神经网络调控

简介：
神经网络调控研究如何通过外部机制或内部设计调整神经网络的行为和性能，以实现更好的学习效率、泛化能力和稳定性。探索适应性算法与架构创新，推动人工智能技术的进步。 神经网络控制已经成为智能控制领域的一个重要分支，并被视为一种先进的控制技术。它为解决复杂的非线性、不确定性和未知系统的控制问题提供了一种新的途径。 《神经网络控制》一书共分为五章，内容涵盖了人工神经网络的理论基础，基于神经网络的动力系统模型和逆向建模及其辨识方法，多种结构下的神经网络控制系统设计以及遗传算法的应用。该书详细探讨了遗传算法在优化中的作用机制，并深入分析了其与系统识别及智能控制的关系。 本书适合作为高等院校自动控制、信息处理、工业自动化、模式识别与智能控制等相关专业的高年级本科生和研究生的教材或参考书籍，同时也适合相关领域的工程技术人员阅读。