第一章 神经网络基础理论 1
第一节 神经网络的内涵界定 1
第二节 神经网络的结构及工作方式 6
第三节 神经网络学习规则 11
第四节 神经网络的应用 15
第二章 神经网络控制的发展研究 21
第一节 控制理论的发展 21
第二节 神经网络控制的基本原理 23
第三节 神经网络控制技术基础 36
第四节 基于神经网络的辨识器和控制器 42
第三章 感知器神经网络及其PID控制 52
第一节 感知器的结构与功能 52
第二节 感知器的学习算法 62
第三节 感知器神经网络的MATLAB仿真实例 64
第四节 基于感知器神经网络的PID控制 71
第四章 BP神经网络及其控制应用 77
第一节 BP神经网络模型及结构 77
第二节 BP神经网络的算法与BP网络推导 80
第三节 BP神经网络的应用 89
第五章 时滞神经网络的稳定性与同步控制 97
第一节 时滞神经网络的研究进展 97
第二节 时滞神经网络的稳定性与分支 105
第三节 时滞神经网络同步控制的研究方法 113
第四节 时滞神经网络在电力系统中的应用分析 114
第六章 CMAC网络及其控制实现 121
第一节 CMAC网络模型与结构 121
第二节 CMAC网络的工作原理和学习算法 123
第三节 CMAC网络在机器人手臂控制中的应用 127
第七章 模糊神经网络控制系统及应用分析 129
第一节 模糊控制理论基础 129
第二节 模糊系统与神经网络的融合 135
第三节 模糊神经网络基本形式与常见模型 138
第八章 神经网络与人工智能研究 145
第一节 人工智能的相关研究 145
第二节 人工神经网络与计算智能 151
第三节 基于主成分分析（PAC）神经网络分析与实例 161
第四节 基于支持向量机神经网络分析与实例 166
第五节 基于神经网络的半监督学习方法与应用 176
参考文献 182