具体描述
While neural network control has been successfully applied in various practical applications, many important issues, such as stability, robustness, and performance, have not been extensively researched for neural adaptive systems. Motivated by the need for systematic neural control strategies for nonlinear systems, Stable Adaptive Neural Network Control offers an in-depth study of stable adaptive control designs using approximation-based techniques, and presents rigorous analysis for system stability and control performance. Both linearly parameterized and multi-layer neural networks (NN) are discussed and employed in the design of adaptive NN control systems for completeness. Stable adaptive NN control has been thoroughly investigated for several classes of nonlinear systems, including nonlinear systems in Brunovsky form, nonlinear systems in strict-feedback and pure-feedback forms, nonaffine nonlinear systems, and a class of MIMO nonlinear systems. In addition, the developed design methodologies are not only applied to typical example systems, but also to real application-oriented systems, such as the variable length pendulum system, the underactuated inverted pendulum system and nonaffine nonlinear chemical processes (CSTR).
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用户评价
这本书的叙述风格非常独特，与其说是教科书，不如说更像是一部精心编排的学术讲义。我尤其欣赏作者在引入新概念时所采用的“问题导向”的方法。比如，在讨论如何保证系统长期稳定运行时，作者没有直接抛出复杂的控制律，而是先详细描述了传统PID控制在某些特定工况下的局限性，这种对比极大地增强了读者对采用新型神经网络控制方法的迫切需求和理解深度。阅读过程中，我仿佛坐在作者的课堂上，他总能用最简洁的语言勾勒出复杂系统的动态本质。虽然其中涉及到的矩阵运算和Lyapunov稳定性分析需要读者具备一定的数学功底，但作者在关键步骤的注释和图表的辅助下，使得晦涩的理论也变得相对直观易懂。对于致力于提升控制性能、追求更优鲁棒性的工程师来说，这本书提供的视角是极其宝贵的，它提供了从“能用”到“好用”的飞跃所需的理论支撑。
评分读完《稳定自适应神经网络控制》之后，我感觉我的研究视野一下子开阔了许多。这本书的深度和广度都令人印象深刻。作者似乎不仅仅是在罗列技术要点，更是在构建一个完整的理论框架，引导读者从基础概念出发，逐步深入到复杂的非线性系统控制问题。特别是对于如何处理系统不确定性和外部扰动的部分，书中提供的基于神经网络的自适应策略，简直像是为那些在实际工程中屡次碰壁的工程师们点亮了一盏明灯。我特别欣赏作者在阐述数学推导时的那种严谨性，每一个定理的证明都逻辑清晰，让人能够真正理解背后的原理，而不是停留在表面的公式记忆。那种层层递进的讲解方式，使得即便是初次接触这方面内容的研究生，也能找到清晰的学习路径。这本书无疑是该领域内一本里程碑式的著作，它不仅仅是知识的汇编，更是一份富有洞察力的指引。
评分坦白讲，我抱着一种批判性的眼光去审视这本专著的，毕竟当前市面上关于神经网络控制的书籍汗牛充栋。然而，《稳定自适应神经网络控制》成功地在众多追逐热点的作品中脱颖而出。它的核心优势在于对“稳定性”这一核心要求的坚持和深化。很多前沿的自适应控制方法在仿真中表现优异，但在理论上对收敛性和最终误差的界定往往含糊不清。这本书则不然，它花费了大量篇幅来构建严格的稳定性证明，并清晰地划分了不同自适应律下的性能边界。我尝试将其中的一些算法应用于我正在研究的机械臂的轨迹跟踪任务中，结果发现其在参数扰动下的性能衰减速度明显慢于我原先使用的经典自适应方法。这种理论与实践的良好契合度，是衡量一本优秀技术书籍的试金石，而本书无疑通过了考验。
评分这本书的排版和结构设计也值得称赞，它展现出出版方对学术质量的尊重。每一章的开始都设有清晰的章节目标概述，结束时则有总结性的“未来展望”部分，这极大地帮助读者梳理知识脉络。更值得一提的是，书中引入的案例研究，不再是那些陈旧的教科书范例，而是选取了近年来控制领域内更具挑战性的问题，例如高阶微分方程系统的在线辨识与控制。作者在讲解这些案例时，步骤详尽，图表丰富，尤其是对误差曲面的可视化分析，直观地展示了所提算法的优越性。对于希望通过阅读一本权威著作来构建自己研究体系的学者而言，这本书提供了坚实、可靠的知识基石，它不仅仅是让你学会如何“做”控制，更是让你理解为什么要用这种方式来“思考”控制的本质。
评分翻阅此书，我感受到的不是冰冷的技术手册感，而是一种对控制科学深刻热爱的体现。作者的行文间流露出对系统建模和控制实现的深刻体悟。特别是书中对于“在线学习”和“计算效率”之间的权衡分析，非常贴合实际应用的需求。在讨论实时控制系统时，我们常常面临这样一个困境：更复杂的模型意味着更好的性能，但也意味着更高的计算负担。作者没有回避这一矛盾，而是系统地介绍了如何通过网络结构剪枝和稀疏化技术来保持高性能的同时，满足嵌入式系统的实时性要求。这种务实而又富有前瞻性的探讨，使人倍感亲切。对于那些渴望将实验室成果快速转化为工业级解决方案的团队而言，这本书提供的工程化思路远超一般的理论探讨，它更像是一份成熟的实施蓝图。
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