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智能控制理论及实现方法研究 版权信息
- ISBN：9787517074731
- 条形码：9787517074731 ; 978-7-5170-7473-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能控制理论及实现方法研究 内容简介
《智能控制理论及实现方法研究》面向智能控制技术发展前沿，基于近年来国内外智能控制技术的研究成果，从工程应用的角度出发，系统地论述了智能控制理论及实现的方法与技术。 《智能控制理论及实现方法研究》重点阐述了基于模糊理论的智能控制、基于神经网络的智能控制、专家系统与仿人智能控制等内容。 《智能控制理论及实现方法研究》结构合理，条理清晰，内容丰富新颖，可供从事智能控制研究与应用的科技工作者参考使用。
智能控制理论及实现方法研究 目录
前言
第1章 从传统控制到智能控制
1．1 自动控制的基本问题
1．2 智能控制的产生
1．3 智能控制的基本概念与研究内容
1．4 智能控制系统
1．5 智能控制的学科结构理论体系
1．6 智能控制系统应用现状及研究方向
第2章 基于模糊理论的智能控制
2．1 模糊控制概述
2．2 模糊集合及其运算
2．3 模糊关系
2．4 模糊逻辑与模糊推理
2．5 模糊控制的原理及模糊控制器
2．6 模糊控制器的设计与实现实例
2．7 自适应模糊控制
第3章 基于神经网络的智能控制
3．1 生物神经元与人工神经元模型
3．2 神经网络的定义和特点
3．3 典型神经网络模型
3．4 基于神经网络的系统辨识
3．5 基于神经网络的智能控制
3．6 神经PID控制
3．7 神经控制系统的设计及应用实例
第4章 专家系统与仿人智能控制
4．1 专家系统基础
4．2 专家系统的知识表示方法
4．3 专家系统的自动推理机制
4．4 专家控制系统的结构及原理
4．5 专家控制系统的设计与应用实例
4．6 专家系统开发工具
4．7 一种仿人智能控制
4．8 仿人智能控制的多种模式
4．9 仿人智能控制系统的设计与应用实例
第5章 递阶智能控制与学习控制
5．1 递阶智能机器的一般理论
5．2 递阶智能控制系统的结构与原理
5．3 递阶智能控制系统应用实例
5．4 学习控制方案
5．5 基于规则的自学习控制系统
第6章 智能优化方法
6．1 智能优化算法概述
6．2 遗传算法
6．3 粒子群优化算法
6．4 蚁群优化算法
6．5 人工免疫算法
6．6 分布估计算法
第7章 复合智能控制及智能控制和智能优化的融合
7．1 复合智能控制概述
7．2 模糊控制与神经网络的结合
7．3 专家模糊复合控制器
7．4 自学习模糊神经控制系统
7．5 进化模糊复合控制器
7．6 基于免疫克隆优化的模糊神经控制器
参考文献
第1章 从传统控制到智能控制
1．1 自动控制的基本问题
1．2 智能控制的产生
1．3 智能控制的基本概念与研究内容
1．4 智能控制系统
1．5 智能控制的学科结构理论体系
1．6 智能控制系统应用现状及研究方向
第2章 基于模糊理论的智能控制
2．1 模糊控制概述
2．2 模糊集合及其运算
2．3 模糊关系
2．4 模糊逻辑与模糊推理
2．5 模糊控制的原理及模糊控制器
2．6 模糊控制器的设计与实现实例
2．7 自适应模糊控制
第3章 基于神经网络的智能控制
3．1 生物神经元与人工神经元模型
3．2 神经网络的定义和特点
3．3 典型神经网络模型
3．4 基于神经网络的系统辨识
3．5 基于神经网络的智能控制
3．6 神经PID控制
3．7 神经控制系统的设计及应用实例
第4章 专家系统与仿人智能控制
4．1 专家系统基础
4．2 专家系统的知识表示方法
4．3 专家系统的自动推理机制
4．4 专家控制系统的结构及原理
4．5 专家控制系统的设计与应用实例
4．6 专家系统开发工具
4．7 一种仿人智能控制
4．8 仿人智能控制的多种模式
4．9 仿人智能控制系统的设计与应用实例
第5章 递阶智能控制与学习控制
5．1 递阶智能机器的一般理论
5．2 递阶智能控制系统的结构与原理
5．3 递阶智能控制系统应用实例
5．4 学习控制方案
5．5 基于规则的自学习控制系统
第6章 智能优化方法
6．1 智能优化算法概述
6．2 遗传算法
6．3 粒子群优化算法
6．4 蚁群优化算法
6．5 人工免疫算法
6．6 分布估计算法
第7章 复合智能控制及智能控制和智能优化的融合
7．1 复合智能控制概述
7．2 模糊控制与神经网络的结合
7．3 专家模糊复合控制器
7．4 自学习模糊神经控制系统
7．5 进化模糊复合控制器
7．6 基于免疫克隆优化的模糊神经控制器
参考文献
展开全部
智能控制理论及实现方法研究 作者简介
鲁艳旻，女，1974年生，武汉人，现任教于文华学院，副教授。教学经验丰富，科研成果丰硕，已发表学术科研论文多篇。
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