段星星-CSDN博客

原创自适应控制基本思想

自适应控制自适应控制所讨论的对象，一般是指对象的结构已知，仅仅是参数未知，而且采用的控制方法仍是基于数学模型的方法但实践中我们还会遇到结构和参数都未知的对象，比如一些运行机理特别复杂，目前尚未被人们充分理解的对象，不可能建立有效的数学模型，因而无法沿用基于数学模型的方法解决其控制问题，这时需要借助人工智能学科，也就是智能控制自适应控制与常规的控制与最优控制一样，是一种基于数学模型的控制方法自

2017-09-22 10:18:20 39340 25

原创高级Lyapunov稳定性

高级Lyapunov稳定性基本概念函数及其导数的渐进性质f(t)˙→0\dot{f( t)}\rightarrow 0 ⇏\nRightarrow f(t)f( t)收敛几何上，导数趋近于零意味着切线越来越平，但是并不意味着函数收敛。比如f(t)=sin(Ln(t))f( t) =sin( Ln( t))，f(t)=t√sin(Ln(t))f( t) =\sqrt{t} sin( Ln( t)

2017-09-30 12:40:30 7431 1

原创自适应神经网络控制

自适应神经网络控制基本思路自适应控制率 u∗u^{*} u∗=−1b(x)[a(x)+v]−[1εb(x)+1εb2(x)−b(x)˙2b2(x)]esu^{*} =-\frac{1}{b( x)}[ a( x) +v] -\left[\frac{1}{\varepsilon b( x)} +\frac{1}{\varepsilon b^{2}( x)} -\frac{\dot{b( x)}}{

2017-09-27 15:48:31 14769 4

原创自适应控制设计（二）

自适应控制设计（二）《自适应控制基本思想》一文主要介绍了自适应控制设计的基本思路，但是针对控制率的设计没有具体说明，这里针对反馈控制率的设计步骤进行具体介绍控制器设计基本思想对于任何一个动态系统，我们都可以根据Lyapunov稳定性设计其控制器，具体的说就是首先根据期望值 xdx_{d} ，将原系统改为误差系统，即将 x˙=f(x,u)\dot{x} =f( x,u) 转化为 e˙=f(

2017-09-27 12:34:49 9742 5

神经网络稳定性系统动力学系统表述研究一个系统最终目的是为了得到系统变量随时间变化的轨迹x(t)=f(t)x( t) =f( t)，但实际上，只能获取系统每时每刻的受力情况，而并不能直接知道最终的轨迹方程，这个是符合我们日常生活经验和逻辑的。因此，我们需要观察系统每一个时刻状态的变化情况，微分方程就是用于研究变量的变化率大小，我们称之为动力学方程。我们可以求解微分方程得到，得到最终的运动轨迹。综上，采

2017-09-17 16:13:58 9858 3

原创神经网络PID控制

神经网络PID控制控制结构NNC控制器采用增量PID控制结构 x1(k)=e(k)=r(k)−y(k)x_{1}( k) =e( k)=r( k)-y( k) x2(k)=Δe(k)=e(k)−e(k−1)x_{2}( k) =\Delta e( k) =e( k) -e( k-1) x3(k)=Δ2e(k)=Δe(k)−Δe(k−1)=e(k)−e(k−1)−[e(k−1)−e(

2017-09-14 23:05:04 21801 5

原创最优控制的理解

最优控制在满足一定约束的情况下，寻求最优控制策略，使得性能指标取极大值或极小值对一个受控的动力学系统，从一类允许的控制方案中寻找一个最优的控制方案，使得系统的运动从由某个初始状态转移到目标状态的同时，其性能指标值为最优性质在一般的情况下，由极大值原理算出的最优控制是时间tt的函数u(t)u(t)，称为程序控制或者开环控制程序控制的主要缺点，是不能消除或者抑制由于参数的变动和环境的变化对系统造

2017-09-14 23:02:31 20154 1

原创神经网络控制

神经网络控制学习方式学习方式就是基于什么进行学习，而随后讨论的学习规则是，基于此如何进行调整权值的算法有监督的学习有监督学习也称有导师学习，这种学习需要外界存在一个“导师”，它可以根据自身掌握的一些知识为神经网络提供对输入训练样本的期望响应。期望响应一般代表着神经网络的最优输出结果。当输入作用到网络时，神经网络的期望响应和实际响应相比较，产生误差信号，根据误差信号逐步而又反复地调整

2017-09-14 23:01:33 7775

原创时间序列预测

时间序列预测相关概念时间序列时间序列中连续的、不同时刻的随机变量，他们彼此之间都有一定的相关性按照时间的顺序把事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列时间序列预测对时间序列进行观察、研究，找寻它变化的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析相空间重构如果一个时间序列是由一个确定性的非线性动力系统产生的，则由时间序列来恢复并刻画原动力系统称为相空间重构相空间重构，即

2017-09-03 23:59:57 10959 3

原创反向传播算法(Back Propagation)

反向传播算法(Back Propagation)之所以要用反向传播算法，是因为神经网络是一个巨大的复合函数，复合函数求导应用链式求导法则，在运算的顺序上做一定的调整，就可以达到节约运算的目的，但本质上和直接求导是一致的以下两篇博客已经将反向传播算法的原理解释的相当透彻反向传播算法一反向传播算法二

