神经.模糊.预测控制及其MATLAB实现 (第3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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李国勇 著

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• 神经模糊控制
• 预测控制
• MATLAB
• 智能控制
• 自适应控制
• 优化算法
• 系统控制
• 模糊逻辑
• 神经网络
• 控制工程

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121202841

商品编码：1041130361

出版时间：2013-05-01

作  者:李国勇 定  价:49.8 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2013年05月01日 页  数:367 装  帧:平装 ISBN:9787121202841 ●
●篇 神经网络控制及其MATLAB实现
●第1章 神经网络理论 （1）
●1.1 神经网络的基本概念 （2）
●1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 （2）
●1.1.2 人工神经元模型 （3）
●1.1.3 神经网络的结构 （5）
●1.1.4 神经网络的工作方式 （6）
●1.1.5 神经网络的学习 （6）
●1.1.6 神经网络的分类 （9）
●1.2 典型神经网络的模型 （9）
●1.2.1 MP模型 （9）
●1.2.2 感知机 （11）
●1.2.3 自适应线性神经网络 （15）
●1.2.4 BP神经网络 （17）
●1.2.5 径向基神经网络 （27）
●1.2.6 竞争学习神经网络 （31）
●1.2.7 学习向量量化神经网络 （40）
●1.2.8 Elman神经网络 （41）
●1.2.9 Hopfield神经网络 （42）
●部分目录

内容简介

本书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。书中取材优选实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。

