智能控制|刘金琨|电子工业出版社

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智能控制

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作者：刘金琨	出版社：电子工业出版社
译者：	丛书名：
出版日期：2005-5-1	上架日期：2005-11-16 19:07:00
ISBN：7121011182	页数：223 版次：第1版
开本：16开	装帧：平装

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| 大封面 | 封底 | 前言 | 内容简介 | 序言 | 目录 | 作者简介 | 译者简介 | 作者序 | 译者序 |

【读者评论】

内容简介
本书全面叙述智能控制的基本理论、方法和应用。全书共10章，主要内容为：专家控制的基本原理和应用；模糊控制的基本原理和应用；神经网络控制的基本原理和应用；遗传算法及其应用等。
本书系统性强，突出理论联系实际，叙述深入浅出，书中给出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定数量的习题和上机操作题。
本书可作为高等院校自动化、计算机应用、电子工程等专业研究生和高年级本科生的教材，也可供从事自动化领域工作的工程技术人员阅读和参考。

目录
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第1章  绪论
        1.1  智能控制的发展过程
        1.2  智能控制的几个重要分支
        1.3  智能控制的特点、研究工具及应用
        思考题与习题
    第2章  专家控制
        2.1  专家系统
            2.1.1  专家系统概述
            2.1.2  专家系统的构成
            2.1.3  专家系统的建立
        2.2  专家控制
            2.2.1  专家控制概述
            2.2.2  专家控制的基本原理
            2.2.3  专家控制的关键技术及特点
        2.3  专家PID控制
            2.3.1  专家PID控制原理
            2.3.2  仿真实例
        思考题与习题
        附录(程序代码)
    第3章  模糊控制的理论基础
        3.1  概述
        3.2  模糊集合
            3.2.1  模糊集合的概念
            3.2.2  模糊集合的运算
        3.3  隶属函数
        3.4  模糊关系及其运算
            3.4.1  模糊矩阵
            3.4.2  模糊矩阵的运算
            3.4.3  模糊矩阵的合成
        3.5  模糊推理
            3.5.1  模糊语句
            3.5.2  模糊推理
            3.5.3  模糊关系方程
        思考题与习题
        附录(程序代码)
    第4章  模糊控制
        4.1  模糊控制的基本原理
            4.1.1  模糊控制原理
            4.1.2  模糊控制器的组成
            4.1.3  模糊控制系统的工作原理
            4.1.4  模糊控制器的结构
        4.2  模糊控制系统分类
        4.3  模糊控制器的设计
            4.3.1  模糊控制器的设计步骤
            4.3.2  模糊控制器的Matlab仿真
        4.4  模糊控制应用实例——洗衣机的模糊控制
        4.5  模糊自适应整定PID控制
            4.5.1  模糊自适应整定PID控制原理
            4.5.2  仿真实例
        4.6  Sugeno模糊模型
        4.7  基于Sugeno模糊模型的倒立摆模糊控制
            4.7.1  倒立摆模型的局部线性化
            4.7.2  仿真实例
        4.8  模糊控制的应用
        4.9  模糊控制发展概况
            4.9.1  模糊控制发展的几个转折点
            4.9.2  模糊控制的发展方向
            4.9.3  模糊控制面临的主要任务
        思考题与习题
        附录(程序代码)
    第5章  自适应模糊控制
        5.1  模糊逼近
            5.1.1  模糊系统的设计
            5.1.2  模糊系统的逼近精度
            5.1.3  仿真实例
        5.2  间接自适应模糊控制
            5.2.1  问题描述
            5.2.2  控制器的设计
            5.2.3  仿真实例
        5.3  直接自适应模糊控制
            5.3.1  问题描述
            5.3.2  控制器的设计
            5.3.3  自适应律的设计
            5.3.4  仿真实例
        思考题与习题
        附录(程序代码)
    第6章  神经网络的理论基础
        6.1  神经网络发展简史
        6.2  神经网络原理
        6.3  神经网络的分类
        6.4  神经网络学习算法
            6.4.1  Hebb学习规则
            6.4.2  Delta（δ）学习规则
        6.5  神经网络的特征及要素
        6.6  神经网络控制的研究领域
        思考题与习题
    第7章  典型神经网络
        7.1  单神经元网络
        7.2  BP神经网络
            7.2.1  BP网络特点
            7.2.2  BP网络结构
            7.2.3  BP网络的逼近
            7.2.4  BP网络的优缺点
            7.2.5  BP网络逼近仿真实例
            7.2.6  BP网络模式识别
            7.2.7  BP网络模式识别仿真实例
        7.3  RBF神经网络
            7.3.1  RBF网络结构
            7.3.2  RBF网络的逼近
            7.3.3  RBF网络逼近仿真实例
        7.4  回归神经网络
            7.4.1  DRNN网络结构
            7.4.2  DRNN网络的逼近
            7.4.3  DRNN网络逼近仿真实例
        思考题与习题
        附录(程序代码)
    第8章  高级神经网络
        8.1  模糊RBF网络
            8.1.1  网络结构
            8.1.2  基于模糊RBF网络的逼近算法
            8.1.3  仿真实例
        8.2  pisigma神经网络
            8.2.1  高木关野模糊系统
            8.2.2  混合型pisigma神经网络
            8.2.3   仿真实例
        8.3  小脑模型神经网络
            8.3.1  CMAC概述
            8.3.2  一种典型CMAC算法
            8.3.3  仿真实例
        8.4  Hopfield网络
            8.4.1  Hopfield网络原理
            8.4.2  基于Hopfield网络的自适应控制
        思考题与习题
        附录(程序代码)
    第9章  神经网络控制
        9.1  概述
        9.2  神经网络控制的结构
            9.2.1  神经网络监督控制
            9.2.2  神经网络直接逆控制
            9.2.3  神经网络自适应控制
            9.2.4  神经网络内模控制
            9.2.5  神经网络预测控制
            9.2.6  神经网络自适应评判控制
            9.2.7  神经网络混合控制
        9.3  单神经元自适应控制
            9.3.1  单神经元自适应控制算法
            9.3.2  仿真实例
        9.4  RBF网络监督控制
            9.4.1  RBF网络监督控制算法
            9.4.2  仿真实例
        9.5  RBF网络自校正控制
            9.5.1  神经网络自校正控制原理
            9.5.2  自校正控制算法
            9.5.3  RBF网络自校正控制算法
            9.5.4  仿真实例
        9.6  基于RBF网络直接模型参考自适应控制
            9.6.1  基于RBF网络的控制器设计
            9.6.2  仿真实例
        思考题与习题
        附录(程序代码)
    第10章  遗传算法及其应用
        10.1  遗传算法的基本原理
        10.2  遗传算法的特点
        10.3  遗传算法的发展及应用
            10.3.1  遗传算法的发展
            10.3.2  遗传算法的应用
        10.4  遗传算法的优化设计
            10.4.1  遗传算法的构成要素
            10.4.2  遗传算法的应用步骤
        10.5  遗传算法求函数极大值
            10.5.1  二进制编码遗传算法求函数极大值
            10.5.2  实数编码遗传算法求函数极大值
        10.6  基于遗传算法优化的RBF网络逼近
            10.6.1  遗传算法优化原理
            10.6.2  仿真实例
        思考题与习题
        附录(程序代码)
    参考文献

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