Neuro-Control Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Institute of Electrical & Electronics Enginee

作者:Madan M. Gupta

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993-12

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780780310414

丛书系列:

图书标签:

神经控制
控制系统
神经科学
生物工程
机器人
人工智能
计算神经科学
反馈控制
自适应控制
神经形态计算

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具体描述

《神经与控制的融合：深度探索》本书将带您进入一个前沿科学领域，深入剖析生物神经系统与工程控制系统之间错综复杂的相互作用。我们旨在揭示这些看似截然不同的领域是如何在根本上相互关联，以及如何通过借鉴彼此的原理来实现突破性的创新。第一部分：生物神经系统的奥秘我们将从生物神经系统的基础出发，为您详细解读其精妙的结构和动态的工作机制。神经元的结构与功能：深入理解单个神经元的电生理特性，包括细胞膜电位、离子通道、突触传递以及信号整合等关键过程。我们将探讨不同类型的神经元，以及它们在神经信息处理中的特定作用。神经网络的组织与计算：剖析神经元如何构成庞大而高效的神经网络，以及信息如何在这些网络中流动、编码和处理。我们将审视并行处理、分布式表示、自组织能力等神经网络的核心特征，并与人工神经网络进行初步的比较。感官信息处理：深入研究生物体如何通过视觉、听觉、触觉等多种感官系统接收和处理外部信息。我们将探讨从信号的感知到大脑皮层的编码过程，揭示生物体如何构建对世界的认知模型。运动控制与学习：详细阐述生物体如何精确地产生和协调运动，包括脊髓反射、大脑皮层运动指令的生成、感觉反馈在运动调整中的作用，以及学习和记忆如何塑造和优化运动技能。神经可塑性与适应性：探讨神经系统在经验驱动下的结构和功能变化，即神经可塑性，这是学习、记忆和适应环境变化的基础。我们将审视突触可塑性、网络重塑等机制。第二部分：现代控制系统的理论与实践本部分将聚焦于工程控制领域，阐述其核心理论、设计方法和广泛应用。线性与非线性控制理论：介绍经典的线性控制理论，包括PID控制、状态空间方法、稳定性分析等，并深入探讨非线性系统控制的挑战与解决方案，如李雅普诺夫稳定性、反馈线性化等。现代控制设计方法：详细讲解先进的控制设计技术，如最优控制（LQR、模型预测控制）、自适应控制、鲁棒控制以及模糊控制和神经网络控制等智能控制策略。系统辨识与建模：探讨如何从实验数据中获取系统的数学模型，这是进行有效控制设计的前提。我们将介绍时间序列分析、模型结构选择、参数估计等方法。反馈原理与稳定性：深入解析反馈在维持系统稳定性和性能方面的关键作用，以及各种稳定性判据（如根轨迹、奈奎斯特判据）的应用。现代控制系统的应用领域：广泛介绍控制理论在航空航天、机器人、工业自动化、生物医学工程等各个领域的成功应用案例，突出其解决复杂工程问题的能力。第三部分：神经与控制的交叉融合本部分是本书的核心，我们将重点探讨生物神经系统原理如何启发和改进工程控制系统，反之亦然。仿生控制：介绍如何从生物体的运动机制、感知系统或决策过程中汲取灵感，设计出更高效、更具适应性的工程控制器。例如，研究昆虫的飞行控制策略，设计具有高鲁棒性的飞行器控制器。神经动力学在控制中的应用：探讨将生物神经元的动力学特性、神经网络的计算原理等直接应用于控制系统设计。这可能包括基于脉冲神经网络的控制器、基于分布式并行处理的鲁棒控制方法等。脑机接口（BCI）与神经调控：深入分析脑机接口技术，它允许直接从大脑活动中提取信息以控制外部设备，以及神经调控技术如何通过对神经系统的干预来改善其功能。我们将探讨相关的信号处理、模式识别和控制算法。学习型控制系统：介绍如何让控制系统具备学习能力，使其能够根据环境反馈和历史经验不断优化其控制策略，类似于生物体的学习过程。这可能包括强化学习在控制中的应用，以及基于模型的自适应学习控制。智能控制的未来趋势：展望神经与控制融合领域的未来发展方向，包括更高级的仿生智能体、更高效的自主系统、以及神经科学研究与控制工程协同创新带来的新机遇。通过对以上三个部分的系统性阐述，本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解神经系统与控制系统之间的内在联系，并激发在这一交叉领域进行进一步研究和创新的灵感。本书适合对生物神经科学、自动控制理论、机器人学、人工智能以及相关交叉学科感兴趣的工程师、研究人员和学生。