神經網絡建模與動態系統辨識 Neural Network Modeling and Identification of Dynamical Systems

本書由來自莫斯科航空學院的學者撰寫，研究如何為覆雜系統建立自適應的神經網絡模型。本書首先對動態系統進行抽象和概括，引申討論了參數自適應、結構自適應、對象自適應、控制目標自適應等主題。然後對動態系統建模與控制中的傳統神經網絡方法進行總結和討論，系統論述了學習算法、數據集獲取等問題。本書的核心是關於半經驗神經網絡的理論及應用，通過在機理模型的基礎上引入神經網絡修正，構建了一個完整的理論體系。本書可以作為人工智能、自動控制、飛行器設計、系統辨識、覆雜系統建模與仿真等學科或方向的教學用書，也可以為相關領域的工程技術人員提供有價值的參考。