刘金琨  北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院教授，博士生导师，研究方向为控制理论与应用。曾于浙江大学工业控制技术研究所、香港科技大学从事研究工作；1999年11月至今在北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院从事教学与科研工作，主讲“智能控制”“先进控制系统设计”“系统辨识”等课程。先后主持国家自然科学基金等科研项目10余项，发表学术论文100余篇。曾出版《先进PID控制MATLAB仿真》《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》《滑模变结构控制MATLAB仿真》《RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》《系统辨识》《微分器设计与应用——信号滤波与求导》《智能控制——理论基础、算法设计与应用》等著作10余部。

本书结合典型机械系统控制的实例，系统地介绍了神经网络控制的基本理论、基本方法和应用技术。本书是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。

全书共分16章，包括绪论、RBF神经网络的设计与仿真、基于梯度下降法的RBF神经网络控制、自适应RBF神经网络控制、RBF神经网络滑模控制、基于模型整体逼近的自适应RBF控制、基于局部逼近的自适应RBF控制、基于RBF神经网络的动态面自适应控制、数字RBF神经网络控制、离散神经网络控制、自适应RBF观测器设计及滑模控制、基于RBF神经网络的反演自适应控制、基于RBF神经网络的自适应容错控制、基于RBF神经网络的自适应量化控制、基于RBF神经网络的控制输出受限控制和基于RBF神经网络的控制方向未知的状态跟踪。每种控制方法都通过MATLAB进行了仿真分析。