Подлинный нерв и Middot; Blur & Middot; прогнозируйте контроль и его реализацию Matlab 4 -й версии языка компьютерного и интернет -программирования и проектирования программирования.
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Основная информация
Название: Нерв·Нечеткий·Прогнозирующий контроль и его реализация MATLAB (4 -е издание)
Автор: Ли Гойон, под редакцией Ян Лиджуан
Пресса: электронная промышленная пресса
Дата публикации: 2018-10
ISBN: 9787121351686
Оглавление
Статья 1 контроль нейронной сети и ее реализация MATLAB
Глава 1 Теория нейронной сети (1)
1.1 Основные концепции нейронных сетей (2)
1.1.1 Структурные и функциональные характеристики биологических нейронов (2)
1.1.2 Модель искусственного нейрона (3)
1.1.3 Структура нейронной сети (5)
1.1.4 Как работают нейронные сети (6)
1.1.5 Изучение нейронных сетей (6)
1.1.6 Классификация нейронных сетей (9)
1.2 Модель типичных нейронных сетей (9)
1.2.1 Модель МП (9)
1.2.2 Машина восприятия (11)
1.2.3 Адаптивная линейная нейронная сеть (15)
1.2.4 BP Нейронная сеть (17)
1.2.5 Радиальная нейронная сеть (27)
1.2.6 Нейронная сеть конкуренции (31)
1.2.7 Нейронная сеть квантования вектора обучения (40)
1.2.8 Нейронная сеть Элмана (41)
1.2.9 Нейронная сеть Hopfield (42)
1.2.10 Нейронная сеть Больцмана (58)
1.3 Обучение нейронных сетей (61)
Резюме (65)
Упражнения по мышлению (65)
Глава 2 Функция инструментов нейронной сети MATLAB (66)
2.1 Функция инструментов нейронной сети MATLAB (66)
2.1.1 Общие функции в наборе инструментов нейронной сети (66)
2.1.2 Функция персептрона matlab (69)
2.1.3 Функция MATLAB линейной нейронной сети (79)
2.1.4 BP Нейронная сеть Matlab Функция (85)
2.1.5 Радиальная базисная функция нейронной сети Matlab Функция (96)
2.1.6 Функция MATLAB самоорганизованной нейронной сети (102)
2.1.7. Функция MATLAB Функция квантования вектора обучения (115)
2.1.8 Нейронная сеть Элмана Функция Matlab (118)
2.1.9 Функция нейронной сети Hopfield Matlab (121)
2.1.10 демонстрации демонстрируют создание нейронной сети (126)
2.2 Графический пользовательский интерфейс MATLAB Нейронной сети набора инструментов (127)
2.2.1 Редактор нейронной сети (128)
2.2.2 Инструмент подгонки нейронной сети (136)
2.3 Модуль нейронной сети на основе симулинк (139)
2.3.1 Настройки модуля (139)
2.3.2 Генерация модулей (140)
2.4 Применение нейронных сетей в прогнозировании системы и диагностике разломов (143)
2.4.1 Обработка системных входных данных/выходных данных (143)
2.4.2 Прогнозирование системы на основе нейронных сетей (144)
2.4.3 Диагностика разломов на основе нейронной сети (155)
Резюме (162)
Упражнения по мышлению (162)
Глава 3 Система контроля нейронной сети (163)
3.1 Теория контроля нейронной сети (163)
3.1.1 Основные принципы контроля нейронной сети (163)
3.1.2 Основная роль нейронных сетей в контроле (164)
3.1.3 Классификация систем управления нейронной сетью (165)
3.2 Три типичные системы управления нейронной сетью на основе Simulink (174)
3.2.1 Прогнозирование модели нейронной сети (175)
3.2.2. Контроль линеаризации обратной связи (180)
3.2.3 Модель контроля ссылки (182)
Резюме (185)
Упражнения по мышлению (186)
ГЛАВА 2 COUSCY LOGIC CONTROL и его реализация MATLAB
Глава 4 Теория нечеткого логического управления (187)
4.1 Основные концепции теории нечеткой логики (187)
4.1.1 Нечеткие наборы и их операции (187)
4.1.2 Нечеткие отношения и их синтез (194)
4.1.3 Нечеткие векторы и их операции (196)
4.1.4 Правила нечеткой логики (197)
4.1.5 нечеткие логические рассуждения (199)
