智能控制技術 第2版
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叢 書 名：普通高等教育 電氣工程 自動化 系列規劃教材
智能控制是近二十年來發展起來的一門新興學科。本書總結了近幾年來智能控制的研究成果，詳細闡述了智能控制的基本概念、工作原理、設計方法和實際應用。本書的主要內容包括：能能控制的基本概念、模糊控制理論基礎、模糊控制系統、人工神經元網絡模型、神經網絡控制論和集成智能控制系統。本書在深入介紹智能控制系統設計理論和實現手段的同時，還給出了大量的設計實例。
第2版前言第1版前言第一章緒論1第一節智能控制的發展過程1一、智能控制問題的提出1二、智能控制的發展2第二節智能控制的主要方法4一、專家系統和專家控制4二、模糊控制5三、神經元網絡控制5四、學習控制6第三節智能控制系統的構成原理7一、智能控制系統的結構7二、智能控制系統的特點8三、智能控制系統研究的數學工具9習題和思考題10第二章模糊控制的理論基礎11第一節引言11一、模糊控制的發展11二、模糊控制的特點12三、模糊控制的定義12第二節模糊集合論基礎13一、模糊集合的概念13二、模糊集合的運算16三、模糊集合運算的基本性質17四、隸屬度函數的建立18五、模糊關系23第三節模糊邏輯、模糊邏輯推理和合成29一、二值邏輯30二、模糊邏輯及其基本運算31三、模糊語言邏輯32四、模糊邏輯推理36五、模糊關系方程的解43本章小結46習題和思考題46第三章模糊控制系統48第一節模糊控制系統的組成48一、模糊化過程49二、知識庫49三、推理決策邏輯53四、精確化計算54第二節模糊控制器的設計55一、模糊控制器的結構設計55二、模糊控制器的基本類型57三、模糊控制器的設計原則59四、模糊控制器的常規設計方法59第三節模糊控制器的設計舉例64一、流量控制的模糊控制器設計64二、倒立擺的模糊控制器設計67第四節模糊ＰＩＤ控制器的設計69一、模糊控制器和常規PID的混合結構70二、常規PID參數的模糊自整定技術72本章小結73習題和思考題74上機實驗題74第四章人工神經元網絡模型75第一節引言75一、神經元模型76二、神經網絡的模型分類77三、神經網絡的學習算法78四、神經網絡的泛化能力81第二節前向神經網絡模型82一、單一人工神經元82二、單層神經網絡結構83三、多層神經網絡結構83四、多層傳播網絡的BP學習算法84五、BP學習算法的MATLAB例程89第三節動態神經網絡模型92一、帶時滯的多層感知器網絡93二、Hopfield神經網絡94三、回歸神經網絡100本章小結102習題和思考題103第五章神經網絡控制論104第一節引言104一、神經網絡控制的優越性104二、神經網絡控制器的分類105三*、神經網絡的逼近能力108第二節非線性動態系統的神經網絡辨識109一、神經網絡的辨識基礎109二、神經網絡辨識模型的結構111三*、非線性動態系統神經網絡的辨識115第三節神經網絡控制的學習機制121一、監督式學習122二、增強式學習124第四節神經網絡控制器的設計125一、神經網絡直接逆模型控制法125二、直接網絡控制法127三、多神經網絡自學習控制法129四、單一神經元控制法130本章小結132習題和思考題132第六章*智能控制的集成技術134第一節模糊神經網絡控制134一、模糊神經網絡的結構135二、模糊神經網絡的學習算法137第二節基于神經網絡的自適應控制143一、自適應控制技術143二、神經網絡的模型參考自適應控制143第三節智能控制的優化算法147一、遺傳學習算法147二、蟻群學習算法149三、迭代學習算法150本章小結152參考文獻153
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