9.1 概述 9.2 神经网络控制结构 9.3 单神经元网络控制 9.4 RBF网络监督控制 9.5 RBF网络自校正控制 9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制 9.7 一种简单的RBF网络自适应控制 9.8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制 9.9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 9.10 神经网络数字控制

7.1概述 7.1.1影响模拟输出结果的因素 7.1.2模拟模型的输出数据 7.1.3终止型模拟与稳态型模拟 7.2输出结果的置信区间 7.3终止型模拟结果的分析 7.3.1计算逼近法 7.3.2序贯(模拟逼近)法

一、非圆曲线的数学处理 1 弦线逼近法 2 圆弧逼近法 二、列表曲线的数学处理 1 插值 2 拟合 3 光顺 三、曲面的数学处理 1 数控铣削空间曲面的方法 2 曲面数学处理的主要内容

第三章一阶微分方程的解的存在性定理 3.1解的存在唯一性定理与逐步逼近法 3.2解的延拓 3.3解对初值的连续性和可微性定理 3.4奇解

弯矩分配法是基于位移法的逐步逼近精确解 的近似方法。 从数学上说,是一种异步迭代法。 单独使用时只能用于无侧移(线位移)的结 构

一、力矩分配法的基本原理 弯矩分配法是基于位移法的逐步逼近精确解的近似方法。 二、从数学上说,是一种异步迭代法。 单独使用时只能用于无侧移(线位移)的结构

本章首先讨论线性算子的有界性和有界线性算子的空间,然后叙述关于线性算子和线性 泛函的若干基本定理,它们是共鸣定理、开映射定理、闭图像定理以及Hahn- Bana ch延拓 定理(包括分析形式和几何形式).这些定理在整个泛函分析理论中有着基本的重要作用 本章还将介绍这些定理在 Fourie分析、积分方程、微分方程适定问题以及逼近论和近似计 算等方面的应用

本章首先讨论线性算子的有界性和有界线性算子的空间，然后叙述关于线性算子和线性 泛函的若干基本定理，它们是共鸣定理、开映射定理、闭图像定理以及 Hahn--Banach 延拓 定理(包括分析形式和几何形式). 这些定理在整个泛函分析理论中有着基本的重要作用. 本章还将介绍这些定理在 Fourie 分析、积分方程、微分方程适定问题以及逼近论和近似计 算等方面的应用

弯矩分配法是基于位移法的逐步逼近精确解的近似方法。 从数学上说，是一种异步迭代法。单独使用时只能用于无侧移（线位移）的结构

一、考核知识点 拉格朗日插值法及其余项、差商定义及性质、牛顿插值法及其余项、最小二乘法、矛盾方程组