劉金琨著的《RBF神經網絡自適應控制及MATLAB仿
真(第2版)/電子信息與電氣工程技術叢書》結合典型
機械繫統控制的實例，繫統地介紹了神經網絡控制的
基本理論、基本方法和應用技術。本書是作者多年來
從事控制繫統教學和科研工作的結晶，同時融入了國
內外同行近年來所取得的新成果。
全書共分16章，包括緒論、RBF神經網絡的設計與
仿真、基於梯度下降法的RBF神經網絡控制、自適應
RBF神經網絡控制、RBF神經網絡滑模控制、基於模型
整體逼近的自適應RBF控制、基於局部逼近的自適應
RBF控制、基於RBF神經網絡的動態面自適應控制、數
字RBF神經網絡控制、離散神經網絡控制、自適應RBF
觀測器設計及滑模控制、基於RBF神經網絡的反演自適
應控制、基於RBF神經網絡的自適應容錯控制、基於
RBF神經網絡的自適應量化控制、基於RBF神經網絡的
控制輸出受限控制和基於RBF神經網絡的控制方向未知
的狀態跟蹤。每種控制方法都通過MATLAB進行了仿真
分析。
本書各部分內容既相互聯繫又相對獨立，讀者可
根據需要選擇學習。本書適用於從事生產過程自動化
、計算機應用、機械電子和電氣自動化領域的工程技
術人員閱讀，也可作為大專院校工業自動化、自動控
制、機械電子、自動化儀表、計算機應用等專業的教
學參考書。

第1章 緒論
1.1 神經網絡控制
1.1.1 神經網絡控制的提出
1.1.2 神經網絡控制概述
1.1.3 自適應RBF神經網絡概述
1.2 RBF神經網絡
1.3 機器人RBF神經網絡控制
1.4 控制繫統S函數設計
1.4.1 S函數介紹
1.4.2 S函數基本參數
1.4.3 實例
1.5 簡單自適應控制繫統設計實例
1.5.1 繫統描述
1.5.2 自適應控制律設計
1.5.3 仿真實例
附錄 仿真程序
參考文獻
第2章 RBF神經網絡設計與仿真
2.1 RBF神經網絡算法及仿真
2.1.1 RBF神經網絡算法設計
2.1.2 RBF神經網絡設計實例及MATLAB仿真
2.2 基於梯度下降法的RBF神經網絡逼近
2.2.1 RBF神經網絡逼近
2.2.2 仿真實例
2.3 高斯基函數的參數對RBF網絡逼近的影響
2.4 隱含層節點數對RBF網絡逼近的影響
2.5 RBF神經網絡的建模訓練
2.5.1 RBF神經網絡訓練
2.5.2 仿真實例
2.6 RBF神經網絡逼近
附錄 仿真程序
參考文獻
第3章 基於梯度下降法的RBF神經網絡控制
3.1 基於RBF神經網絡的監督控制
3.1.1 RBF監督控制
3.1.2 仿真實例
3.2 基於RBF神經網絡的模型參考自適應控制
3.2.1 控制繫統設計
3.2.2 仿真實例
3.3 RBF自校正控制
3.3.1 繫統描述
3.3.2 RBF控制算法設計
3.3.3 仿真實例
附錄 仿真程序
參考文獻
第4章 自適應RBF神經網絡控制
4.1 基於神經網絡逼近的自適應控制
4.1.1 繫統描述
4.1.2 自適應RBF控制器設計
4.1.3 仿真實例