Neural Networks for Modelling and Control of Dynamic Systems
(Нейронные сети в моделировании и контроле за динамическими системами)

Norgaard M., Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark
Ravn O., Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark
Poulsen N. K., Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark
Hansen L. K., Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark

Цена: DM 79.00
Издательство: Springer
246 стр., 84 илл., в мягком переплете
ISBN 1-85233-227-1

Аннотация

В последние годы нейронные сети привлекают много внимания. Их способность выявлять нелинейные взаимосвязи высоко ценится и применяется в разнообразных приложениях. Наиболее распространенными из них являются моделирование динамических систем, обработка сигналов и разработка систем контроля. В течение последнего десятилетия теория нейровычислений активно развивалась и многие задачи проектирования нейронных сетей, их обучения и определения численных значений нашли свое решение. Данная книга представляет собой подробное введение в наиболее популярный класс нейронных сетей - многослойный персептрон. В ней показано, как он может использоваться для идентификации систем и контроля за ними. Она обеспечивает читателя достаточным теоретическим фундаментом для понимания характеристик различных методов, учета их слабых мест и принятия верных решений в любых ситуациях. Рассматриваются следующие темы:

• Идентификация системы:
  • многослойные персептроны;
  • как проводить информативные эксперименты;
  • выбор структуры модели;
  • методы обучения;
  • проверка модели;
  • алгоритмы упрощения;
• Контроль:
  • прямой, обратный, внутренней модели, прямого распространения, оптимальный и прогнозирующий;
  • методы контроля, основанные на линеаризации обратного распространения и мгновенной линеаризации;
• Разбор примеров:
  • предсказание интенсивности появления солнечных пятен;
  • моделирование гидравлического привода;
  • контроль за пневматическим сервомеханизмом;
  • контроль за уровнем воды в коническом резервуаре.

Данная книга имеет прикладной характер и содержит подробные и практические советы, способные помочь читателю разобраться в многообразии предлагаемых в литературе методов. Более того, в ней делается попытка представить адекватно действующие процедуры, которые приводят к эффективным нейросетевым решениям. Это делает книгу неоценимым подспорьем как в работе любого практика, так и в качестве учебника для курсов с прикладной направленностью.

Содержание

• Introduction
• System Identification with Neural Networks
• Control with Neural Networks
• Case Studies
• References
• Index