本书由来自莫斯科航空学院的学者撰写，研究如何为复杂系统建立自适应的神经网络模型。本书首先对动态系统进行抽象和概括，引申讨论了参数自适应、结构自适应、对象自适应、控制目标自适应等主题。然后对动态系统建模与控制中的传统神经网络方法进行总结和讨论，系统论述了学习算法、数据集获取等问题。本书的核心是关于半经验神经网络的理论及应用，通过在机理模型的基础上引入神经网络修正，构建了一个完整的理论体系。本书可以作为人工智能、自动控制、飞行器设计、系统辨识、复杂系统建模与仿真等学科或方向的教学用书，也可以为相关领域的工程技术人员提供有价值的参考。
第1章 非线性动态系统受控运动的建模问题5
1.1 作为研究对象的动态系统5
1.2 动态系统和自适应问题17
1.3 动态系统建模的通用方法23
1.4 参考文献27
第2章 动态神经网络：结构和训练方法29
2.1 人工神经网络结构29
2.2 人工神经网络训练方法43
2.3 动态神经网络自适应方法57
2.4 动态神经网络训练集获取问题63
2.5 参考文献76
第3章 动态系统建模与控制的神经网络黑箱方法79
3.1 动态系统开发和维护相关的典型问题79
3.2 解决动态系统相关问题的神经网络黑箱方法79
3.3 基于ANN的动态系统建模与辨识83
3.4 基于ANN的动态系统控制86
3.5 参考文献108
第4章 非线性动态系统神经网络黑箱建模：飞机受控运动111
4.1 基于多层神经网络的飞机运动ANN模型111
4.2 基于多层神经网络飞机运动ANN模型的性能评估113
4.3 ANN模型在不确定性条件下非线性动态系统自适应控制问题中的应用118
4.4 参考文献136
第5章 受控动态系统的半经验神经网络模型138
5.1 半经验ANN动态系统建模方法138
5.2 半经验ANN模型设计过程143
5.3 半经验ANN模型导数计算151
5.4 半经验ANN模型同伦延拓训练方法160
5.5 半经验ANN模型实验最优设计165
5.6 参考文献168
第6章 飞行器运动神经网络半经验建模170
6.1 飞行器气动特性辨识与运动建模问题170
6.2 机动飞行器纵向短周期运动半经验建模171
6.3 飞行器三轴旋转运动半经验建模177
6.4 机动飞行器纵向平动与角运动半经验建模185
6.5 参考文献194
附录 自适应系统的计算实验结果195