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Jingdong book

创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）

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서적 컴퓨터 및 인터넷 보조 설계 및 엔지니어링 계산

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各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例。
Content Description

《创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）》系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。书中取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。
Author Description

李国勇，大学教授，资深作者，山西省电机工程协会会员、山西省自动化协会会员，著作方向：控制理论、预测控制、神经网络、模糊控制、MATLAB和计算机控制技术与CAD等。
Catalogue

第一篇 神经网络控制及其MATLAB实现
第1章 神经网络理论
1.1 神经网络的基本概念
1.1.1 生物神经元的结构与功能特点
1.1.2 人工神经元模型
1.1.3 神经网络的结构
1.1.4 神经网络的工作方式
1.1.5 神经网络的学习
1.1.6 神经网络的分类
1.2 典型神经网络的模型
1.2.1 MP模型
1.2.2 感知机
1.2.3 自适应线性神经网络
1.2.4 BP神经网络
1.2.5 径向基神经网络
1.2.6 竞争学习神经网络
1.2.7 学习向量量化神经网络
1.2.8 Elman神经网络
1.2.9 Hopfield神经网络
1.2.10 Boltzmann神经网络
1.3 神经网络的训练
小结
思考练习题

第2章 MATLAB神经网络工具箱函数
2.1 MATLAB神经网络工具箱函数
2.1.1 神经网络工具箱中的通用函数
2.1.2 感知机MATLAB函数
2.1.3 线性神经网络MATLAB函数
2.1.4 BP神经网络MATLAB函数
2.1.5 径向基神经网络MATLAB函数
2.1.6 自组织神经网络MATLAB函数
2.1.7 学习向量量化神经网络MATLAB函数
2.1.8 Elman神经网络MATLAB函数
2.1.9 Hopfield神经网络MATLAB函数
2.1.10 利用Demos演示神经网络的建立
2.2 MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面
2.2.1 神经网络编辑器
2.2.2 神经网络拟合工具
2.3 基于Simulink的神经网络模块
2.3.1 模块的设置
2.3.2 模块的生成
2.4 神经网络在系统预测和故障诊断中的应用
2.4.1 系统输入/输出数据的处理
2.4.2 基于神经网络的系统预测
2.4.3 基于神经网络的故障诊断
小结
思考练习题

第3章 神经网络控制系统
3.1 神经网络控制理论
3.1.1 神经网络控制的基本原理
3.1.2 神经网络在控制中的主要作用
3.1.3 神经网络控制系统的分类
3.2 基于Simulink的三种典型神经网络控制系统
3.2.1 神经网络模型预测控制
3.2.2 反馈线性化控制
3.2.3 模型参考控制
小结
思考练习题

第二篇 模糊逻辑控制及其MATLAB实现
第4章 模糊逻辑控制理论
4.1 模糊逻辑理论的基本概念
4.1.1 模糊集合及其运算
4.1.2 模糊关系及其合成
4.1.3 模糊向量及其运算
4.1.4 模糊逻辑规则
4.1.5 模糊逻辑推理
4.2 模糊逻辑控制系统的基本结构
4.2.1 模糊控制系统的组成
4.2.2 模糊控制器的基本结构
4.2.3 模糊控制器的维数
4.2.4 模糊控制中的几个基本运算操作
4.3 模糊逻辑控制系统的基本原理
4.3.1 模糊化运算
4.3.2 数据库
4.3.3 规则库
4.3.4 模糊推理
4.3.5 清晰化计算
4.4 离散论域的模糊控制系统的设计
4.5 具有PID功能的模糊控制器
小结
思考练习题

第5章 MATLAB模糊逻辑工具箱函数
5.1 MATLAB模糊逻辑工具箱简介
5.1.1 模糊逻辑工具箱的功能特点
5.1.2 模糊推理系统的基本类型
5.1.3 模糊逻辑系统的构成
5.2 利用模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统
5.2.1 模糊推理系统的建立、修改与存储管理
5.2.2 模糊语言变量及其语言值
5.2.3 模糊语言变量的隶属函数
5.2.4 模糊规则的建立与修改
5.2.5 模糊推理计算与去模糊化
5.3 MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面
5.3.1 模糊推理系统编辑器
5.3.2 隶属函数编辑器
5.3.3 模糊规则编辑器
5.3.4 模糊规则浏览器
5.3.5 模糊推理输入/输出曲面浏览器
5.4 基于Simulink的模糊逻辑的系统模块
5.5 模糊推理系统在控制系统中的应用
小结
思考练习题

