本書是在《模式識別與人工智能(基于MATLAB)》的基礎上寫作而成,為了適應模式識別算法的新發(fā)展、滿足各層次讀者的學習需求,在原有基礎上增加了大量新內(nèi)容,包括細化各章的內(nèi)容和增加三種新算法。本書廣泛涉及統(tǒng)計學、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡、人工智能等學科的思想和理論,將模式識別與人工智能理論和實際應用相結(jié)合,針對具體案例進行算法
本書內(nèi)容涵蓋控制相關(guān)學科各專業(yè)所必需的基礎知識,以時域中的線性系統(tǒng)理論知識為主要內(nèi)容,同時兼顧控制的頻域知識。主要內(nèi)容包括系統(tǒng)的數(shù)學描述、系統(tǒng)的動態(tài)響應、系統(tǒng)的能控性和能觀性、系統(tǒng)的最小實現(xiàn)、系統(tǒng)的穩(wěn)定性、系統(tǒng)的時域綜合等。本書在內(nèi)容論述上力求精練,在概念敘述上力求清晰,在理論分析上力求嚴謹,在系統(tǒng)設計方法和算法介紹上
本書全面地介紹了基于狀態(tài)空間模型的線性定常系統(tǒng)理論。除了運動分析、能控能觀性、穩(wěn)定性、反饋鎮(zhèn)定、極點/特征結(jié)構(gòu)配置、觀測器設計等基礎理論之外,本書首次系統(tǒng)性地介紹了線性系統(tǒng)的輸入輸出標準型理論,全面地解決了狀態(tài)反饋極點配置、解耦控制、最小相位系統(tǒng)的輸出反饋鎮(zhèn)定、基于逆系統(tǒng)的輸出跟蹤、基于平坦輸出的狀態(tài)跟蹤等問題;充分利
本書的目的是考慮大型且具有挑戰(zhàn)性的多階段決策問題,這些問題原則上可以通過動態(tài)規(guī)劃和**控制來解決,但它們的精確解決方案在計算上是難以處理的。本書討論依賴于近似的解決方法,以產(chǎn)生具有足夠性能的次優(yōu)策略。這些方法統(tǒng)稱為增強學習,也可以叫做近似動態(tài)規(guī)劃和神經(jīng)動態(tài)規(guī)劃等。本書的主題產(chǎn)生于**控制和人工智能思想的相互作用。本書的
本書首先介紹了與課程相關(guān)的高等數(shù)學知識,包括泛麗分析基礎與最優(yōu)化方法,這樣做的目的是加強學生的專業(yè)基礎,然后重點闡述了最優(yōu)控制原理及求解方法。本書的主要內(nèi)容包括變分法、極大(小)值原理線性二次型最優(yōu)控制、動態(tài)規(guī)劃、近似動態(tài)規(guī)劃、微分對策、H2與H∞最優(yōu)控制以及隨機系統(tǒng)的最優(yōu)濾波與控制等。學生在學習本書的內(nèi)容時,除了需要
本書是重慶市第五批研究生教育優(yōu)質(zhì)課程《線性系統(tǒng)理論》研究成果,面向控制科學與工程、控制工程、電氣工程等學科領域碩士研究生及相關(guān)科研人員,結(jié)合著者相關(guān)科研成果與近10年來講授該課程的經(jīng)驗,系統(tǒng)地介紹了線性系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述與方法、線性系統(tǒng)動態(tài)分析方法、線性系統(tǒng)能控性與能觀性、穩(wěn)定性基本理論與方法,以及線性反饋系統(tǒng)的時域綜
本書在常微分方程自治系統(tǒng)的分支理論基礎上,圍繞周期擾動系統(tǒng)和隨機擾動系統(tǒng),對這兩類系統(tǒng)的分支理論進行延拓。內(nèi)容包括自治系統(tǒng)、周期擾動系統(tǒng)、隨機擾動系統(tǒng)的分支研究,以及在生物、化學、物理、金融等領域的應用。本書給出基本數(shù)學概念、相關(guān)定理和非線性分析方法,并對具體模進行理論分析并使用適當?shù)臄?shù)學計算軟件進行數(shù)值模擬,詳細清楚
現(xiàn)代控制理論基礎是控制類專業(yè)的一門重要的基礎課程。本教材以線性系統(tǒng)為研究對象,對線性系統(tǒng)的時間域理論進行了全面的論述,主要內(nèi)容包括系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述、線性系統(tǒng)的運動分析、線性系統(tǒng)的能控性與能觀測性、系統(tǒng)運動的穩(wěn)定性和線性定常系統(tǒng)的綜合等。每章都配有較豐富的例題和習題,便于讀者自學和練習。本教材內(nèi)容突出基礎性,理論講解簡
現(xiàn)代控制理論是自動化及其相關(guān)專業(yè)的一門基礎課程!冬F(xiàn)代控制理論基礎》以線性定常系統(tǒng)的狀態(tài)空間方法為主線,詳細介紹了系統(tǒng)狀態(tài)空間表達式的相關(guān)概念與構(gòu)造方法、狀態(tài)空間表達式的求解方法、系統(tǒng)能控性與能觀性的相關(guān)概念與判定方法、李雅普諾夫穩(wěn)定性的相關(guān)概念與判定方法、系統(tǒng)綜合的各種方法,以及線性矩陣不等式技術(shù)在系統(tǒng)分析與綜合過程
控制理論通常處理過程的動態(tài)行為,由微分方程來進行刻畫。隨著計算機控制的快速普及,出現(xiàn)了離散事件過程和混雜過程。離散事件過程可能是展現(xiàn)離散行為的最簡單的過程。在離散事件系統(tǒng)中,狀態(tài)是離散的,而且狀態(tài)的轉(zhuǎn)移僅僅是對離散事件的響應。在離散事件過程和計算過程之間存在微小的差異,即并行與并發(fā),也就是說,對于多數(shù)的計算性質(zhì),如順序