4.2 Основная структура системы управления нечеткой логикой (205)
4.2.1 Состав нечеткой системы управления (205)
4.2.2 Основная структура нечеткого контроллера (206)
4.2.3 Размеры нечетких контроллеров (206)
4.3 Основные принципы системы управления нечеткой логикой (207)
4.3.1 Операция пузификации (207)
4.3.2 База данных (208)
4.3.3 База правил (211)
4.3.4 нечеткие рассуждения (213)
4.3.5 Дефозификация (215)
4.4 Проектирование нечеткой системы управления в дискретном домене (217)
4.5 Нечеткий контроллер с функцией PID (222)
Резюме (223)
Упражнения по мышлению (223)
Глава 5 Функция Matlab Fuzzy Logic Toolbox (224)
5.1 ВВЕДЕНИЕ В МАТЛАБСКИЙ ЛОГИЧЕСКОЙ ЛОГИЧЕСКИЙ ЛОГИЧЕСКИЙ ЛОГИЧЕСКИЙ ЛОГИЧЕСКИЙ ЛОГИЧЕСКИЙ ЛОГИЧЕСКИЙ ЛОГИЧЕСКИЙ ЛОГИЧЕСКИЙ ЛОГИЧЕСКОЙ
5.1.1 Функциональные характеристики набора инструментов нечеткой логики (224)
5.1.2 Основные типы систем нечетких выводов (225)
5.1.3 Состав нечеткой логической системы (225)
5.2 Используйте набор инструментов Fuzzy Logic, чтобы установить нечеткую систему рассуждений (226)
5.2.1 Создание, модификация и управление хранением систем нечетких выводов (226)
5.2.2.2 Пецидиальные языковые переменные и их языковые ценности (229)
5.2.3 Функция членства от нечетких языковых переменных (230)
5.2.4 Создание и изменение нечетких правил (236)
5.2.5 Расчет и дефузификация нечеткого вывода (240)
5.3 Графический пользовательский интерфейс Matlab Fuzzy Logic Toolbox (243)
5.3.1 Редактор системы нечетких рассуждений (243)
5.3.2 Редактор функций членства (245)
5.3.3 Редактор нечетких правил (245)
5.3.4 Браузер нечетких правил (246)
5.3.5 Браузер ввода/выходной поверхности нечеткого вывода (246)
5.4 Системный модуль на основе нечеткой логики Simulink (248)
5.5 Применение системы нечетких рассуждений в системе управления (251)
Резюме (256)
Упражнения по мышлению (256)
Глава 6 Нечеткая нейронная и нечеткая кластеризация и ее реализация Matlab (258)
6.1 Нечеткая нейронная сеть на основе модели Мамдани (258)
6.1.1 Модель нечеткой системы Mamdani (258)
6.1.2 Структура системы (260)
6.1.3 Алгоритм обучения (261)
6.2 Нечеткая нейронная сеть на основе модели Такаги-Сугено (263)
6.2.1 Модель нечеткой системы Такаги-Сугено (264)
6.2.2 Структура системы (264)
6.2.3 Алгоритм обучения (266)
6.3 Адаптивная нейронная нечеткая система и ее реализация MATLAB (268)
6.3.1 Сгенерировать функции системы нечеткого вывода с использованием сегментации сети (269)
6.3.2 Функция моделирования адаптивной нейронной нечеткой системы (270)
6.3.3 Редактор графического интерфейса пользователя для адаптивной системы нечетких рассуждений (272)
6.3.4 Применение адаптивной системы нечетких рассуждений в моделировании (275)
6.4 Нечеткая кластеризация и ее реализация Matlab (281)
6.4.1 Функция нефтеновой кластеризации C-MEAN (281)
6.4.2 Функция кластеризации нечеткой вычитания (282)
6.4.3 Функция моделирования системы нечеткого вывода на основе кластеризации вычитания (284)
6.4.4 Графический пользовательский интерфейс для нечетких C-средних и кластеризации вычитания (285)
Резюме (288)
Упражнения по мышлению (288)
Прогнозирующий контроль модели части 3 и ее реализация MATLAB
ГЛАВА 7 МОДЕЛЬ ПРЕДИСЛОЖЕНИЯ Теория контроля (289)
7.1 Теория управления динамической матрицей (289)
7.1.1 Прогнозирующая модель (289)
7.1.2 Оптимизация проката (291)
7.1.3 Коррекция ошибок (292)
7.2 Обобщенная теория прогнозного контроля (292)
7.2.1 Прогнозирующая модель (293)
7.2.2 Оптимизация проката (293)
7.2.3 Коррекция обратной связи (295)