第6章 模糊神经和模糊聚类及其MATLAB实现
6.1 基于Mamdani模型的模糊神经网络
6.1.1 模糊系统的Mamdani模型
6.1.2 系统结构
6.1.3 学习算法
6.2 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络
6.2.1 模糊系统的Takagi-Sugeno模型
6.2.2 系统结构
6.2.3 学习算法
6.3 自适应神经模糊系统及其MATLAB实现
6.3.1 采用网格分割方式生成模糊推理系统函数
6.3.2 自适应神经模糊系统的建模函数
6.3.3 自适应神经模糊推理系统的图形用户界面编辑器
6.3.4 自适应神经模糊推理系统在建模中的应用
6.4 模糊聚类及其MATLAB实现
6.4.1 模糊C-均值聚类函数
6.4.2 模糊减法聚类函数
6.4.3 基于减法聚类的模糊推理系统建模函数
6.4.4 模糊C-均值和减法聚类的图形用户界面
小结
思考练习题

第三篇 模型预测控制及其MATLAB实现
第7章 模型预测控制理论
7.1 动态矩阵控制理论
7.1.1 预测模型
7.1.2 滚动优化
7.1.3 误差校正
7.2 广义预测控制理论
7.2.1 预测模型
7.2.2 滚动优化
7.2.3 反馈校正
7.3 预测控制理论分析
7.3.1 广义预测控制的性能分析
7.3.2 广义预测控制与动态矩阵控制规律的等价性证明
7.3.3 广义预测控制与动态矩阵控制的比较
小结
思考练习题

第8章 MATLAB预测控制工具箱函数
8.1 系统模型辨识函数
8.1.1 数据向量或矩阵的归一化
8.1.2 基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识
8.1.3 脉冲响应模型转换为阶跃响应模型
8.1.4 模型的校验
8.2 系统模型建立与转换函数
8.2.1 模型转换
8.2.2 模型建立
8.3 基于阶跃响应模型的控制器设计与仿真函数
8.3.1 输入/输出有约束的模型预测控制器设计与仿真
8.3.2 输入/输出无约束的模型预测控制器设计
8.3.3 计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型
8.4 基于状态空间模型的预测控制器设计函数
8.4.1 输入/输出有约束的状态空间模型预测控制器设计
8.4.2 输入/输出无约束的状态空间模型预测控制器设计
8.4.3 状态估计器设计
8.5 系统分析与绘图函数
8.5.1 计算和绘制系统的频率响应曲线
8.5.2 计算频率响应的奇异值
8.5.3 计算系统的极点和稳态增益矩阵
8.5.4 系统分析和绘图
8.6 通用功能函数
8.6.1 通用模型转换
8.6.2 方程求解
8.6.3 离散系统的分析
8.7 MATLAB模型预测控制工具箱的图形用户界面
小结
思考练习题

第9章 隐式广义预测自校正控制及其MATLAB实现
9.1 单输入单输出系统的隐式广义预测自校正控制算法
9.2 多输入多输出系统的隐式广义预测自校正控制算法
9.3 仿真研究
9.3.1 单输入单输出系统的仿真研究
9.3.2 多输入多输出系统的仿真研究
小结
思考练习题

附录A MATLAB程序清单
附录B MATLAB函数一览表
附录C MATLAB函数分类索引
参考文献
Editer Recommend

各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例。
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《创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）》系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。书中取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。
Author Description

李国勇，大学教授，资深作者，山西省电机工程协会会员、山西省自动化协会会员，著作方向：控制理论、预测控制、神经网络、模糊控制、MATLAB和计算机控制技术与CAD等。
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第一篇 神经网络控制及其MATLAB实现
第1章 神经网络理论
1.1 神经网络的基本概念
1.1.1 生物神经元的结构与功能特点
1.1.2 人工神经元模型
1.1.3 神经网络的结构
1.1.4 神经网络的工作方式
1.1.5 神经网络的学习
1.1.6 神经网络的分类
1.2 典型神经网络的模型
1.2.1 MP模型
1.2.2 感知机
1.2.3 自适应线性神经网络
1.2.4 BP神经网络
1.2.5 径向基神经网络
1.2.6 竞争学习神经网络
1.2.7 学习向量量化神经网络
1.2.8 Elman神经网络
1.2.9 Hopfield神经网络
1.2.10 Boltzmann神经网络
1.3 神经网络的训练
小结
思考练习题