2017-09-02 10:45:38 698

原创泰勒展开式

泰勒展开式一元函数Taylor展开f(x)=f(x0)+f,(x0)(x−x0)+f,,(x)2(x−x0)2+...+fn(x)n(x−x0)n+Rf( x) =f( x_{0}) +f^{,}( x_{0})( x-x_{0}) +\frac{f^{,,}( x)}{2}( x-x_{0})^{2} +...+\frac{f^{n}( x)}{n}( x-x_{0})^{n}+R二元函数Ta

2017-09-01 15:23:57 1475

原创最好的在线Latex编辑器

Latex 在线编辑器 Mathcha.io，不需了解 Latex的知识，即可编辑公式，并导出Latex格式代码，不多说了，自己试一下就知道了官网Mathcha.io

2017-08-30 01:46:41 18678

原创增强学习--策略梯度算法（Policy Gradient）

强化学习--策略梯度

2017-08-30 01:38:43 10155 3

原创 Deep Q-Learning深度增强学习算法

DQN算法由于某些环境中状态过多，通过传统Q-learning的方法，维护一张规模巨大的Q表显然是不现实的

2017-08-25 00:18:52 1681

原创 Deep Q-Learning深度增强学习（代码篇）

搭建DQN

2017-08-24 22:42:22 12721 2

原创 numpy的random.choice函数

random.choice用于随机地从指定区域选择数据

2017-08-22 23:44:24 1213

原创 numpy的array数组操作

numpy的array数组操作

2017-08-22 23:28:38 624

原创 numpy的astype函数

astype函数用于array中数值类型转换

2017-08-22 23:27:19 34842

原创 numpy的newaxis使用

newaxis用于增加一个新的维度

2017-08-22 00:25:00 553

原创 numpy的stack(),hstack()函数

numpy的stack()与hstack()函数

2017-08-21 23:50:06 5456 1

原创 python之zip压缩函数

zip函数将数据进行重新组合，直观上感觉像压缩zip了一样，zip函数在增加了原始数据结构维度的同时，还将内部元素转化为元祖类型

2017-08-21 18:22:14 324

原创 python列表list的特殊操作

list列表的特殊操作

2017-08-21 18:21:22 326

原创 Python列表list与元组tuple

python列表list与元组tuple

2017-08-21 17:49:30 236

原创 TensorFlow常用函数

TensorFlow常用函数

2017-08-21 16:27:06 246

原创 anaconda与conda

anaconda与conda之间的关系

2017-08-20 02:17:44 1022

原创 TensorFlow变量管理

TensorFlow的变量作用域机制通过tf.get_variale()和tf.variable_scope()这两个函数组合完成

2017-08-19 22:27:50 1823 1

原创 TensorFlow搭建CNN卷积神经网络

TensorFlow搭建CNN卷积神经网络该教程采用TernsorFlow搭建CNN卷积神经网络，并利用MNIST数据集进行数字的手写识别

2017-08-19 00:40:20 4664 1

mathematica基础及其在数学建模中的应用

李汉龙老师编写的《mathematica基础及其在数学建模中的应用》，深入浅出，科研必备

2018-11-27

物理学家用的微分几何

物理学家用的微分几何，从物理具象的角度阐述微分几何，写的很详细

2018-11-05

切向量切空间讲义

关于切空间等概念介绍的非常详细具体，对微分几何的学习有帮助

2018-09-28

Lie Groups, Lie Algebras, and Representations

Lie Groups, Lie Algebras, and Representations基础理论介绍

2018-03-13

Computationally efficient model predictive control algorithm-Maciej_Ławryńczuk

神经网络在模型预测控制中的应用，除此之外，侧重于计算的效率的分析

2018-03-13

Theory of Functional Differential Equations

springer出版，泛函微分方程，深入浅出，证明详细，推荐

2018-03-13

Stability of Time-Delay Systems (Gu KeQin)

Gu老师的著作，关于时滞系统的分析相当全面，强烈推荐

2018-03-13

Introduction to Time-Delay System[Emilia_Fridman]

大神Fridman的时滞系统分析，相当的详细

2018-03-13

自适应动态规划综述

这是一篇介绍自适应动态规划的综述，里面详细介绍了离散和连续系统的动态规划方法，同时讲解了PI与VI，并给出具体的算法，还是很不错的

2017-11-09

Handbook of learning and approximation dynamic programming

《Handbook of Learning and Approximate Dynamic Programming》，作者 Jennie Si, Andy Barto, Warren Powell, Donald Wunschauth. 仔细阐述了自适应动态规划，很详细

2017-11-01

神经网络非线性系统控制( neural network control of robot manipulator and nonlinear system)

神经网路机器人机构及非线性系统控制，介绍了控制器的设计思路与稳定性证明，还是很详细的，推荐一下

2017-10-26

BP神经网络稳定性分析

BP神经网络稳定性分析，写的还是可以的，可以作为参考，这方面的资料都很少，太难证明了，所以很珍贵的，哈哈哈哈，需要些这么多描述

2017-09-19

稳定自适应神经网络控制

《stable adaptive nn control》稳定自适应神经网络控制，这本书在springer上卖300多美元，不过真的相当有用！

2017-09-19

深度学习(Deep learning)中文版

深度学习(Deep learning)中文版，有书签

2017-08-21

vs_x2210支持vs2017

找了好久，终于找到能用的了！全面支持vs2017，社区版没问题，企业版据说有点bug，覆盖C:\Users\Administrator\AppData\Local\Microsoft\VisualStudio\15.0_e2b(每人电脑可能不同)\Extensions\(每台电脑随机生成的一串长字符)\VA_X.dll 即可

2017-04-30