《电子信息与电气工程技术丛书：RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》特色： 神经网络控制算法重点置于学科交叉部分的前沿研究和介绍一些有潜力的新思想、新方法，同时又兼顾基本概念、基本理论和基本方法； 针对每种神经网络控制算法，给出了完整的MATLAB仿真程序，并给出了程序的说明和仿真结果，具有很强的可读性； 着重从应用角度出发，理论联系实际，面向广大工程技术人员，具有很强的工程性和实用性。书中有大量应用实例及其结果分析，为读者提供了有益的借鉴；
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6.2
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版权页
前言
符号说明
目录
第1章 绪论
1.1 神经网络控制
1.2 RBF神经网络
1.3 机器人RBF神经网络控制
1.4 控制系统S函数设计
1.5 简单自适应控制系统设计实例
附录 仿真程序
参考文献
第2章 RBF神经网络设计与仿真
2.1 RBF神经网络算法及仿真
2.2 基于梯度下降法的RBF神经网络逼近
2.3 高斯基函数的参数对RBF网络逼近的影响
2.4 隐含层节点数对RBF网络逼近的影响
2.5 RBF神经网络的建模训练
2.6 RBF神经网络逼近
附录 仿真程序
参考文献
第3章 基于梯度下降法的RBF神经网络控制
3.1 基于RBF神经网络的监督控制
3.2 基于RBF神经网络的模型参考自适应
3.3 RBF自校正控制
附录 仿真程序
参考文献
第4章 自适应RBF神经网络控制
4.1 基于神经网络逼近的自适应控制
4.2 基于神经网络逼近的未知参数自适应控制
4.3 基于RBF神经网络的直接鲁棒自适应控制
附录 仿真程序
参考文献
第5章 神经网络滑模控制
5.1 经典滑模控制器设计
5.2 基于RBF神经网络的二阶SISO系统的滑模控制
5.3 基于RBF逼近未知函数f（·）和g（·）的滑模控制
5.4 基于神经网络最小参数学习法的自适应滑模控制
附录 仿真程序
参考文献
第6章 基于模型整体逼近的自适应RBF控制
6.1 基于RBF神经网络补偿的机器人自适应控制
6.2 基于滑模鲁棒项的RBF神经网络机器人控制
6.3 基于HJI理论和RBF神经网络的鲁棒控制
附录 仿真程序
参考文献
第7章 基于局部逼近的自适应RBF控制
7.1 基于名义模型的机械臂鲁棒控制
7.2 基于局部模型逼近的自适应RBF机械手控制
7.3 工作空间机械手的神经网络自适应控制
附录 仿真程序
参考文献
第8章 基于RBF网络的动态面自适应控制
8.1 简单动态面控制的设计与分析
8.2 飞行器航迹角自适应神经网络动态面控制
8.3 柔性关节机械手自适应RBF网络动态面鲁棒控制
附录 仿真程序
参考文献
第9章 数字RBF神经网络控制
9.1 自适应RungeKuttaMerson法
9.2 SISO系统的数字自适应控制
9.3 两关节机械手的数字自适应RBF控制
附录 仿真程序
参考文献
第10章 离散神经网络控制
10.1 引言
10.2 一类离散非线性系统的直接RBF控制
10.3 一类离散非线性系统的自适应RBF控制
附录 仿真程序
参考文献
第11章 自适应RBF观测器设计及滑模控制
11.1 自适应RBF观测器设计
11.2 基于RBF自适应观测器的滑模控制
附录 仿真程序
参考文献
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