《从复杂到有序:神经网络智能控制理论新进展》

本书以神经网络为主线，穿插于智能控制系统各个环节，重点介绍神经网络智能控制在理论研究和工程应用中的一些新进展。全书着眼于神经网络理论、预测控制理论、非线性动力系统理论和新兴的复杂网络理论等诸多学科的交叉，在神经网络智能控制系统的框架体系下，结合国际国内的研究进展，将作者与其合作研究者们多年来在神经网络建模、预测、控制、混沌化以及复杂网络领域所取得的一系列最新的研究成果有机地融合在一起。 本书第1章全面系统地回顾了神经网络智能控制的理论研究和应用进展；第2章介绍本书所需要的基础知识；第3章至第6章介绍了一系列由前馈神经网络、Elman神经网络和简单递归神经网络与自校正广义预测控制相结合的各种神经网络自适应预测控制器，并有效地应用于复杂非线性系统和混沌系统的控制问题；第7章重点介绍神经网络与非线性混沌动力学的交叉研究，介绍了线性和非线性Elman网络的混沌化方法和相应的混沌系统性质；第8章介绍了模糊神经网络的建模、预测和控制问题；第9章介绍神经网络在工业过程控制、中国失业问题和国际汇率行为的应用实例；第10章将1998年以来新兴的复杂网络理论介绍给广大读者，着重介绍作者与合作者们最早发现并研究的复杂网络中所存在的混沌迁移现象。