智能控制理论和方法

第1章绪论

1.1控制科学发展的历史回顾

1.2智能控制的产生背景

1.3智能控制的基本概念与研究内容

参考文献

第2章智能控制系统的结构体系

2.1智能控制系统的基本结构

2.2智能控制系统的分类

2.3递阶智能控制系统的结构和理论

2.4智能控制系统的信息结构理论

习题与思考题

参考文献

第3章基于模糊推理的智能控制系统

3.1模糊控制系统的基本概念与发展历史

3.2模糊集合与模糊推理

3.3模糊推理系统

3.4模糊基函数

3.5模糊建模

3.6模糊逻辑控制器的结构与设计

3.7模糊控制系统的稳定性分析

习题与思考题

参考文献

第4章基于神经元网络的智能控制系统

第5章遗传算法及其在智能控制中的应用

第6章模糊-神经元网络及在智能控制中应用

第7章智能控制的应用实例

参考文献2100433B

本书较全面地论述了智能控制的理论、方法和应用。全书共分7章。主要内容为：智能控制的发展过程和基本概念；从信息和熵的概念出发，论述三级递阶智能控制的机理；模糊控制的基本原理和应用；神经元网络的原理和它在智能控制中的应用，遗传算法及其应用；模糊-神经网络的原理和应用；智能控制在各种领域的应用实例。本书可作为工科电子信息类自动控制科学与工程专业研究生和高年级本科生教材，也可供从事相关专业的科技人员参考。

第1章绪论

1.1智能控制的发展

1.1.1智能控制问题的提出

1.1.2智能控制的发展

1.2智能控制的几个主要分支

1.2.1基于知识的专家系统

1.2.2模糊控制

1.2.3神经元网络控制

1.2.4学习控制

1.3智能控制系统的构成原理

1.3.1智能控制系统结构

1.3.2智能控制系统的特点

1.3.3智能控制系统研究的主要数学工具

习题和思考题

第2章模糊控制论

2.1引言

2.2模糊集合论基础

2.2.1模糊集的概念

2.2.2模糊集合的运算

2.2.3模糊集合运算的基本性质

2.2.4隶属度函数的建立

2.2.5模糊关系

2.3模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成

2.3.1二值逻辑

2.3.2模糊逻辑的基本运算

2.3.3模糊语言逻辑

2.3.4模糊逻辑推理

2.3.5模糊关系方程的解

2.4模糊控制系统的组成

2.4.1模糊化过程

2.4.2知识库

2.4.3决策逻辑

2.4.4精确化过程

2.5模糊控制系统的设计

2.5.1模糊控制器的结构设计

2.5.2模糊控制器的基本类型

2.5.3模糊控制器的设计原则

2.5.4模糊控制器的常规设计方法

2.6模糊PID控制器

2.6.1模糊控制器和常规PID的混合结构

2.6.2常规PID参数的模糊自整定技术

2.7模糊控制器的应用

2.7.1流量控制的模糊控制器设计

2.7.2倒立摆的模糊控制

习题和思考题

第3章人工神经元网络控制论

3.1引言

3.1.1神经元模型

3.1.2神经网络的模型分类

3.1.3神经网络的学习算法

3.1.4神经网络的泛化能力

3.2前向神经网络模型

3.2.1多层神经网络结构

3.2.2多层传播网络的BP学习算法

3.2.3快速的BP改进算法

3.2.4BP学习算法的MATLAB例程

3.3动态神经网络模型

3.3.1带时滞的多层感知器网络

3.3.2Hopfield神经网络

3.3.3回归神经网络

3.4CMAC神经网络

3.4.1小脑网络的感知器模型

3.4.2CMAC的映射原理

3.4.3CMAC网络的学习算法

3.5RBF神经网络模型

3.5.1具有固定中心的RBF神经网络的训练

3.5.2径向基神经网络训练的随机梯度逼近法

3.6神经网络控制基础

3.6.1引言

3.6.2神经网络的逼近能力

3.7非线性动态系统的神经网络辨识

3.7.1神经网络的辨识基础

3.7.2神经网络辨识模型的结构

3.7.3非线性动态系统的神经网络辨识

3.8神经网络控制的学习机制

3.8.1监督式学习

3.8.2增强式学习

3.9神经网络控制器的设计

3.9.1神经网络直接逆模型控制法

3.9.2真接网络控制法

3.9.3多神经网络自学习控制法

3.10单一神经元控制

习题和思考题

第4章专家控制

4.1引言

4.2专家控制的基本原理

4.2.1专家控制系统的基本内容

4.2.2知识表达

4.2.3知识推理

4.2.4专家控制系统的设计

4.3专家控制应刚举例

4.3.1PID专家控制系统设计

4.3.2过程专家控制系统

4.4仿人智能控制

4.4.1仿人智能控制的引入

4.4.2仿人智能控制的基本概念

4.4.3仿人智能控制的实现

4.4.4仿人智能控制的应用举例

习题和思考题

上机实验题

第5章分层递阶智能控制

5.1引言

5.2递阶智能控制的基本原理

5.3递阶智能控制的组织和协调

5.3.1递阶智能控制的组织级

5.3.2递阶智能控制的协调级

5.3.3递阶智能控制的执行级

5.4分层递阶智能控制的应用举例

5.4.1智能机器人系统的递阶控制

5.4.2集散递阶智能控制系统

习题和思考题

第6章学习控制

第7章模糊神经网络控制与自适应神经网络

第8章进货算法

第9章多智能体系统控制 2100433B

智能控制作为一门新兴学科，它的发展得益于许多学科，如人工智能、认知科学、现代控制理论、模糊数学、生物控制论、学习理论以及网络理论等。

《智能控制基础》总结近20年来智能控制的研究成果，详细论述智能控制的基本概念、工作原理和设计方法。主要内容包括：智能控制概论、模糊控制论、人工神经网络控制论、专家控制、分层递阶智能控制、学习控制、模糊神经网络控制与自适应神经网络、进化算法、多智能体系统控制。

《智能控制基础》在深入系统介绍智能控制设计理论和应用方法的同时，还结合课堂教学给出了大量的设计例子和习题。

《智能控制基础》选材新颖，系统性强，通俗易懂，突出理论联系实际。既适合初学者学习智能控制的基本理论和方法，又对智能控制的研究学者有一定的参考价值。它标注了部分拓展内容的章节，供深入研究者参考。整本教材主要针对控制科学与工程、电气工程等学科硕士研究生和自动化专业高年级本科生使用，也适合其他专业的工程师阅读和参考。

基本信息

出版时间： 2001-01-01

版　次： 1

页　数： 202

装　帧： 平装

开　本： 16开

所属分类： 图书>教材教辅>大学教材

内容简介

《智能控制工程》从工程应用角度出发，介绍了智能控制的主要内容，包括知识工程、专家控制系统、模糊控制、人工神经网络控制以及以智能机器人为背景的多传感器集成与信息融合、智能控制体系结构及柔性装配中的控制技术。《智能控制工程》兼顾课堂教学和自学的特点，尽量采用深入浅出的分析和示例代替较为深奥的数学描述，以便读者较容易地掌握《智能控制工程》的主要内容。　《智能控制工程》可作为大专院校机械电子工程、工业自动化、自动控制及计算机应用等专业的本科生及研究生的教材和参考书，也可供有关教师、科研及工程技术人员参考。2100433B