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神经网络与控制引论…………………………………………………”
1．1 神经网络技术的发展与现状………………………………—…‘．
1．2 神经网络与系统建棋、预报和控制…………………—…………．．
1．3 船舶横棍运动建模与预报………………………………—………
1．4 本书的内容和章节安排……………………………………………．
参考文献…—……………………………………………………………．
神经网结的统一措述—………………—…………—………………—．
21 神经网络的基本概念………………………………………………．
2．2 神经元的统一模型…………………………………………………．
2．3 神经问路结构的统一描述…………………………………………．
2．4 神经网络学习算法的统一描述—………………………—………．
25 本章小结—…………………………………………………………．．
参考文献………………………………—………………………………
多层前向神经网结的逼近能力和训练算法……………………………．
3．1 多层前向神经网络的迥近能力……………………………………．
3．2 误差反传(BP)算法及其存在问题分新 ……。…………—。…’
3．3 以变学习串V和变动量因子。提高误差反传(四)算法收敛速度
3．4 BP算法学习过程押平台现象”的减少或消除…………………．
3．5 BP算法学习过程中学习不平衡现象的消除……………。—…。
3．6 实现全局最优的多层前向网络训练算法…………………———．
3．7 改善BP算法泛化能力的措施及提高学习精度的方法…………．
3．8 鲁棒BP学习算法……………—………………………—………．
39 综合反向传播(sBP)训练算法……………………………………．
310 本章小结………………………………………………．．………．’
参考文献…………………………………………………………………．
多层前向神经网络的拓扑结构研究……………………………………．
4．1 多层前向神经网络的结构设计……………………………………．
4．2 过拟合与泛化能力………—………………………………………．
4．3 多层前向神经网络的剪除型结构学习算法…………………—…．．
4．4 多层前向神经网络的增长型结构学习算法………………………
4．5 本章小节…——……………………………………………………．．
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5．I 线性ARMA模型相最优预报器………………—…*
5．2 非线性ARMA模型和神经网络逼近………………。
5．3 回归神经网络(RNN)………………………………。
5．4 船舶横摇运动的时间序列预报……………．．………．
55 本章小节………………………………—……………
参考文献……—……………………………………………—
6 基于神经网纪的非线性系统辨识…………—……………
6．1 非线性动态系统辨识模型……………………………
6．2 用神经网络进行非线性动态系统辨识的可行性……
6．3 神经网络辨识算法及收敛性分析……………………
64 使用神经网络进行非线性系统辨识的基本方法…—
65 神经网络与机理模型的混合建模法………………．”
6．6船舶横摇运动建模……………………………………
6．7 本章小结………………………………………………
附录 定理6．7的证明。……………—……………………
参考文献……—…………………—…………。………—…
7神经网络控制—…………—………………………………
7．1 神经网络监督控制……………………………—…．．
7．2 神经网络自适应控制……………………………—…
7．3 神经网络自适应评判控制……—……………………
74 非线性动态系统的神经网络控制
——能控性、能观性、稳定性、状态观测和跟踪控制
7．5 本章小结………………—……*…………………。
参考文献……———…………—……………………………
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