神经网络与控制引论…………………………………………………”
1．1  神经网络技术的发展与现状………………………………—…‘．
1．2  神经网络与系统建棋、预报和控制…………………—…………．．
1．3  船舶横棍运动建模与预报………………………………—………
1．4  本书的内容和章节安排……………………………………………．
参考文献…—……………………………………………………………．
神经网结的统一措述—………………—…………—………………—．
21  神经网络的基本概念………………………………………………．
2．2  神经元的统一模型…………………………………………………．
2．3  神经问路结构的统一描述…………………………………………．
2．4  神经网络学习算法的统一描述—………………………—………．
25  本章小结—…………………………………………………………．．
参考文献………………………………—………………………………
  多层前向神经网结的逼近能力和训练算法……………………………．
3．1  多层前向神经网络的迥近能力……………………………………．
3．2  误差反传(BP)算法及其存在问题分新  ……。…………—。…’
3．3  以变学习串V和变动量因子。提高误差反传(四)算法收敛速度
3．4  BP算法学习过程押平台现象”的减少或消除…………………．
3．5  BP算法学习过程中学习不平衡现象的消除……………。—…。
3．6  实现全局最优的多层前向网络训练算法…………………———．
3．7  改善BP算法泛化能力的措施及提高学习精度的方法…………．
3．8  鲁棒BP学习算法……………—………………………—………．
39  综合反向传播(sBP)训练算法……………………………………．
310  本章小结………………………………………………．．………．’
参考文献…………………………………………………………………．
多层前向神经网络的拓扑结构研究……………………………………．
4．1  多层前向神经网络的结构设计……………………………………．
4．2  过拟合与泛化能力………—………………………………………．
4．3  多层前向神经网络的剪除型结构学习算法…………………—…．．
4．4  多层前向神经网络的增长型结构学习算法………………………
4．5  本章小节…——……………………………………………………．．
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  5．I  线性ARMA模型相最优预报器………………—…*
  5．2  非线性ARMA模型和神经网络逼近………………。
  5．3  回归神经网络(RNN)………………………………。
  5．4  船舶横摇运动的时间序列预报……………．．………．
  55  本章小节………………………………—……………
  参考文献……—……………………………………………—
6  基于神经网纪的非线性系统辨识…………—……………
  6．1  非线性动态系统辨识模型……………………………
  6．2  用神经网络进行非线性动态系统辨识的可行性……
  6．3  神经网络辨识算法及收敛性分析……………………
  64  使用神经网络进行非线性系统辨识的基本方法…—
  65  神经网络与机理模型的混合建模法………………．”
  6．6船舶横摇运动建模……………………………………
  6．7  本章小结………………………………………………
  附录  定理6．7的证明。……………—……………………
  参考文献……—…………………—…………。………—…
7神经网络控制—…………—………………………………
7．1  神经网络监督控制……………………………—…．．
7．2  神经网络自适应控制……………………………—…
7．3  神经网络自适应评判控制……—……………………
74  非线性动态系统的神经网络控制
    ——能控性、能观性、稳定性、状态观测和跟踪控制
7．5  本章小结………………—……*…………………。
参考文献……———…………—……………………………