本书介绍了基于多时间尺度动态神经网络的不确定非线性系统的辨识、观测以及控制方法,包括单层多时间尺度动态神经网络非线性辨识与控制、改进型多时间尺度动态神经网络非线性辨识与控制、包含隐层的多时间尺度动态神经网络辨识与控制、多时间尺度动态神经网络非线性观测器设计、基于多时间尺度动态神经网络的自学习最优控制、发动机怠速模型辨识、电驱动系统模型辨识、主动转向与直接横摆力矩自学习最优控制、半主动悬架自学习最优控制。各部分内容既相互联系又相互独立,读者可以根据需要选择学习。 本书可作为普通高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对神经网络感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。