《精通信号处理：理论、算法与MATLAB实践》（第二版） 内容简介 本书深入浅出地阐述了信号处理的核心理论，系统介绍了各类经典与现代的信号处理算法，并结合MATLAB语言，提供了丰富的实例和详尽的实现步骤，旨在帮助读者建立扎实的信号处理知识体系，掌握实际应用能力。全书共分为四个部分，涵盖了信号与系统的基础、离散时间信号处理、傅里叶变换及其应用，以及现代信号处理技术。 第一部分：信号与系统的基础 本部分旨在为读者搭建理解信号处理的基石。我们从信号的定义、分类及其基本性质入手，介绍连续时间信号和离散时间信号的数学表示方法，如冲激信号、阶跃信号、指数信号等。接着，我们将深入探讨系统的概念，包括线性时不变（LTI）系统、因果系统、稳定系统等关键特性。通过详细讲解卷积运算，揭示LTI系统在输入信号作用下的输出特性。此外，本部分还将介绍信号的能量和功率概念，为后续信号分析打下基础。通过直观的图示和严谨的数学推导，读者能够清晰地理解信号与系统之间的内在联系。 第二部分：离散时间信号处理 本部分将重点聚焦于离散时间信号的处理，这是数字信号处理的核心。我们将首先介绍离散时间傅里叶变换（DTFT），阐述其作为连续时间傅里叶变换（CTFT）在离散时间信号上的类比，并探讨其在频域分析中的作用。在此基础上，我们将引入离散傅里叶变换（DFT），详细介绍其计算方法（如FFT算法的原理和不同实现方式），以及它在实际信号分析中的重要应用，例如频谱分析、滤波器设计等。 在滤波器设计方面，本书将系统介绍无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器。对于IIR滤波器，我们将深入讲解双线性变换法、脉冲不变法等经典设计方法，并讨论其设计原则和性能权衡。对于FIR滤波器，我们将重点介绍窗函数法和频率采样法，分析不同窗函数对滤波器性能的影响，并介绍Parks-McClellan算法等最优设计方法。本书还将详细阐述滤波器的分类，如低通、高通、带通和带阻滤波器，以及它们在信号去噪、信号分离等方面的应用。 此外，本部分还将介绍抽样定理，包括奈奎斯特抽样准则和过采样、欠采样等概念，并讨论采样率选择对信号信息损失的影响。还会涉及插值和抽取技术，解释如何在不同采样率的离散信号之间进行转换，以及其在多速率信号处理中的应用。 第三部分：傅里叶变换及其应用 本部分将围绕傅里叶变换这一强大的数学工具，深入探讨其在信号分析和处理中的广泛应用。除了在第二部分已经介绍的DTFT和DFT，这里将进一步拓展。我们将详细介绍傅里叶级数（FS）和傅里叶变换（FT）的理论基础，包括周期信号和非周期信号的分解，以及它们在时域和频域之间的转换。 本部分将重点关注傅里叶变换在频谱分析中的应用，包括如何通过频谱图揭示信号的频率成分、周期性以及能量分布。我们将分析不同信号的频谱特性，例如正弦波、方波、方脉冲等。 此外，本书还将深入讲解傅里叶变换在卷积定理中的应用。卷积是描述LTI系统输出的重要数学运算，而在频域中，卷积运算可以简化为乘法运算，这极大地简化了系统分析和滤波器设计。本书将通过大量实例展示如何利用傅里叶变换来高效地计算卷积。 对于随机信号的处理，本部分将引入功率谱密度（PSD）的概念，解释如何通过功率谱密度来描述随机信号的频率成分的功率分布。我们将介绍如何利用DFT来估计信号的功率谱密度，并讨论不同估计方法（如周期图法、Welch法）的优缺点。 第四部分：现代信号处理技术 本部分将聚焦于一些现代的、更高级的信号处理技术，以满足当前复杂应用的需求。 我们将介绍小波变换。小波变换相比于傅里叶变换，具有时间和频率局部化的能力，能够更好地分析非平稳信号，即信号的频率成分随时间变化的信号。本书将介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），包括不同的小波族（如Haar、Daubechies、Mexican Hat）及其特点。我们将详细阐述小波分解和重构的过程，以及其在信号去噪、特征提取、图像压缩等领域的应用。 接着，我们将探讨自适应信号处理。自适应信号处理算法能够根据输入信号的统计特性自动调整其参数，以达到最佳的处理效果。本书将重点介绍LMS（Least Mean Squares）算法和RLS（Recursive Least Squares）算法。我们将详细推导这些算法的原理，并分析其收敛速度和性能。自适应信号处理在噪声抵消（ANC）、回声消除、信道均衡等领域具有广泛应用，本书将通过实例进行说明。 此外，本部分还将简要介绍盲信号分离（Blind Source Separation, BSS）的基本概念。盲信号分离的目标是在不知道原始信号及其混合方式的情况下，将混合后的信号分离成原始信号。我们将介绍独立成分分析（ICA）等主要BSS技术的基本原理，并探讨其在语音信号分离、医学信号处理等方面的潜在应用。 MATLAB实践 贯穿全书的“MATLAB实践”部分是本书的一大特色。针对每一个理论概念和算法，本书都提供了详细的MATLAB实现代码示例。这些示例程序从简到繁，循序渐进，旨在帮助读者将理论知识转化为实际操作。每一个代码示例都附有清晰的注释，解释了代码的功能、关键函数的使用以及程序的运行逻辑。读者可以通过运行这些代码，观察仿真结果，加深对信号处理原理的理解。 本书的MATLAB部分将充分利用MATLAB强大的信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）和科学计算能力。读者将学习如何使用MATLAB进行信号的生成与分析、滤波器设计与仿真、频谱分析、小波变换、自适应滤波器的实现等。此外，还将介绍如何利用MATLAB的可视化工具（如`plot`、`fft`、`spectrogram`等函数）来直观地展示信号的时域、频域特性以及处理结果。 本书特色 理论与实践深度结合： 既有严谨的数学推导和理论阐述，又有大量与理论相对应的MATLAB实现，让读者能够学以致用。 循序渐进的教学设计： 内容从基础概念逐步深入到高级算法，适合不同层次的读者。 丰富的实例驱动： 大量实际应用场景的案例分析，帮助读者理解信号处理在工程中的价值。 MATLAB工具箱的有效利用： 充分展示MATLAB在信号处理领域的强大功能，赋能读者解决实际问题。 清晰易懂的语言风格： 采用简洁明了的语言，配合直观的图示，降低学习难度。 适用读者 电子工程、通信工程、计算机科学、自动化、控制工程等相关专业的本科生和研究生。 从事信号处理、通信系统、图像处理、模式识别、数据分析等领域的研究人员和工程师。 希望系统学习信号处理理论并掌握MATLAB实践技能的自学者。 本书致力于成为读者在信号处理领域学习和探索的宝贵资源，帮助读者在理论理解和工程实践上都取得显著进步。

