- 工程系统建模与仿真
- - 作者：编者:李俊烨//刘建河//赵伟宏//张景然//刘凤德|责编:肖姝
  - 出版社：国防工业
  - ISBN：9787118132205
  - 出版日期：2024/08/01
  - 页数：308
- 售价：39.2

内容大纲
    本书基于MATLAB R2020b版由浅入深地全面讲解了工程系统建模与仿真的知识，内容涵盖了一般用户需要使用的各种功能。
    全书共7章，分别为建模与仿真基础知识、数学建模与计算、控制系统分析与建模、模糊逻辑控制建模、建模与仿真技术的应用、遗传算法、神经网络。结合作者多年的使用和教学经验，将系统建模与仿真方法和技巧详细地介绍给读者，使读者能够快速掌握书中讲解的内容。书中案例典型且丰富，每个案例都结合工程的实际需要，具有很强的针对性，覆盖范围广，并附上源文件，可满足不同领域读者的需求。
    本书适合信号处理、通信工程、自动控制、机械电子等专业的研究生、教师和科技工作者学习使用，也可以作为广大MATLAB爱好者的自学参考用书。
作者介绍
目录
第1章  建模与仿真基础知识
  1.1  建模与仿真的基本理论与方法
    1.1.1  建模的基本理论与方法
    1.1.2  仿真的基本理论与方法
  1.2  建模与仿真技术发展现状
    1.2.1  建模技术发展现状
    1.2.2  仿真技术发展现状
  1.3  小结
第2章  数学建模与计算
  2.1  插值分析与计算
    2.1.1  拉格朗日插值方法
    2.1.2  牛顿均差插值
    2.1.3  埃尔米特插值
    2.1.4  三次样条插值
    2.1.5  一维数据插值
    2.1.6  多维插值
  2.2  数据拟合建模与计算
    2.2.1  函数逼近
    2.2.2  最小二乘拟合
    2.2.3  多项式拟合
    2.2.4  最小二乘法曲线拟合
  2.3  方程求根建模与计算
    2.3.1  二分法
    2.3.2  牛顿法
    2.3.3  割线法
    2.3.4  逆二次插值
    2.3.5  Zeroin算法
    2.3.6  fzem()函数
  2.4  概率统计分布计算
    2.4.1  概率密度函数
    2.4.2  随机变量的一般特征
    2.4.3  一维随机数生成
    2.4.4  统计图绘制
    2.4.5  蒙特卡罗方法
  2.5  小结
第3章  控制系统分析与建模
  3.1  控制系统基本概念
    3.1.1  控制系统的结构
    3.1.2  控制系统的数学模型
    3.1.3  控制系统的性能指标
  3.2  控制系统分析方法
    3.2.1  时域分析法
    3.2.2  根轨迹分析法
    3.2.3  频域分析法
    3.2.4  状态空间分析法
  3.3  小结
第4章  模糊逻辑控制建模
  4.1  模糊逻辑控制基础
    4.1.1  模糊逻辑控制的基本概念
    4.1.2  模糊逻辑控制原理

    4.1.3  模糊逻辑控制器设计内容
    4.1.4  模糊逻辑控制规则设计
    4.1.5  模糊逻辑控制系统的应用领域
  4.2  模糊逻辑控制工具箱
    4.2.1  模糊逻辑控制工具箱的功能特点
    4.2.2  模糊逻辑控制系统的基本类型
    4.2.3  模糊逻辑控制系统的构成
    4.2.4  模糊推理系统的建立、修改与存储管理
    4.2.5  模糊语言变量及其语言值
    4.2.6  模糊语言变量的隶属度函数
    4.2.7  模糊规则的建立与修改
    4.2.8  模糊推理计算与去模糊化
  4.3  模糊逻辑控制工具箱的图形界面工具
    4.3.1  nS编辑器
    、4.3.2  隶属度函数编辑器
    4.3.3  模糊规则编辑器
    4.3.4  模糊规则浏览器
    4.3.5  模糊推理输入／输出曲面视图
  4.4  模糊聚类分析
    4.4.1  FIS曲面分析
    4.4.2  FIS结构分析
    4.4.3  模糊均值聚类
    4.4.4  模糊聚类工具箱
  4.5  小结
第5章  建模与仿真技术的应用
  5.1  独轮自行车建模与仿真
  5.2  基于双闭环控制的一阶倒立摆控制系统建模与仿真
  5.3  一阶直线双倒立摆系统的可控性建模与仿真
  5.4  龙门吊车运动控制建模与仿真
  5.5  水箱液位控制建模与仿真
  5.6  水轮发电机系统的线性化分析
  5.7  小结
第6章  遗传算法
  6.1  遗传算法的理论基础
    6.1.1  遗传算法概述
    6.1.2  遗传算法工具箱
    6.1.3  遗传算法常用函数
    6.1.4  遗传算法工具箱应用举例
  6.2  遗传算法原理
    6.2.1  基本原理
    6.2.2  算法编码
    6.2.3  适应度及初始群体选取
    6.2.4  遗传算法程序设计及其MATLAB工具箱
    6.2.5  遗传算法的GUI实现
  6.3  基于遗传算法和非线性规划的雨数寻优算怯理论基础
    6.3.1  非线性规划函数
    6.3.2  遗传算法基本思想
    6.3.3  算法结合思想
    6.3.4  遗传算法实现
  6.4  小结

第7章  神经网络
  7.1  神经网络基本概念
    7.1.1  人工神经网络简介
    7.1.2  神经网络的结构
    7.1.3  神经网络模型
    7.1.4  神经网络的学习方式
    7.1.5  神经网络工具箱
  7.2  BP神经网络
    7.2.1  BP神经网络的结构
    7.2.2  BP神经网络的学习算法
    7.2.3  BP神经网络的设计方法
  7.3  BP神经网络的建立与识别
    7.3.1  BP神经网络的建立
    7.3.2  BP神经网络的识别
  7.4  BP神经网络案例
  7.5  小结
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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