智能控制及其MATLAB实现内容简介
本书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制系统的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。该书取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。
本书可作为高等院校自动化、计算机和机电工程等电子信息类专业的研究生和高年级本科生的教材，也可作为从事智能控制与智能系统研究、设计和应用的科学技术人员的参考用书。
智能控制及其MATLAB实现造价信息
作 者：李国勇 著 丛 书 名：自动控制技术应用丛书 出 版 社：电子工业出版社ISBN：9787121012129 出版时间：2005-05-01 版 次：1 页 数：380 装 帧：平装 开 本：16开 所属分类：图书 > 计算机与互联网 > 人工智能
第一篇 神经网络控制及其MATLAB实现
第1章 神经网络控制理论
1.1 神经网络的基本概念
1.1.1 生物神经元的结构与功能特点
1.1.2 人工神经元模型
1.1.3 神经网络的结构
1.1.4 神经网络的工作方式
1.1.5 神经网络的学习
1.1.6 神经网络的分类
1.2 典型神经网络的模型
1.2.1 MP模型
1.2.2 感知机神经网络
1.2.3 自适应线性神经网络
1.2.4 BP神经网络
1.2.5 径向基神经网络
1.2.6 竞争学习神经网络
1.2.7 学习向量量化（LVQ）神经网络
1.2.8 Elman神经网络
1.2.9 Hopfield神经网络
1.2.10 Boltzmann神经网络
1.2.11 神经网络的训练
1.3 神经网络控制系统
1.3.1 神经控制的基本原理
1.3.2 神经网络在控制中的主要作用
1.3.3 神经网络控制系统的分类
第2章 MATLAB神经网络工具箱函数
2.1 感知机神经网络工具箱函数
2.2 线性神经网络工具箱函数
2.3 BP神经网络工具箱函数
2.4 径向基神经网络工具箱函数
2.5 自组织神经网络工具箱函数
2.6 学习向量量化（LVQ）神经网络工具箱函数
2.7 Elman神经网络工具箱函数
2.8 Hopfield神经网络工具箱函数
2.9 MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面
第3章 基于Simulink的神经网络控制系统
3.1 基于Simulink的神经网络模块
3.1.1 模块的设置
3.1.2 模块的生成
3.2 基于Simulink的三种典型神经网络控制系统
3.2.1 神经网络模型预测控制
3.2.2 反馈线性化控制
3.2.3 模型参考控制
第二篇 模糊逻辑控制及其MATLAB实现
第4章 模糊逻辑控制理论
4.1 模糊逻辑理论的基本概念
4.1.1 模糊集合及其运算
4.1.2 模糊关系及其合成
4.1.3 模糊向量及其运算
4.1.4 模糊逻辑规则
4.1.5 模糊逻辑推理
4.2 模糊逻辑控制系统的基本结构
4.2.1 模糊控制系统的组成
4.2.2 模糊控制器的基本结构
4.2.3 模糊控制器的维数
4.2.4 模糊控制中的几个基本运算操作
4.3 模糊逻辑控制系统的基本原理
4.3.1 模糊化运算
4.3.2 数据库
4.3.3 规则库
4.3.4 模糊推理
4.3.5 清晰化计算
4.4 离散论域的模糊控制系统的设计
4.5 具有PID功能的模糊控制器
第5章 MATLAB模糊逻辑工具箱函数
5.1 MATLAB模糊逻辑工具箱简介
5.1.1 模糊逻辑工具箱的功能特点
5.1.2 模糊推理系统的基本类型
5.1.3 模糊逻辑系统的构成
5.2 利用模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统
5.2.1 模糊推理系统的建立、修改与存储管理
5.2.2 模糊语言变量及其语言值
5.2.3 模糊语言变量的隶属度
5.2.4 模糊规则的建立与修改
5.2.5 模糊推理计算与去模糊化
5.3 MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面
5.3.1 模糊推理系统编辑器（Fuzzy）
5.3.2 隶属度函数编辑器（Mfedit）
5.3.3 模糊规则编辑器（Ruleedit）
5.3.4 模糊规则浏览器（Ruleview）
5.3.5 模糊推理输入输出曲面视图（Surfview）
5.4 基于Simulink的模糊逻辑的系统模块
第6章 模糊神经和模糊聚类及其MATLAB实现
6.1 基于标准模型的模糊神经网络
6.1.1 模糊系统的标准模型
6.1.2 系统结构
6.1.3 学习算法
6.2 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络