评分☆☆☆☆☆

我个人对控制理论的研究一直有着浓厚的兴趣，特别是那些能够处理非线性、不确定性以及时变系统的方法。神经元网络和模糊逻辑作为两种强大的智能计算工具，在解决这些复杂问题上展现出了巨大的潜力。而预测控制，作为一种前馈和反馈相结合的先进控制策略，其在优化性能和鲁棒性方面的优势更是毋庸置疑。这本书将这三者融为一体，其潜在的应用范围之广，从机器人到航空航天，从过程控制到新能源领域，几乎无处不在。我特别关注书中是如何将理论框架搭建起来的，是否能够清晰地解释神经元网络的学习机制、模糊规则的构建逻辑以及预测模型的设计方法。同时，我也非常期待它在MATLAB实现方面能够提供详尽的代码示例和讲解，这对于我来说是学习和实践的关键。我希望这本书能够帮助我深入理解这三种技术如何协同工作，如何相互促进，最终实现更高效、更鲁棒的控制系统设计。

评分☆☆☆☆☆

作为一个曾经在学术界摸爬滚打多年，如今又投身于工业界实践的工程师，我深知理论知识的深度和实践操作的重要性。很多时候，一本优秀的教材不仅仅是传授知识，更重要的是引导读者建立起解决问题的思维模式。我希望这本书能够在这方面做得出色，它不仅仅会告诉你“是什么”，更会告诉你“为什么”以及“怎么做”。尤其是在“MATLAB实现”这部分，我期待能够看到清晰的代码结构，有注释的、可运行的示例，甚至是一些常用的工具箱函数的介绍。我希望通过这本书的学习，不仅能够掌握神经模糊预测控制的核心算法，还能够熟练运用MATLAB来完成相关的仿真和调试工作，从而能够更自信地将这些先进技术应用到实际的工程项目中。这本书的第三版，让我对它在内容上的更新和深化充满了期待，相信它能够提供更贴合当下技术发展趋势的内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透露着一种深沉而严谨的学术气息，纸张的触感也相当不错，厚实且略带磨砂感，翻阅起来有一种令人安心的质感。我是在一个偶然的机会下接触到这本书的，当时我正在寻找关于高级控制理论方面的资料，尤其是那些能够将理论与实际工程应用紧密结合的教材。市面上这类书籍不少，但很多要么过于理论化，要么又流于表面，难以真正掌握核心精髓。《神经.模糊.预测控制及其MATLAB实现 (第3版)》这个书名本身就足够吸引人，它精准地抓住了当前控制领域的热点和前沿技术，并且明确指出了MATLAB实现的辅助，这对于工程实践者来说无疑是极大的福音。我预感这本书可能会提供一种全新的视角来理解和解决复杂的控制问题，期待它能够带来一些“眼前一亮”的启发。我对作者的专业素养和在这一领域的贡献有着很高的期望，尤其是考虑到是第三版，这意味着它经历过市场的检验和读者的反馈，很可能已经趋于成熟和完善，内容质量应该相当有保证。

评分☆☆☆☆☆

我在选择技术书籍时，一个非常重要的考量点是其逻辑的严谨性和表达的清晰度。对于像神经模糊预测控制这样涉及多学科交叉的复杂主题，如果讲解不够系统，很容易让读者感到迷失。我希望这本书能够从基础概念入手，循序渐进地引入核心理论，确保读者能够建立起扎实的理论基础。在讲解算法时，期望能够有详细的数学推导和图示说明，以便理解其内在机理。此外，对于MATLAB实现的部分，我更看重的是其可迁移性。也就是说，书中提供的代码不仅是针对某个特定问题的演示，更应该能够引导读者理解其通用性，并能够根据自己的具体需求进行修改和扩展。我希望通过阅读这本书，能够掌握一套完整的解决复杂控制问题的“方法论”，而不仅仅是掌握一些孤立的知识点。

评分☆☆☆☆☆

从我个人的学习经历来看，一本好书能够帮助我跨越认知上的障碍，将抽象的理论转化为可操作的工程实践。这本书的标题——“神经.模糊.预测控制及其MATLAB实现 (第3版)”——给我一种直观的感受，它精准地定位了我当前在学习和工作中遇到的一个关键技术方向。我非常有兴趣了解，在第三版中，作者是如何在“神经”、“模糊”、“预测控制”这三个概念之间建立起有效的连接，使之形成一套统一的、强大的控制框架。同时，对于MATLAB实现部分，我期待看到其在算法效率、鲁棒性以及实际应用中的表现。我希望这本书能够提供一些关于如何选择合适的神经元网络结构、如何设计有效的模糊规则以及如何构建精准的预测模型等方面的指导性建议。总而言之，我希望这本书能够成为我解决复杂系统控制难题的得力助手。