非高斯随机分布系统建模.分析与控制理论

前言 主要符号说明 第1章 非高斯随机分布系统理论概述 1.1 研究背景与研究意义 1.2 研究动态与发展现状 1.2.1 非高斯随机分布系统的智能学习模型 1.2.2 非高斯随机分布系统的分布泛函模型 1.2.3 广义*小熵控制与统计信息集合优化 1.2.4 随机分布滤波与故障检测 1.3 本书主要内容 第2章 数学基础 2.1 随机变量的概念 2.2 一元随机变量函数 2.2.1 随机变量g（X） 2.2.2 g（X）的分布及概率密度函数的确定 2.2.3 均值和方差 2.2.4 g（X）的均值 2.2.5 矩 2.3 多元分布 2.3.1 多元分布函数 2.3.2 多元分布概率密度函数 2.3.3 边缘分布 2.3.4 条件分布与条件期望 2.3.5 独立性 2.3.6 全概率公式与全期望公式 2.4 熵 2.4.1 离散随机变量的熵 2.4.2 互信息 2.4.3 连续随机变量的熵 2.4.4 熵的计算 2.4.5 由近似计算估计熵值（仅适用于一维随机变量） 2.4.6 r-Renyi熵 2.5 Bellman*优化原理 2.6 Borel可测函数 2.7 PDF转换定律 第3章 连续时间随机分布系统多目标PID控制 3.1 输出概率分布样条逼近 3.2 非线性权动态建模和PID控制器设计 3.3 基于凸优化的多目标控制算法 3.3.1 自治系统稳定性及L1性能优化控制 3.3.2 广义闭环系统稳定性分析、动态跟踪及L1性能优化控制 3.3.3 权动态约束性能分析 3.4 仿真算例 3.5 本章小结 第4章 离散时间随机分布系统多目标PI控制 4.1 方根B样条网络逼近及离散权动态模型 4.2 广义离散PI控制器设计 4.3 基于凸优化的多目标控制算法 4.3.1 自治离散系统稳定性及L1性能优化控制 4.3.2 离散闭环系统稳定性分析、状态跟踪及L1性能优化控制