6.2.1 模糊系统的Takagi-Sugeno模型
6.2.2 系统结构
6.2.3 学习算法
6.3 MATLAB模糊神经工具箱函数
6.3.1 模糊神经系统的建模函数
6.3.2 采用网格分割方式生成模糊推理系统函数
6.3.3 MATLAB模糊神经推理系统的图形用户界面
6.4 MATLAB模糊聚类函数
6.4.1 模糊C.均值聚类函数
6.4.2 减法聚类函数
6.4.3 基于减法聚类的模糊推理系统建模函数
第三篇 预测控制及其MATLAB实现
第7章 预测控制理论
7.1 动态矩阵控制理论
7.1.1 预测模型
7.1.2 滚动优化
7.1.3 误差校正
7.2 广义预测控制理论
7.2.1 预测模型
7.2.2 滚动优化
7.2.3 反馈校正
7.3 预测控制理论分析
7.3.1 广义预测控制的性能分析
7.3.2 广义预测控制与动态矩阵控制规律的等价性证明
7.3.3 广义预测控制与动态矩阵控制的比较
第8章 MATI.AB预测控制工具箱函数
8.1 系统模型辨识函数
8.1.1 数据向量或矩阵的归一化
8.1.2 基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识
8.1.3 脉冲响应模型转换为阶跃响应模型
8.1.4 模型的校验
8.2 系统模型建立与转换函数
8.2.1 模型转换
8.2.2 模型建立
8.3 基于阶跃响应模型的控制器设计与仿真函数
8.3.1 输入/输出有约束的模型预测控制器设计与仿真
8.3.2 输入/输出无约束的模型预测控制器设计
8.3.3 计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型
8.4 基于状态空间模型的预测控制器设计函数
8.4.1 输入/输出有约束的状态空间模型预测控制器设计
8.4.2 输入腧出无约束的状态空间模型预测控制器设计
8.4.3 状态估计器设计
8.5 系统分析与绘图函数
8.5.1 计算和绘制系统的频率响应曲线
8.5.2 计算频率响应的奇异值
8.5.3 计算系统的极点和稳态增益矩阵
8.5.4 系统分析和绘图
8.6 通用功能函数
8.6.1 通用模型转换
8.6.2 方程求解
8.6.3 离散系统的分析
第9章 隐式广义预测自校正控制及其MATLAB实现
9.1 单输入单输出系统的隐式广义预测自校正控制算法
9.2 多输入多输出系统的隐式广义预测自校正控制算法
9.3 仿真研究
9.3.1 单输入单输出系统的仿真研究
9.3.2 多输入多输出系统的仿真研究
附录A 隐式广义预测自校正控制仿真程序清单
附录B MATLAB函数一览表
附录C MATLAB函数分类索引
参考文献2100433B
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《摄影测量学》内容简介
<正>本书主编王双亭,河南理工大学教授,毕业于解放军测绘学院航空摄影测量专业,主要从事数字摄影测量和遥感信息提取方面的教学与研究工作。本书系统地介绍了摄影测量的基本原理、技术和最新成果。全书共分为六章:第一章介绍摄影测量的基本概念、发展过程及所面临的问题;第二章介绍了摄影像片的获取原理与技术;第三章介绍了中心
《地下工程测量》内容简介
本书结合作者多年教学、科研经验及工程实践，较系统地介绍了地下工程测量的基本理论和基本方法，从理论和实践两个角度帮助读者提高分析和解决地下工程领域测绘的能力。本修订版在传统测量技术的基础上，新增测绘新技术元素，操作适用性更强，新的地铁工程测量一章更具有针对性。全书内容丰富，具有一定的深度和广度，充分反映了地下工程测量最新技术及其应用。
本书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。书中取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。
《智能控制算法及其应用》主要介绍各种典型智能控制算法的基本内容、设计与实现方法及其在函数优化、电力系统中的应用。《智能控制算法及其应用》首先阐述智能、智能控制的基本概念，介绍智能控制与传统的经典控制理论、现代控制理论的联系和区别。然后从四种典型智能控制算法（专家系统、模糊控制、神经网络和进化计算）入手分别阐述它们的发展历史、基本内容、实现方法及其应用。最后介绍混沌模拟退火动态烟花优化算法，并将其用于优化离散时间微分平坦自抗扰控制律的参数，通过计算机仿真和基于智能优化算法试验平台开展试验以验证该算法的有效性；介绍递减步长果蝇优化算法，并将其应用于风电机组齿轮箱的故障诊断；介绍云粒子群布谷鸟融合算法，通过联合循环发电机组典型热工过程模型参数辨识实例验证该算法的有效性。
目 录
第一篇 神经网络控制及其MATLAB实现
第1章 神经网络理论 （1）
1.1 神经网络的基本概念 （2）
