퍼지신경망 제어 : Matlab/simulink를 중심으로

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 1장 Simulink의 기초 = 7
• 1. Simulink 소개 = 7
• 2. Simulink의 사용법 = 8
• 3. 연속시스템(Continuos system) = 14
• 4. 서브시스템(Subsystem)의 생성 = 26
• 5. Embedded MATLAB Function 사용 = 30
• 6. S-Function의 사용 = 33
• 2장 퍼지 시스템 = 43
• 1. 퍼지 집합(Fuzzy set) = 43
• 2. 퍼지 시스템 = 46
• 3. 퍼지 시스템의 구성방법 = 48
• 4. 퍼지 시스템의 동작 = 53
• 5. Sungeno 퍼지 시스템 = 58
• 3장 퍼지 제어 = 63
• 1. Matlab을 이용한 퍼지제어 = 63
• 2. MATLAB 퍼지 툴박스를 이용한 퍼지제어 = 75
• 3. MATLAB 퍼지 툴박스를 이용한 Sugeno 방식 퍼지제어 = 85
• 4. Simulink를 이용한 퍼지제어 = 89
• 4장 퍼지 제어시스템의 응용사례 = 113
• 1. 퍼지 제어기를 이용한 DC 모터의 제어 = 113
• 2. 반능동(Semi-active) 자동차 현가시스템의 퍼지제어 = 127
• 3. 장애물 우회 기능을 갖는 다관절 지능 로봇 시스템 = 144
• 5장 인공신경망(Artifical Neural Network) = 157
• 1. 인공신경망의 개념 = 157
• 2. 다층구조의 신경망(Mauti-Layer feedforward Neural Networks) = 159
• 3. 신경망의 학습(training) = 162
• 4. 신경망의 학습을 위한 노하우 = 168
• 6장 신경망의 프로그래밍 = 171
• 1. Matlab을 이용한 신경망의 학습 = 171
• 2. MATLAB의 신경망 함수를 이용한 신경망의 학습 = 183
• 3. MATLAMB TOOLBOX를 이용한 신경망의 학습 = 187
• 7장 신경망 제어기 = 199
• 1. 신경망 학습의 종류 = 199
• 2. 신경망 역제어기 = 200
• 3. Kawato의 신경망병렬제어기 = 201
• 4. 신경망을 이용한 기준모델 적응제어기 = 202
• 5. 신경망 모델예측제어(NN Predictive Control) = 211
• 6. ANFIS(Adaptive Network Based Fuzzy Inference Systems) = 223
• 8장 회귀 신경망(Recurrent Neural Network) = 243
• 1. Elman 신경망 = 243
• 2. Hopfield 신경망 = 248
• 9장 자기구성(Self-Organizing) 신경망 = 255
• 1. 경쟁학습(Competitive Learning) 신경망 = 255
• 2. SOFM(Self-Organizing Feature Maps) 신경망 = 262
• 10장 신경망 제어의 응용사례 = 269
• 1. 신경망-PID 제어기를 이용한 압전구동기 제어시스템 = 269
• 2. 신경망자가조정(SELF-TUNUNG) PID 제어기를 이용한 수조 레벨 제어 = 279
• 찾아보기 = 291