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智能控制技术 第2版(本科教材) 版权信息
- ISBN：9787111516262
- 条形码：9787111516262 ; 978-7-111-51626-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
智能控制技术 第2版(本科教材) 内容简介
智能控制作为控制理论发展的第三个发展阶段，是人工智能、认知科学、模糊数学、生物控制论、学习理论等在控制论的交叉与结合。本书总结了近几年来智能控制的研究成果，详细阐述了智能控制的基本概念、工作原理和设计方法。本书的主要内容包括：智能控制的基本概念、模糊控制的理论基础、模糊控制系统、人工神经元网络模型、神经网络控制论等，后简单介绍了智能控制的集成技术。本书在深入系统地介绍智能控制设计理论和应用方法的同时，还给出了一些设计实例和MATLAB算法例程。 本书选材新颖，系统性强，通俗易懂，突出理论联系实际，并配有一定数量的习题和上机操作题，适合于初学者学习智能控制的基本理论和方法。本书可作为高等院校自动化、电气工程及其自动化、计算机科学与技术、电子信息工程等专业高年级本科生的教材，也适合于相关专业的工程技术人员阅读和参考。【推荐简言】 本书自从1999年问世以来，已被很多学校选为智能控制类课程的教材，并得到了教师与学生的认可与好评。读者反映，本书的体系结构简练，知识体系统一，内容循序渐进、深入浅出，并附有例题和习题，很方便对内容的理解及对概念的掌握。 本书共分六章，总学时为32 学时。绪论简要地介绍了智能控制的发展、智能控制的几种主要方法以及智能控制系统的结构和特点，建议学时数为2。考虑到本专业学生通常没有预修过“模糊数学”，本书第二章首先介绍模糊控制的理论基础，其重点内容是模糊集数学理论，主要介绍与模糊控制相关的模糊集理论、隶属度函数、模糊语言变量和模糊逻辑推理，建议学时数为8。第三章重点介绍模糊控制系统的设计，包括模糊控制系统的结构设计和设计方法，详细给出了两类模糊控制系统设计的实例，后对模糊PID控制的设计作了简单的讨论，建议学时数为8。第四章首先简要介绍了神经元模型和神经网络模型，重点介绍了神经控制中使用较频繁的两类神经网络模型（前后传播神经网络模型和动态神经网络模型）的结构和学习算法，建议学时数为6。第五章介绍了神经网络控制器的结构、学习机制、非线性离散动态系统的神经网络建模和控制，建议学时数为6。第六章主要介绍了智能控制的新发展，建议学时数为2。目录中带“*”的章节为选讲内容。 为了适应智能控制技术教学的新需求，作者对本书进行了修订，除了保持第1版的优点之外，还着重对一些智能控制关键知识点进行延伸介绍，并增加了一些智能控制的新技术，尤其是对智能控制技术广泛使用的优化计算方法进行了介绍。同时，也对原书中的某些不足和文图错误进行修正。具体包括： 1）在第三章增加了模糊控制系统的基本类型，介绍了模糊控制系统中常用的TakagiSugeno型模糊控制器。 2）模糊控制系统设计举例更加结合自动化专业的典型系统。例如通过对倒立摆的控制，说明了模糊控制理论也能解决自动化领域的一些典型控制难题，使读者对模糊控制系统的应用前景加深了认识。 3）结合目前广泛使用的MATLAB数学工具，给出了BP学习算法的MATLAB 例程。 4）在动态神经网络模型这一节，增加了近几年来有较好应用前景的回归神经网络模型。 5）对第六章做了较大的改动，增加了遗传学习算法、蚁群学习算法等例程，删除了仿人控制和混沌控制的内容。
智能控制技术 第2版(本科教材) 目录
**章 绪论1
**节 智能控制的发展过程1
一、智能控制问题的提出1
二、智能控制的发展2
第二节 智能控制的主要方法4
一、专家系统和专家控制4
二、模糊控制5
三、神经元网络控制5
四、学习控制6
第三节 智能控制系统的构成原理7
一、智能控制系统的结构7
二、智能控制系统的特点8
三、智能控制系统研究的数学工具9
习题和思考题10
第二章 模糊控制的理论基础11
**节 引言11
一、模糊控制的发展11
二、模糊控制的特点12
三、模糊控制的定义12
第二节 模糊集合论基础13
一、模糊集合的概念13
二、模糊集合的运算16
三、模糊集合运算的基本性质17
四、隶属度函数的建立18
五、模糊关系23
第三节 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成29
一、二值逻辑30
二、模糊逻辑及其基本运算31
三、模糊语言逻辑32
四、模糊逻辑推理36
五、模糊关系方程的解43
本章小结46
习题和思考题46
第三章 模糊控制系统48
**节 模糊控制系统的组成48
一、模糊化过程49
二、知识库49
三、推理决策逻辑53
四、精确化计算54
第二节 模糊控制器的设计55
一、模糊控制器的结构设计55
二、模糊控制器的基本类型57
三、模糊控制器的设计原则59
四、模糊控制器的常规设计方法59
第三节 模糊控制器的设计举例64
一、流量控制的模糊控制器设计64
二、倒立摆的模糊控制器设计67
第四节 模糊ＰＩＤ控制器的设计69
一、模糊控制器和常规PID的混合结构70
二、常规PID参数的模糊自整定技术72
本章小结73
习题和思考题74
上机实验题74
第四章 人工神经元网络模型75
**节 引言75
一、神经元模型76
二、神经网络的模型分类77
三、神经网络的学习算法78
四、神经网络的泛化能力81
第二节 前向神经网络模型82
一、单一人工神经元82
二、单层神经网络结构83
三、多层神经网络结构83
四、多层传播网络的BP学习算法84
五、BP学习算法的MATLAB例程89
第三节 动态神经网络模型92
一、带时滞的多层感知器网络93
二、Hopfield神经网络94
三、回归神经网络100
本章小结102
习题和思考题103
第五章 神经网络控制论104
**节 引言104
一、神经网络控制的优越性104
二、神经网络控制器的分类105
三*、神经网络的逼近能力108
第二节 非线性动态系统的神经网络辨识109
一、神经网络的辨识基础109
二、神经网络辨识模型的结构111
三*、非线性动态系统神经网络的辨识115
第三节 神经网络控制的学习机制121
一、监督式学习122
二、增强式学习124
第四节 神经网络控制器的设计125
一、神经网络直接逆模型控制法125
二、直接网络控制法127
三、多神经网络自学习控制法129
四、单一神经元控制法130
本章小结132
习题和思考题132
第六章 *智能控制的集成技术134
**节 模糊神经网络控制134
一、模糊神经网络的结构135
二、模糊神经网络的学习算法137
第二节 基于神经网络的自适应控制143
一、自适应控制技术143
二、神经网络的模型参考自适应控制143
第三节 智能控制的优化算法147
一、遗传学习算法147
二、蚁群学习算法149
三、迭代学习算法150
本章小结152
参考文献153
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