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《脉冲耦合神经网络及应用(国内英文版)》内容简介：Applications of Pulse-Coupled Neural Networks explores the fields of image processing, including image filtering, image segmentation, image fusion, image coding, image retrieval, and biometric recognition, and the role of pulse-coupled neural networks in these fields.
This book is intended for researchers and graduate students in artificial intelligence, pattern recognition, electronic engineering, and computer science.
《非线性动力系统分析与控制》 图书简介 本书深入探讨了复杂非线性动力系统的建模、分析、仿真与控制等核心问题。在现代科学与工程领域，从宏观的生态系统到微观的量子现象，从复杂的电力网络到精密的机械伺服系统，越来越多的实际问题表现出显著的非线性特征和复杂的时变行为。理解和有效控制这些系统，是推动技术进步和解决重大工程挑战的关键所在。本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的理论框架和方法论。 第一部分：非线性动力学基础与建模 本书首先从动力系统理论的经典基础出发，回顾了线性系统理论的局限性，并引出了非线性系统的必要性。 混沌与分岔理论： 详细介绍了描述非线性系统复杂行为的数学工具。内容涵盖了相平面分析、极限环的稳定性判定，特别是庞加莱截面法在分析高维系统中的应用。重点阐述了分岔理论，包括鞍结分岔、超临界和次临界霍普夫分岔，以及倍周期分岔序列，揭示了系统参数微小变化如何导致定性行为的突变。对混沌现象的数学定义、Lyapunov指数的计算及其物理意义进行了深入剖析，阐明了系统对初始条件的敏感依赖性。 系统建模方法： 针对不同工程背景下的非线性系统，本书系统介绍了先进的建模技术。除了基于物理定律（如牛顿力学、基尔霍夫定律）建立的常微分方程组（ODE）模型外，还引入了迟滞、摩擦等非光滑非线性项的处理方法。对于难以精确建模的复杂系统，书中详细讲解了基于数据驱动的非线性辨识技术，如核主成分分析（Kernel PCA）用于降维和特征提取，以及高斯过程回归在构建黑箱模型中的应用。特别关注了描述具有空间分布特征的偏微分方程（PDE）系统的简化和模态截断方法。 第二部分：非线性系统的稳定性分析 稳定性是动力系统研究的基石。本书超越了传统的线性化稳定性分析，聚焦于非线性系统在全局范围内的行为判断。 李雅普诺夫稳定性理论： 详尽阐述了李雅普诺夫直接法在分析无控制系统稳定性中的核心作用。不仅限于一阶和二阶系统，本书深入探讨了高阶、欠驱动系统（Underactuated Systems）的李雅普诺夫函数构造技巧，包括利用能量函数、二次型函数以及更先进的鞍点定理和反证法构造方法。对输入/输出稳定性（BIBO稳定性）在存在有界输入下的分析进行了专门讨论。 滑模控制与鲁棒性： 在稳定性分析的基础上，本书引入了应对模型不确定性和外部扰动的鲁棒控制策略。滑模控制（SMC）作为一种强大的非线性控制技术，被系统地介绍。内容包括滑模面的设计、等效控制力的计算、抖振现象的分析及其抑制方法（如利用Fuzzy逻辑或高阶滑模面）。对于参数不确定性，书中还探讨了基于输入/输出线性化和反馈线性化的鲁棒设计方法，以及其在复杂机械臂和飞行器控制中的应用实例。 第三部分：先进的非线性控制策略 本部分是本书的核心，聚焦于设计和实现能够精确控制复杂非线性系统的现代方法。 反馈线性化技术： 详细讲解了输入/输出反馈线性化（Input/Output Linearization）和状态反馈线性化（State Feedback Linearization）的理论基础，包括可积性条件（Frobenius可积性定理的应用）。通过对标准模型（如Brunovsky规范形）的推导和实际案例（如倒立摆、赛斯纳172飞机模型）的转化，使读者掌握如何通过坐标变换和非线性反馈将一个复杂的非线性系统转化为可由线性控制器（如极点配置或LQR）控制的线性系统。同时，书中也明确指出了该方法在模型完全精确和所有状态可观测前提下的局限性。 模型预测控制（MPC）： 鉴于其出色的处理约束和多变量耦合问题的能力，MPC在非线性系统控制中占据了重要地位。本书系统地介绍了非线性模型预测控制（NMPC）的原理，包括实时优化问题的求解、滚动时域的执行。重点讨论了如何利用凸优化技术（如序列二次规划SQP）或半定规划（SDP）来求解非线性优化问题，并探讨了提高NMPC计算效率的低复杂度算法，如梯形方法和人工势场法辅助的优化。 自适应与学习控制： 针对那些系统参数随时间变化或先验知识不完整的系统，本书深入研究了自适应控制（Adaptive Control）和基于学习的控制方法。自适应控制部分涵盖了基于误差的自适应律（如Lyapunov-based自适应控制），重点在于在线估计未知参数并同时保证闭环系统的稳定性。在学习控制方面，引入了基于强化学习的框架，特别是深度Q网络（DQN）和策略梯度方法，用以解决具有高度不确定性和高维状态空间的复杂序列决策问题，展示了其在复杂机器人操作任务中的潜力。 第四部分：复杂系统的分析与应用 最后一部分将理论方法应用于具有特殊结构的复杂系统中。 多智能体系统（MAS）的同步与协同： 讨论了多个相互影响的非线性系统如何实现一致性（Consensus）和同步。内容包括基于图论的通信拓扑结构分析、分布式控制算法的设计，以及如何利用分布式观测器来处理状态信息不完全可测的情况。重点分析了在存在延迟和通信中断情况下的鲁棒同步问题。 网络化系统与时滞系统： 针对现代分布式控制和传感器网络中普遍存在的通信延迟问题，本书专门分析了时滞对系统稳定性的影响。内容包括利用矩阵不等式（BMI）和延迟微分方程的稳定性判据。对于网络化控制系统，书中探讨了网络攻击对系统性能的影响，并提出了基于安全域估计和加密反馈的防御策略。 全书结构严谨，理论阐述深入浅出，辅以大量严谨的数学推导和工程实例，旨在培养读者运用先进动力学工具解决实际工程难题的能力。本书适合作为控制理论、应用数学、航空航天、机器人学及化学工程等领域的高年级本科生、研究生及科研人员的专业教材或参考手册。
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