7.3 Анализ теории прогнозирования контроля (296)
7.3.1 Анализ производительности обобщенного прогнозирующего контроля (296)
7.3.2 Доказательство эквивалентности между обобщенным прогнозирующим контролем и законом динамического управления матрицей (300)
7.3.3 Сравнение между обобщенным прогностическим контролем и управлением динамической матрицей (302)
Резюме (302)
Упражнения по мышлению (302)
Глава 8 Matlab Predictive Control Function Function (303)
8.1 Функция идентификации модели системы (303)
8.1.1 Нормализация векторов или матриц данных (303)
8.1.2 Идентификация модели импульсного отклика на основе метода линейной регрессии (305)
8.1.3 Преобразовать модель импульсного отклика в модель ответа на шаг (308)
8.1.4 Проверка модели (309)
8.2 Функции создания и преобразования системной модели (309)
8.2.1 Трансформация модели (310)
8.2.2 Модельное создание (314)
8.3 Функции конструкции и моделирования контроллера на основе модели шага ответа (316)
8.3.1 Конструкция и симуляция контроллера прогнозирования модели ввода/вывода (316)
8.3.2 Ввод/вывод без ограниченных модели Конструкция контроллера модели (317)
8.3.3 Рассчитайте модель системной системы с замкнутым контуром, состоящую из модели пошагового ответа (319)
8.4 Функция проектирования прогнозирования контроллера на основе модели пространства состояний (320)
8.4.1 Конструкция контроллера прогнозирования модели пространства состояния с ограничениями при вводе/выводе (320)
8.4.2 Ввод/вывод неограниченного проекта контроллера модели пространства состояния (321)
8.4.3 Конструкция оценки состояния (324)
8.5 Системный анализ и функции рисования (325)
8.5.1 Рассчитайте и нарисуйте кривую частотного характеристик системы (326)
8.5.2 Рассчитайте единственное значение частотной характеристики (327)
8.5.3 Матрица усиления полюса и стационарного усиления вычислительной системы (327)
8.5.4 Анализ и чертеж системы (327)
8.6 Общая функция функции (328)
8.6.1 Общая трансформация модели (329)
8.6.2 Решение уравнений (330)
8.6.3 Анализ дискретных систем (330)
8.7 Графический пользовательский интерфейс Matlab Model Control Toolbox (331)
Резюме (336)
Упражнения по мышлению (336)
Глава 9 Неявное обобщенное прогнозирование самокоррекция (337)
Управление и его реализация Matlab (337)
9.1 Алгоритм саморекоррекции неявного прогнозирования.
9.2 Алгоритм саморекоррекции неявного прогнозирования для систем мульти входных и многоотдачи (340)
9.3 ИССЛЕДОВАНИЕ ИМЕНТИРОВАНИЯ (344)
9.3.1 Имитационное исследование системы отдельной входной и отдельной вывода (344)
9.3.2 ИССЛЕДОВАНИЕ ИМПЕРАТИРОВАНИЯ МНОГО ВКЛЮЧЕНИЯ И МЕПЕТИ-ВЫПОЛНЕНИЯ (347)
Резюме (348)
Упражнения по мышлению (348)
ПРИЛОЖЕНИЕ СПИСОК ПРОГРАММЫ MATLAB (349)
Приложение B Список функций MATLAB (361)
Приложение C Индекс классификации функций Matlab (367)
Ссылки (369)
Краткое содержание
В этой книге систематически обсуждаются основные концепции, принципы работы, алгоритмы управления управлением нейронной сетью, нечеткий логический управление и прогнозирование модели, а также методы реализации их с использованием языка MATLAB, функций MATLAB Toolbox и Simulink.Книга является продвинутой и практичной, и объяснение легко понять.
об авторе
Ли Гуён, профессор университета, старший автор, член Ассоциации электротехники Шаньси, член Ассоциации автоматизации Шаньси, направления работ: теория управления, прогнозирующее управление, нейронная сеть, нечеткий контроль, технология MATLAB и компьютерного управления и и т. Д.