Neuro-Control Systems pdf epub mobi txt 電子書下載在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:Institute of Electrical & Electronics Enginee

作者:Madan M. Gupta

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1993-12

價格:USD 79.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780780310414

叢書系列:

圖書標籤:

神經控製
控製係統
神經科學
生物工程
機器人
人工智能
計算神經科學
反饋控製
自適應控製
神經形態計算

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到本本書屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

具體描述

《神經與控製的融閤：深度探索》本書將帶您進入一個前沿科學領域，深入剖析生物神經係統與工程控製係統之間錯綜復雜的相互作用。我們旨在揭示這些看似截然不同的領域是如何在根本上相互關聯，以及如何通過藉鑒彼此的原理來實現突破性的創新。第一部分：生物神經係統的奧秘我們將從生物神經係統的基礎齣發，為您詳細解讀其精妙的結構和動態的工作機製。神經元的結構與功能：深入理解單個神經元的電生理特性，包括細胞膜電位、離子通道、突觸傳遞以及信號整閤等關鍵過程。我們將探討不同類型的神經元，以及它們在神經信息處理中的特定作用。神經網絡的組織與計算：剖析神經元如何構成龐大而高效的神經網絡，以及信息如何在這些網絡中流動、編碼和處理。我們將審視並行處理、分布式錶示、自組織能力等神經網絡的核心特徵，並與人工神經網絡進行初步的比較。感官信息處理：深入研究生物體如何通過視覺、聽覺、觸覺等多種感官係統接收和處理外部信息。我們將探討從信號的感知到大腦皮層的編碼過程，揭示生物體如何構建對世界的認知模型。運動控製與學習：詳細闡述生物體如何精確地産生和協調運動，包括脊髓反射、大腦皮層運動指令的生成、感覺反饋在運動調整中的作用，以及學習和記憶如何塑造和優化運動技能。神經可塑性與適應性：探討神經係統在經驗驅動下的結構和功能變化，即神經可塑性，這是學習、記憶和適應環境變化的基礎。我們將審視突觸可塑性、網絡重塑等機製。第二部分：現代控製係統的理論與實踐本部分將聚焦於工程控製領域，闡述其核心理論、設計方法和廣泛應用。綫性與非綫性控製理論：介紹經典的綫性控製理論，包括PID控製、狀態空間方法、穩定性分析等，並深入探討非綫性係統控製的挑戰與解決方案，如李雅普諾夫穩定性、反饋綫性化等。現代控製設計方法：詳細講解先進的控製設計技術，如最優控製（LQR、模型預測控製）、自適應控製、魯棒控製以及模糊控製和神經網絡控製等智能控製策略。係統辨識與建模：探討如何從實驗數據中獲取係統的數學模型，這是進行有效控製設計的前提。我們將介紹時間序列分析、模型結構選擇、參數估計等方法。反饋原理與穩定性：深入解析反饋在維持係統穩定性和性能方麵的關鍵作用，以及各種穩定性判據（如根軌跡、奈奎斯特判據）的應用。現代控製係統的應用領域：廣泛介紹控製理論在航空航天、機器人、工業自動化、生物醫學工程等各個領域的成功應用案例，突齣其解決復雜工程問題的能力。第三部分：神經與控製的交叉融閤本部分是本書的核心，我們將重點探討生物神經係統原理如何啓發和改進工程控製係統，反之亦然。仿生控製：介紹如何從生物體的運動機製、感知係統或決策過程中汲取靈感，設計齣更高效、更具適應性的工程控製器。例如，研究昆蟲的飛行控製策略，設計具有高魯棒性的飛行器控製器。神經動力學在控製中的應用：探討將生物神經元的動力學特性、神經網絡的計算原理等直接應用於控製係統設計。這可能包括基於脈衝神經網絡的控製器、基於分布式並行處理的魯棒控製方法等。腦機接口（BCI）與神經調控：深入分析腦機接口技術，它允許直接從大腦活動中提取信息以控製外部設備，以及神經調控技術如何通過對神經係統的乾預來改善其功能。我們將探討相關的信號處理、模式識彆和控製算法。學習型控製係統：介紹如何讓控製係統具備學習能力，使其能夠根據環境反饋和曆史經驗不斷優化其控製策略，類似於生物體的學習過程。這可能包括強化學習在控製中的應用，以及基於模型的自適應學習控製。智能控製的未來趨勢：展望神經與控製融閤領域的未來發展方嚮，包括更高級的仿生智能體、更高效的自主係統、以及神經科學研究與控製工程協同創新帶來的新機遇。通過對以上三個部分的係統性闡述，本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解神經係統與控製係統之間的內在聯係，並激發在這一交叉領域進行進一步研究和創新的靈感。本書適閤對生物神經科學、自動控製理論、機器人學、人工智能以及相關交叉學科感興趣的工程師、研究人員和學生。