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Contrôle d'apprentissage itératif pour systèmes déterministes par Kevin Moore HC

Lavendier Books
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Springer Verlag; London, 1993. Hardcover. A Very Good, binding firm, trace handling marks/shelf ... En savoir plusà propos de l'état
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Numéro de l'objet eBay :125081465118
Dernière mise à jour le 06 févr. 2025 21:56:30 CET. Afficher toutes les modificationsAfficher toutes les modifications

Caractéristiques de l'objet

État
Très bon état
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Commentaires du vendeur
“Springer Verlag; London, 1993. Hardcover. A Very Good, binding firm, trace handling marks/shelf ...
ISBN
9783540197072

À propos de ce produit

Product Identifiers

Publisher
Springer
ISBN-10
3540197079
ISBN-13
9783540197072
eBay Product ID (ePID)
118581819

Product Key Features

Number of Pages
Xvi, 152 Pages
Language
English
Publication Name
Iterative Learning Control for Deterministic Systems
Publication Year
1993
Subject
Automation, General, Manufacturing
Type
Textbook
Subject Area
Technology & Engineering
Author
K.L. Moore
Series
Advances in Industrial Control Ser.
Format
Hardcover

Dimensions

Item Weight
12 Oz
Item Length
9.3 in
Item Width
6.1 in

Additional Product Features

Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
92-015936
Dewey Edition
20
Number of Volumes
1 vol.
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
670.4275631
Synopsis
Iterative Learning Control for Deterministic Systems is part of the new Advances in Industrial Control series, edited by Professor M.J. Grimble and Dr. M.A. Johnson of the Industrial Control Unit, University of Strathclyde. The material presented in this book addresses the analysis and design of learning control systems. It begins with an introduction to the concept of learning control, including a comprehensive literature review. The text follows with a complete and unifying analysis of the learning control problem for linear LTI systems using a system-theoretic approach which offers insight into the nature of the solution of the learning control problem. Additionally, several design methods are given for LTI learning control, incorporating a technique based on parameter estimation and a one-step learning control algorithm for finite-horizon problems. Further chapters focus upon learning control for deterministic nonlinear systems, and a time-varying learning controller is presented which can be applied to a class of nonlinear systems, including the models of typical robotic manipulators. The book concludes with the application of artificial neural networks to the learning control problem. Three specific ways to neural nets for this purpose are discussed, including two methods which use backpropagation training and reinforcement learning. The appendices in the book are particularly useful because they serve as a tutorial on artificial neural networks.
LC Classification Number
TJ241TJ210.2-211.49

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