Зарегистрироваться
Восстановить пароль
FAQ по входу

Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю., Антонов В.Н. Нейросетевые системы управления

  • Файл формата djvu
  • размером 5,62 МБ
  • Добавлен пользователем , дата добавления неизвестна
  • Описание отредактировано
Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю., Антонов В.Н. Нейросетевые системы управления
СПб.: Издательство С.-Петербургского университета, 1999. — 265 с.
Излагаются базовые сведения о статических и динамических многослойных нейронных сетях. Основное содержание книги составляют алгоритмы обучения этих сетей и их свойства; исследование устойчивости процессов обучения по Ляпунову на основе эквивалентного представления нейронных сетей аффинной по управлению нелинейной динамической системой; структурный синтез динамических систем управления с многослойными нейронными сетями; теория и примеры синергетического синтеза нейросетевых систем управления; приводится большое количество примеров компьютерного моделирования нейросетевых систем управления многосвязными нелинейными объектами.
  • Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
  • Регистрация

Смотри также

Подробнее

Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы

  • pdf
Электронная книга. — М.: 2003. — 278 с. Понятия оптимального управления. Методы теории оптимального управления. Аналитическое конструирование регуляторов. Оптимальные стохастические системы. H-бесконечность субоптимальное управление. Введение в адаптивное управление. Системы с эталонной моделью. Идентификация. Адаптивные стохастические системы. Адаптивное управление при...
  • 1,37 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Гостев В.И. Нечеткие регуляторы в системах автоматического управления

  • doc
  • pdf
Монография. — К.: Радіоаматор, 2008. — 972 с. — ISBN 978-966-96178-2-0. Монография посвящена синтезу и расчету нечетких (работающих на базе нечеткой логики) цифровых регуляторов в системах автоматического управления. Изложен новый метод проектирования нечетких регуляторов, основанный на полученных аналитических выражениях для управляющих воздействий на выходе нечеткого...
  • 25,93 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Дорф Р., Бишоп Р. Современные системы управления

  • djvu
Пер. с англ. Б. И. Копылова. — М.: Лаборатория базовых знаний, 2002. — 832 с. — ISBN 5-93208-119-8. В книге излагаются методы анализа и синтеза современных систем автоматического управления (САУ). Показано, как с использованием принципа обратной связи могут быть созданы высокоэффективные системы управления различного назначения (аэрокосмическая техника, промышленные работы,...
  • 12,21 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя

  • djvu
М.: Наука, 1991. — 432 с. — ISBN 5020145114. Содержит изложение вопросов теории идентификации, которые наиболее существенны для практического использования. Большое внимание уделяется применению компьютеров. Приводятся оригинальные результаты, формируются новые задачи. Для специалистов, занимающихся различными аспектами проблемы идентификации динамических систем и объектов....
  • 5,94 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Медведев В.С, Потемкин В.Г. Нейронные сети. MatLAB 6

  • djvu
Под общ. ред. В.Г.Потемкина. – М.: Диалог-МИФИ, 2002. – 496 с. В книге содержится описание пакета прикладных программ Neural Network Toolbox (ППП NNT) версии 4 (выпуски 11 и 12), функционирующего под управлением ядра системы MatLAB версий 5.3 и 6. Книга состоит из двух частей. Первая часть содержит теорию и описание различных типов нейронных сетей; вторая – включает справочный...
  • 18,18 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые системы управления

  • pdf
Учебное пособие для вузов. — М.: Высшая школа, 2002. — 183 с.: ил. В пособии изложены вопросы теории и методы синтеза систем управления нелинейными динамическими объектами на основе обучаемых многослойных нейроных сетей. Значительное внимание уделено фундаментальным свойствам нелинейных многослойных нейросетей и алгоритмам их обучения в реальном времени. Приведены базовые...
  • 63,16 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Наверх