神经网络建模与动态系统辨识

作者简介

尤里·蒂蒙塞维（Yury Tiumentsev）莫斯科航空学院飞行动力学与控制系及计算数学与程序设计系教授，俄罗斯神经网络学会（RNNS）副理事长。研究领域包括人工神经网络、动态系统的神经网络建模与辨识、自适应与智能系统、非线性动态系统数学建模与计算机仿真等。<br />米哈伊尔·埃戈尔切夫（Mikhail Egorchev）俄罗斯RoboCV公司高级软件研发工程师，主要从事机器人应用系统自适应及最优控制方向的研究。目前的研究兴趣包括人工神经网络、动态系统神经网络建模与辨识、非线性动态系统数学建模与计算机仿真、数值优化方法、最优控制等。撰写本书时为莫斯科航空学院博士生。

内容简介

·采用半经验神经网络，在机理模型的基础上引入神经网络修正，从而将传统的黑箱模型转换为灰箱模型，极大地降低了模型的维数以及训练集的大小。 ·示例和实验都是针对典型飞行器展开的，对飞行器自适应控制系统以及气动参数辨识建立了一套完整的处理方法，包含大量计算实验结果及分析。