本书主要从神经网络自适应控制与变结构控制有机集成的角度，系统研究了采样论述了非线性采样系统及机器人采样系统的神经网络稳定自适应控制理论与方法。全书十章涵盖了基于线性参数化神经网络、多层神经网络和动态神经网络的机械手稳定自适应控制理论与方法，主要包括考虑采样周期和量化效应的采样数据神经网络自适应控制、考虑神经网络逼近误差的神经网络自适应控制、考虑状态不完全可量测以及含柔性连杆的机械手神经网络稳定自适应控制等。绪论和结束语全面综述了人们近年来在连续、离散时间非线性系统的神经网络以及神经模糊稳定自适应控制研究方面所取得的主要进展，探讨了神经网络自适应控制研究方面存在的主要问题及解决问题的基本途径。附录是定理证明和数学基础。<br /> 本书的读者对象是从事信息科学、工程技术、数学以及相关学科的科研人员和高等学校的教师、研究生、高年级学生。