第2章 MATLAB神经网络工具箱函数
2.1 MATLAB神经网络工具箱函数
2.1.1 神经网络工具箱中的通用函数
2.1.2 感知机MATLAB函数
2.1.3 线性神经网络MATLAB函数
2.1.4 BP神经网络MATLAB函数
2.1.5 径向基神经网络MATLAB函数
2.1.6 自组织神经网络MATLAB函数
2.1.7 学习向量量化神经网络MATLAB函数
2.1.8 Elman神经网络MATLAB函数
2.1.9 Hopfield神经网络MATLAB函数
2.1.10 利用Demos演示神经网络的建立
2.2 MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面
2.2.1 神经网络编辑器
2.2.2 神经网络拟合工具
2.3 基于Simulink的神经网络模块
2.3.1 模块的设置
2.3.2 模块的生成
2.4 神经网络在系统预测和故障诊断中的应用
2.4.1 系统输入/输出数据的处理
2.4.2 基于神经网络的系统预测
2.4.3 基于神经网络的故障诊断
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第3章 神经网络控制系统
3.1 神经网络控制理论
3.1.1 神经网络控制的基本原理
3.1.2 神经网络在控制中的主要作用
3.1.3 神经网络控制系统的分类
3.2 基于Simulink的三种典型神经网络控制系统
3.2.1 神经网络模型预测控制
3.2.2 反馈线性化控制
3.2.3 模型参考控制
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第二篇 模糊逻辑控制及其MATLAB实现
第4章 模糊逻辑控制理论
4.1 模糊逻辑理论的基本概念
4.1.1 模糊集合及其运算
4.1.2 模糊关系及其合成
4.1.3 模糊向量及其运算
4.1.4 模糊逻辑规则
4.1.5 模糊逻辑推理
4.2 模糊逻辑控制系统的基本结构
4.2.1 模糊控制系统的组成
4.2.2 模糊控制器的基本结构
4.2.3 模糊控制器的维数
4.2.4 模糊控制中的几个基本运算操作
4.3 模糊逻辑控制系统的基本原理
4.3.1 模糊化运算
4.3.2 数据库
4.3.3 规则库
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4.3.5 清晰化计算
4.4 离散论域的模糊控制系统的设计
4.5 具有PID功能的模糊控制器
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第5章 MATLAB模糊逻辑工具箱函数
5.1 MATLAB模糊逻辑工具箱简介
5.1.1 模糊逻辑工具箱的功能特点
5.1.2 模糊推理系统的基本类型
5.1.3 模糊逻辑系统的构成
5.2 利用模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统
5.2.1 模糊推理系统的建立、修改与存储管理
5.2.2 模糊语言变量及其语言值
5.2.3 模糊语言变量的隶属函数
5.2.4 模糊规则的建立与修改
5.2.5 模糊推理计算与去模糊化
5.3 MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面
5.3.1 模糊推理系统编辑器
5.3.2 隶属函数编辑器
5.3.3 模糊规则编辑器
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5.3.5 模糊推理输入/输出曲面浏览器
5.4 基于Simulink的模糊逻辑的系统模块
5.5 模糊推理系统在控制系统中的应用
小结
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第6章 模糊神经和模糊聚类及其MATLAB实现
6.1 基于Mamdani模型的模糊神经网络
6.1.1 模糊系统的Mamdani模型
6.1.2 系统结构
6.1.3 学习算法
6.2 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络
6.2.1 模糊系统的Takagi-Sugeno模型
6.2.2 系统结构
6.2.3 学习算法
6.3 自适应神经模糊系统及其MATLAB实现
6.3.1 采用网格分割方式生成模糊推理系统函数
6.3.2 自适应神经模糊系统的建模函数
6.3.3 自适应神经模糊推理系统的图形用户界面编辑器
6.3.4 自适应神经模糊推理系统在建模中的应用
6.4 模糊聚类及其MATLAB实现
6.4.1 模糊C-均值聚类函数
6.4.2 模糊减法聚类函数
6.4.3 基于减法聚类的模糊推理系统建模函数
6.4.4 模糊C-均值和减法聚类的图形用户界面
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第三篇 模型预测控制及其MATLAB实现
第7章 模型预测控制理论
7.1 动态矩阵控制理论
7.1.1 预测模型
7.1.2 滚动优化
7.1.3 误差校正
7.2 广义预测控制理论
7.2.1 预测模型
7.2.2 滚动优化
7.2.3 反馈校正
7.3 预测控制理论分析
7.3.1 广义预测控制的性能分析
7.3.2 广义预测控制与动态矩阵控制规律的等价性证明
7.3.3 广义预测控制与动态矩阵控制的比较
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第8章 MATLAB预测控制工具箱函数
8.1 系统模型辨识函数
8.1.1 数据向量或矩阵的归一化
8.1.2 基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识
8.1.3 脉冲响应模型转换为阶跃响应模型
8.1.4 模型的校验
8.2 系统模型建立与转换函数
8.2.1 模型转换
8.2.2 模型建立
8.3 基于阶跃响应模型的控制器设计与仿真函数
8.3.1 输入/输出有约束的模型预测控制器设计与仿真
8.3.2 输入/输出无约束的模型预测控制器设计
8.3.3 计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型
8.4 基于状态空间模型的预测控制器设计函数
8.4.1 输入/输出有约束的状态空间模型预测控制器设计
8.4.2 输入/输出无约束的状态空间模型预测控制器设计
8.4.3 状态估计器设计
8.5 系统分析与绘图函数
8.5.1 计算和绘制系统的频率响应曲线
8.5.2 计算频率响应的奇异值
8.5.3 计算系统的极点和稳态增益矩阵
8.5.4 系统分析和绘图
8.6 通用功能函数
8.6.1 通用模型转换
8.6.2 方程求解
8.6.3 离散系统的分析
8.7 MATLAB模型预测控制工具箱的图形用户界面
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第9章 隐式广义预测自校正控制及其MATLAB实现
9.1 单输入单输出系统的隐式广义预测自校正控制算法
9.2 多输入多输出系统的隐式广义预测自校正控制算法
9.3 仿真研究
9.3.1 单输入单输出系统的仿真研究
9.3.2 多输入多输出系统的仿真研究
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상표 Jingdong book
브랜드 영역 중국