1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 （2）
1.1.2 人工神经元模型 （3）
1.1.3 神经网络的结构 （5）
1.1.4 神经网络的工作方式 （6）
1.1.5 神经网络的学习 （6）
1.1.6 神经网络的分类 （9）
1.2 典型神经网络的模型 （9）
1.2.1 MP模型 （9）
1.2.2 感知机 （11）
1.2.3 自适应线性神经网络 （15）
1.2.4 BP神经网络 （17）
1.2.5 径向基神经网络 （27）
1.2.6 竞争学习神经网络 （31）
1.2.7 学习向量量化神经网络 （40）
1.2.8 Elman神经网络 （41）
1.2.9 Hopfield神经网络 （42）
1.2.10 Boltzmann神经网络 （58）
1.3 神经网络的训练 （61）
小结 （65）
思考练习题 （65）
第2章 MATLAB神经网络工具箱函数 （66）
2.1 MATLAB神经网络工具箱函数 （66）
2.1.1 神经网络工具箱中的通用函数 （66）
2.1.2 感知机MATLAB函数 （69）
2.1.3 线性神经网络MATLAB函数 （79）
2.1.4 BP神经网络MATLAB函数 （85）
2.1.5 径向基神经网络MATLAB函数 （96）
2.1.6 自组织神经网络MATLAB函数 （102）
2.1.7 学习向量量化神经网络MATLAB函数 （115）
2.1.8 Elman神经网络MATLAB函数 （118）
2.1.9 Hopfield神经网络MATLAB函数 （121）
2.1.10 利用Demos演示神经网络的建立 （126）
2.2 MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面 （127）
2.2.1 神经网络编辑器 （128）
2.2.2 神经网络拟合工具 （136）
2.3 基于Simulink的神经网络模块 （139）
2.3.1 模块的设置 （139）
2.3.2 模块的生成 （140）
2.4 神经网络在系统预测和故障诊断中的应用 （143）
2.4.1 系统输入/输出数据的处理 （143）
2.4.2 基于神经网络的系统预测 （144）
2.4.3 基于神经网络的故障诊断 （155）
小结 （162）
思考练习题 （162）
第3章 神经网络控制系统 （163）
3.1 神经网络控制理论 （163）
3.1.1 神经网络控制的基本原理 （163）
3.1.2 神经网络在控制中的主要作用 （164）
3.1.3 神经网络控制系统的分类 （165）
3.2 基于Simulink的三种典型神经网络控制系统 （174）
3.2.1 神经网络模型预测控制 （175）
3.2.2 反馈线性化控制 （180）
3.2.3 模型参考控制 （182）
小结 （185）
思考练习题 （186）
第二篇 模糊逻辑控制及其MATLAB实现
第4章 模糊逻辑控制理论 （187）
4.1 模糊逻辑理论的基本概念 （187）
4.1.1 模糊集合及其运算 （187）
4.1.2 模糊关系及其合成 （194）
4.1.3 模糊向量及其运算 （196）
4.1.4 模糊逻辑规则 （197）
4.1.5 模糊逻辑推理 （199）
4.2 模糊逻辑控制系统的基本结构 （205）
4.2.1 模糊控制系统的组成 （205）
4.2.2 模糊控制器的基本结构 （206）
4.2.3 模糊控制器的维数 （206）
4.3 模糊逻辑控制系统的基本原理 （207）
4.3.1 模糊化运算 （207）
4.3.2 数据库 （208）
4.3.3 规则库 （211）
4.3.4 模糊推理 （213）
4.3.5 去模糊化 （215）
4.4 离散论域的模糊控制系统的设计 （217）
4.5 具有PID功能的模糊控制器 （222）
小结 （223）
思考练习题 （223）
第5章 MATLAB模糊逻辑工具箱函数 （224）
5.1 MATLAB模糊逻辑工具箱简介 （224）
5.1.1 模糊逻辑工具箱的功能特点 （224）
5.1.2 模糊推理系统的基本类型 （225）
5.1.3 模糊逻辑系统的构成 （225）
5.2 利用模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统 （226）
5.2.1 模糊推理系统的建立、修改与存储管理 （226）
5.2.2 模糊语言变量及其语言值 （229）
5.2.3 模糊语言变量的隶属函数 （230）
5.2.4 模糊规则的建立与修改 （236）
5.2.5 模糊推理计算与去模糊化 （240）
5.3 MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面 （243）
5.3.1 模糊推理系统编辑器 （243）
5.3.2 隶属函数编辑器 （245）
