介 | 作者序 | 译者序 |

【读者评论】

内容简介
本书建立了一种新的人工神经元网络——PID神经元网络(PIDNN)，研究了其在控制系统中的应用问题。全书共分10章。本书提出了比例、积分、微分(PID)神经元，指出了它们的生物背景；参照PID控制规律确定网络的连接形式和网络的连接权重初值，构成了单输出和多输出的PIDNN；研究了PIDNN的收敛性和稳定性，阐述了PIDNN在系统辨识和系统控制方面的性能；介绍了PIDNN实现的途径和编程方法，包括在VB、LABVIEW、MCGS纽态软件中的实现方法；给出了大量仿真和实际应用实例；最后是全书的结论和未来发展方向的展望。
本书可供从事智能控制与智能系统研究、设计和应用的科技人员参考，可供高等学校相关专业的高年级学生和研究生进行课题研究时参考。

目录
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第1章绪论
1．1传统控制理论的局限性
1．2人工神经元网络控制系统的特点和弱点
1．3 PID控制的特点及其和神经元网络的结合
1．3．1传统PID控制的特点
1．3．2神经元网络和PID控制相结合的研究现状
1．4：Pff)神经元网络(PIDNN)的特点和结构形式
1．4．1 PIDNN的特点
1．4．2 PIENN的结构形式
1．5对PINN所做的主要工作和创新点
第2章比例、积分、微分(PID)神经元
2．1生物神经元的特性及PII机能
2．2 PID神经元的结构形式和计算方法
2．2．1  神经元的基本模型结构形式
2．2．2 PID神经元的计算方法
2．3小结
第3章PID神经元网络
3．1引言
3．2一般前向神经元网络的特性和缺陷
3．3 PKNN的基本形式——SPIDNN
3．3．1 SPIDNN的结构形式
3．3．2 SPINN的前向算法
3．3．3 SPIDNN的反传算法
3．4多输出PIiNN——MPIDNN
3．4．1 MPINN的结构形式
3．4．2 MtNN前向算法
3．4．3 MPINN的反传算法
3．5。PIDNN连接权重初值的选取和等价系统
3．5．1神经元网络连接权重初值选取的重要性
3．5．2 SPIDNN的连接权重初值选取和等价系统
3．5．3 MPIINN的连接权重初值选取和等价系统
3．6小结
第4章基于PID神经元网络的非线性系统辨识
4．1引言
4．2 PIDNN进行系统辨识的理论基础
4．3 PIDNN进行系统辨识的结构分析
4．4 PIINN的系统辨识程序
4．5 PIINN进行非线性动态系统辨识实例
4．5．1单变量非线性动态系统辨识
4．5．2  多变量非线性动态系统辨识
4．6小结
第5章Pill神经元网络单变量控制系统
5．1  引言
5．2 SPITNN控制系统的结构和算法
5．2．1 sPIl3NN控制系统的结构
5．2．2 SPINN控制器的前向计算方法
5．2．3 SPIINN控制器的反传学习计算方法
5．3 SPffNN单变量控制系统的稳定性分析
5．4 SPIDNN单变量控制系统仿真结果
5．4．1  线性单变量系统的控制-
5．4．2  带时延单变量系统的控制
5．4．3  非线性时变单变量系统的控制
5．5小结
第6章PID神经元网络多变量控制系统理论
6．1多变量系统控制的特点和问题
6．2 PIDNN多变量控制系统的结构和算法
6．2．1 P11NN多变量控制系统的结构
6．2．2 P11NN多变量控制系统的前向计算方法
6．2．3 PIDNN多变量控制系统的反传计算方法
6．3 PIINN多变量控制系统的收敛性和稳定性分析
6．4小结
第7章PID神经元网络多变量控制系统仿真
7．1线性多变量控制系统的控制
7．1．1  线性强耦合二变量一阶系统的控制
7．1．2线性强耦合三变量一阶系统的控制
7．2带时延强耦合多变量系统的控制
7．2．1  大时延多变量线性系统的控制
7．2．2大时延多变量复杂结构系统的控制
7．3非线性强耦合多变量系统的控制
7．3．1非线性二变量系统1的控制
7．3．2非线性多变量系统2的控制
7．3．3非线性时变多变量系统的控制
  7．4时变强耦合多变量系统的控制
7．4．1  线性多变量时变系统的控制
7．4．2非线性时变多变量系统的控制
  7．5输入一输出非对称多变量系统的控制
  7．6小结
第8章常用软件平台上的PIDNN程序设计
  8．1基于VB的PIINIX／控制系统仿真程序
8．1．1程序结构
8．1．2主要程序
  8．2基于虚拟仪器LABV．1W的PIDNN程序设计
8．2．1虚拟仪器ABVIW简介
8．2．2 PNN算法在LABVIEW中的模块化结构
8．2．3程序界面的设计
8．2．4 LABVIEW中功能模块的编程
8．3基于MCGS组态软件的PIDNN控制
8．3．1 MCGS组态软件简介
8．3．2 PIINN算法的实现
第9章PID神经元网络控制系统的应用
9．1基于以太网的P11NN及其对加热炉的控制
9．2船用柴油机PIDNN控制系统
9．3采用双输出PffNN控制的变风量空调系统
9．4采用四输出PIDNN控制的变风量空调系统
9．5基于PIDNN的冷连轧板形板厚多变量系统的控制
9．6 PIINN对小车倒立摆的控制
9．7注塑机料筒多段温度．PIDNN解耦控制系统
9．8小结
第10章总结与展望
10．1总结
10．2展望
参考文献

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