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Yami 30일 반품/교환 보장

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Yami는 중국 내 주요 우수매장에서 제품을 선별하여 모아 Yami 중국통합센터로 배송하며 택배를 합친 후 전국 각지의 주소로 배송해 드립니다. 점포간 무료 배송 조건은 최저 $69입니다. 여러 판매자가 제공하는 다양한 상품 중에서 원하는 상품을 선택하고 점포간 무료배송으로 저렴한 배송비를 쉽게 누릴 수 있습니다.

반품 정책

30일 이내 반품 및 교환 보증을 제공합니다. 제품은 새로 사용하지 않은 원래 포장에 구매 증명서가 첨부되어 있어야 합니다. 상품 품질 문제, 잘못된 배송, 배송 누락 등 판매자의 실수로 인한 경우 환불 처리됩니다. 기타 사유로 인한 반품 및 교환은 배송비는 고객이 자체로 부담하셔야 합니다. 모든 제품은 장거리 배송을 하기 때문에 간혹 간단한 외부 포장이 눌려 마모되는 등이 있지만 내부 품질 문제가 없는 경우 반품 및 교환할 수 없습니다.

배송 정보

Yami 중국집하배송 Consolidated Shipping 배송비 $9.99 ($69 이상 주문시 무료배송)

중국 판매자는 주문 후 영업일 기준 2일 후에 상품을 발송합니다. 모든 택배는 Yami 중국통합센터(특별한 상황 및 중국 내 개별 법정 공휴일 제외)에 도착하여 택배를 합친 후 UPS를 통해 미국으로 배송됩니다. UPS는 중국에서 발송 후 미국까지 평균 10영업일 정도 소요되며 직배송 주문 번호에 따라 수시로 추적 및 조회할 수 있습니다 전염병의 영향으로 현재 물류가 5일 정도 지연될 수 있습니다. 택배는 고객 서명이 필요합니다. 서명하지 않은 경우 고객은 택배가 분실될 위험을 부담하게 됩니다.

JD@CHINA 판매

서비스 보장

69이상 주문 시 무료 배송
정품 보증

배송 정보

Yami Consolidated Shipping배송비$9.99($69 이상 주문 시 무료 배송)


Seller will ship the orders within 1-2 business days. The logistics time limit is expected to be 7-15 working days. In case of customs clearance, the delivery time will be extended by 3-7 days. The final receipt date is subject to the information of the postal company.

포인트 규칙

모든 품목은 Yami 의 프로모션이나 포인트 이벤트에서 제외됩니다.

반품 및 교환 정책

제품을 받으신 후 30일 이내에 제품을 반품하실 수 있습니다. 반품된 품목은 구매에 대한 원본 송장을 포함하여 원래 포장된 새 품목이어야 합니다. 고객이 자신의 비용으로 제품을 반품합니다.

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