5.3.3 模糊规则编辑器 （245）
5.3.4 模糊规则浏览器 （246）
5.3.5 模糊推理输入/输出曲面浏览器 （246）
5.4 基于Simulink的模糊逻辑的系统模块 （248）
5.5 模糊推理系统在控制系统中的应用 （251）
小结 （256）
思考练习题 （256）
第6章 模糊神经和模糊聚类及其MATLAB实现 （258）
6.1 基于Mamdani模型的模糊神经网络 （258）
6.1.1 模糊系统的Mamdani模型 （258）
6.1.2 系统结构 （260）
6.1.3 学习算法 （261）
6.2 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络 （263）
6.2.1 模糊系统的Takagi-Sugeno模型 （264）
6.2.2 系统结构 （264）
6.2.3 学习算法 （266）
6.3 自适应神经模糊系统及其MATLAB实现 （268）
6.3.1 采用网格分割方式生成模糊推理系统函数 （269）
6.3.2 自适应神经模糊系统的建模函数 （270）
6.3.3 自适应神经模糊推理系统的图形用户界面编辑器 （272）
6.3.4 自适应神经模糊推理系统在建模中的应用 （275）
6.4 模糊聚类及其MATLAB实现 （281）
6.4.1 模糊C-均值聚类函数 （281）
6.4.2 模糊减法聚类函数 （282）
6.4.3 基于减法聚类的模糊推理系统建模函数 （284）
6.4.4 模糊C-均值和减法聚类的图形用户界面 （285）
小结 （288）
思考练习题 （288）
第三篇 模型预测控制及其MATLAB实现
第7章 模型预测控制理论 （289）
7.1 动态矩阵控制理论 （289）
7.1.1 预测模型 （289）
7.1.2 滚动优化 （291）
7.1.3 误差校正 （292）
7.2 广义预测控制理论 （292）
7.2.1 预测模型 （293）
7.2.2 滚动优化 （293）
7.2.3 反馈校正 （295）
7.3 预测控制理论分析 （296）
7.3.1 广义预测控制的性能分析 （296）
7.3.2 广义预测控制与动态矩阵控制规律的等价性证明 （300）
7.3.3 广义预测控制与动态矩阵控制的比较 （302）
小结 （302）
思考练习题 （302）
第8章 MATLAB预测控制工具箱函数 （303）
8.1 系统模型辨识函数 （303）
8.1.1 数据向量或矩阵的归一化 （303）
8.1.2 基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识 （305）
8.1.3 脉冲响应模型转换为阶跃响应模型 （308）
8.1.4 模型的校验 （309）
8.2 系统模型建立与转换函数 （309）
8.2.1 模型转换 （310）
8.2.2 模型建立 （314）
8.3 基于阶跃响应模型的控制器设计与仿真函数 （316）
8.3.1 输入/输出有约束的模型预测控制器设计与仿真 （316）
8.3.2 输入/输出无约束的模型预测控制器设计 （317）
8.3.3 计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型 （319）
8.4 基于状态空间模型的预测控制器设计函数 （320）
8.4.1 输入/输出有约束的状态空间模型预测控制器设计 （320）
8.4.2 输入/输出无约束的状态空间模型预测控制器设计 （321）
8.4.3 状态估计器设计 （324）
8.5 系统分析与绘图函数 （325）
8.5.1 计算和绘制系统的频率响应曲线 （326）
8.5.2 计算频率响应的奇异值 （327）
8.5.3 计算系统的极点和稳态增益矩阵 （327）
8.5.4 系统分析和绘图 （327）
8.6 通用功能函数 （328）
8.6.1 通用模型转换 （329）
8.6.2 方程求解 （330）
8.6.3 离散系统的分析 （330）
8.7 MATLAB模型预测控制工具箱的图形用户界面 （331）
小结 （336）
思考练习题 （336）
第9章 隐式广义预测自校正 （337）
控制及其MATLAB实现 （337）
9.1 单输入单输出系统的隐式广义预测自校正控制算法 （337）
9.2 多输入多输出系统的隐式广义预测自校正控制算法 （340）
9.3 仿真研究 （344）
9.3.1 单输入单输出系统的仿真研究 （344）
9.3.2 多输入多输出系统的仿真研究 （347）
小结 （348）
思考练习题 （348）
附录A MATLAB程序清单 （349）
附录B MATLAB函数一览表 （361）
附录C MATLAB函数分类索引 （367）
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