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题名/责任者:

神经网络建模与动态系统辨识/(俄罗斯) 尤里·蒂蒙塞维, 米哈伊尔·埃戈尔切夫著 蔡远利, 邓逸凡译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024.7

ISBN及定价:

978-7-111-75674-3/CNY99.00

载体形态项:

x, 274页:图;26cm

统一题名:

Neural network modeling and identification of dynamical systems

丛编项:

计算机科学丛书

个人责任者:

蒂蒙塞维 (Tiumentsev, Yury) 著

个人责任者:

埃戈尔切夫 (Egorchev, Mikhail) 著

个人次要责任者:

蔡远利 译

个人次要责任者:

邓逸凡 译

学科主题:

人工神经网络-研究

中图法分类号:

TP183

出版发行附注:

本版由Elsevier Inc.授权机械工业出版社在中国大陆地区 (不包括香港、澳门特别行政区及台湾地区) 出版发行

责任者附注:

尤里·蒂蒙塞维, 莫斯科航空学院飞行动力学与控制系及计算数学与程序设计系教授, 俄罗斯神经网络学会 (RNNS) 副理事长。研究领域包括人工神经网络、动态系统的神经网络建模与辨识、自适应与智能系统、非线性动态系统数学建模与计算机仿真等。米哈伊尔·埃戈尔切夫, 俄罗斯RoboCV公司高级软件研发工程师, 主要从事机器人应用系统自适应及最优控制方向的研究。目前的研究兴趣包括人工神经网络、动态系统神经网络建模与辨识、非线性动态系统数学建模与计算机仿真、数值优化方法、最优控制等。蔡远利, 西安交通大学自动化学院教授、博士生导师, 电子与信息学部控制理论与控制工程学科学术带头人。邓逸凡, 西安交通大学自动化学院副研究员、硕士生导师。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书首先对动态系统进行抽象和概括, 引申讨论了参数自适应、结构自适应、对象自适应、控制目标自适应等主题。然后对动态系统建模与控制中的传统神经网络方法进行总结和讨论, 系统论述了学习算法、数据集获取等问题。本书的核心是关于半经验神经网络的理论及应用, 通过在机理模型的基础上引入神经网络修正, 构建了一个完整的理论体系。

使用对象附注:

本书可以作为人工智能、自动控制、飞行器设计、系统辨识、复杂系统建模与仿真等学科或方向的教学用书, 也可以为相关领域的工程技术人员提供有价值的参考

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