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33202522
智能控制理论和方法
作者:李人厚编著
中图分类:
工业技术
->自动化、计算机 ->自动化技术及设备
出版日期:1999-10
主题词:工业技术图书馆
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内容简介
智能控制-高等学校-教材
目录
第1章 绪论
10
阅读
1.1 控制科学发展的历史回顾
10
阅读
1.2 智能控制的产生背景
11
阅读
1.3 智能控制的基本概念与研究内容
12
阅读
1.3.1 智能控制的基本概念
12
阅读
1.3.2 智能与智能控制的定义
13
阅读
1.3.3 智能控制的主要研究内容
15
阅读
参考文献
16
阅读
第2章 智能控制系统的结构体系
18
阅读
2.1 智能控制系统的基本结构
18
阅读
2.1.1 智能系统的基本结构
18
阅读
2.1.2 智能控制系统的结构模式
21
阅读
2.2 智能控制系统的分类
23
阅读
2.3 递阶智能控制系统的结构和理论
25
阅读
2.3.1 递阶智能控制系统的结构
25
阅读
2.3.2 信息熵与IPDI原理
26
阅读
2.3.3 组织级的分析理论
28
阅读
2.3.4 协调级的分析理论
32
阅读
2.3.5 执行级的最优控制
34
阅读
2.4 智能控制系统的信息结构理论
38
阅读
2.4.1 N维信息理论
38
阅读
2.4.2 信息率划分定律
42
阅读
2.4.3 对递阶智能控制系统的信息流分析
43
阅读
习题与思考题
46
阅读
参考文献
47
阅读
第3章 基于模糊推理的智能控制系统
48
阅读
3.1 模糊控制系统的基本概念与发展历史
48
阅读
3.2 模糊集合与模糊推理
49
阅读
3.2.1 模糊集合
49
阅读
3.2.2 模糊集合的运算和MF的参数化
53
阅读
3.2.3 模糊关系与复合运算
61
阅读
3.2.4 模糊推理
63
阅读
3.3 模糊推理系统
68
阅读
3.4 模糊基函数
76
阅读
3.5 模糊建模
78
阅读
3.5.1 模糊模型
78
阅读
3.5.2 模糊模型的参数辨识
79
阅读
3.5.3 模糊模型的结构辨识
85
阅读
3.6 模糊逻辑控制器的结构与设计
88
阅读
3.6.1 模糊控制器的基本结构
88
阅读
3.6.2 模糊控制系统的设计问题
90
阅读
3.6.3 PID控制器的模糊增益调整
95
阅读
3.7 模糊控制系统的稳定性分析
100
阅读
习题与思考题
105
阅读
参考文献
109
阅读
第4章 基于神经元网络的智能控制系统
111
阅读
4.1 神经元网络与控制
111
阅读
4.2 神经元网络的基本原理和结构
112
阅读
4.2.1 神经元网络的基本单元
112
阅读
4.2.2 神经元网络的模型
113
阅读
4.2.3 神经元的连接方式
116
阅读
4.3 监督学习神经元网络
117
阅读
4.3.1 感知器和反传(BP)网络
117
阅读
4.3.2 小脑模型连接控制器(CMAC)网络
125
阅读
4.3.3 增强学习网络
130
阅读
4.3.4 组合网络(Modular Network)
132
阅读
4.4 无监督学习和反馈神经元网络
135
阅读
4.4.1 竞争学习和Kohonen自组织网络
136
阅读
4.4.2 Hopfield网络
139
阅读
4.4.3 双向联想存储器BAM
143
阅读
4.4.4 Boltzman机
146
阅读
4.5 基于神经元网络的智能控制
148
阅读
4.5.1 基于多神经元网络的复杂函数逼近
150
阅读
4.5.2 用神经元网络对复杂系统建模
154
阅读
4.5.3 用神经元网络的智能控制
160
阅读
4.6 神经元网络控制非线性动态系统的能控性与稳定性
168
阅读
习题与思考题
173
阅读
参考文献
175
阅读
第5章 遗传算法及其在智能控制中的应用
178
阅读
5.1 遗传算法的基本概念
178
阅读
5.2 简单遗传算法
178
阅读
5.3 遗传算法的基本数学问题
182
阅读
5.4 遗传算法应用中的一些基本问题
184
阅读
5.4.1 知识表示(编码)
184
阅读
5.4.2 适应度函数
185
阅读
5.4.3 GA的全局收敛性与最优性
186
阅读
5.4.4 遗传算法的早期收敛
187
阅读
5.5 高级遗传算法
187
阅读
5.5.1 改进的选择方法
187
阅读
5.5.2 高级GA运算
188
阅读
5.6 微种群和双种群遗传算法
190
阅读
5.6.1 微种群算法
191
阅读
5.6.2 双种群遗传算法
191
阅读
5.7 遗传算法的应用
194
阅读
5.7.1 GA在神经网络参数学习中的应用
195
阅读
5.7.2 GA在滑模控制系统设计中的应用
197
阅读
5.8 模糊规则与遗传算法在控制中的应用
202
阅读
习题与思考题
206
阅读
参考文献
208
阅读
第6章 模糊--神经元网络及其在智能控制中的应用
210
阅读
6.1 模糊系统与神经元网络集成的基本概念
210
阅读
6.1.1 模糊系统与神经元网络的一般比较
210
阅读
6.1.2 模糊系统与神经网络集成的理由
211
阅读
6.2 基于神经元网络的模糊系统
212
阅读
6.2.1 基于神经元网络的基本模糊逻辑运算
212
阅读
6.2.2 基于神经网络的模糊逻辑推理
213
阅读
6.2.3 神经网络驱动的模糊推理系统
215
阅读
6.2.4 基于神经网络的模糊建模
218
阅读
6.3 模糊神经网络
226
阅读
6.3.1 模糊神经元
226
阅读
6.3.2 神经网络模糊化
228
阅读
6.4 神经--模糊控制器
234
阅读
6.4.1 模糊自适应学习控制网络
234
阅读
6.4.2 神经--模糊控制器的参数学习
240
阅读
6.4.3 神经--模糊控制器的结构学习
242
阅读
6.4.4 具有增强学习的神经--模糊控制器
245
阅读
6.5 神经--模糊网络在智能控制中的应用
250
阅读
6.5.1 控制系统在线辨识
250
阅读
6.5.2 逆向运动学问题
253
阅读
习题与思考题
255
阅读
参考文献
257
阅读
第7章 智能控制的应用实例
259
阅读
7.1 复杂工业过程的智能控制
259
阅读
7.1.1 高炉监控专家系统
260
阅读
7.1.2 复杂大系统的自动化
263
阅读
7.2 智能控制机械手和机器人
266
阅读
7.2.1 基于神经元网络的机械手控制器
266
阅读
7.2.2 移动机器人控制
271
阅读
7.3 系统诊断用的模糊--神经系统
279
阅读
7.4 智能决策支持系统
283
阅读
7.4.1 智能决策支持系统的决策支持过程
283
阅读
7.4.2 智能决策支持系统的系统结构
285
阅读
7.4.3 智能人机系统
286
阅读
7.4.4 智能化问题处理系统
287
阅读
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