Artificial Neural Networks for Modelling and Control of Non-Linear Systems
Lingua: inglese
Editore: Springer US, 1995
- Rilegato
- Nuovo
Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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Codice articolo 5971663
- Titolo
- Artificial Neural Networks for Modelling and Control of Non-Linear Systems
- Autore
- Johan A.K. Suykens|Joos P.L. Vandewalle|B.L. de Moor
- Editore
- Springer US
- Anno di pubblicazione
- 1995
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Gebunden
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0792396782
- ISBN 13
- 9780792396789
The book presents both classical and novel network architectures and learning algorithms for modelling and control. Topics include non-linear system identification, neural optimal control, top-down model based neural control design and stability analysis of neural control systems. A major contribution of this book is to introduce NLq Theory as an extension towards modern control theory, in order to analyze and synthesize non-linear systems that contain linear together with static non-linear operators that satisfy a sector condition: neural state space control systems are an example. Moreover, it turns out that NLq Theory is unifying with respect to many problems arising in neural networks, systems and control. Examples show that complex non-linear systems can be modelled and controlled within NLq theory, including mastering chaos.
The didactic flavor of this book makes it suitable for use as a text for a course on Neural Networks. In addition, researchers and designers will find many important new techniques, in particular NLqTheory, that have applications in control theory, system theory, circuit theory and Time Series Analysis.
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Greven, Germania
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