智能控制理论与技术作者:清华大学出版社

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书名:智能控制理论与技术
作者:清华大学出版社
译者:
出版社:清华大学出版社
价格:32元

简介

本书系统地介绍了智能控制的理论和主要技术内容，其中包括模糊逻辑控制、神经网络控制、专家控制、学习控制、分层控制、分层递阶控制及遗传算法等。

目录前言第1章绪论 1. 1 智能控制的基本概念 1. 1. 1 智能控制的研究对象 1. 1. 2 智能控制系统 1. 1. 3 智能控制系统的基本结构 1. 1. 4 智能控制系统的主要功能特点 1. 1. 5 智能控制研究的数学工具 1. 2 智能控制的发展概况 1. 3 智能控制理论参考文献第2章模糊逻辑控制 2. 1 概述 2. 1. 1 模糊控制与智能控制 2. 1. 2 模糊集合与模糊数学的概念 2. 1. 3 模糊控制的发展和应用概况 2. 2 模糊集合及其运算 2. 2. 1 模糊集合的定义及表示方法 2. 2. 2 模糊集合的基本运算 2. 2. 3 模糊集合运算的基本性质 2. 2. 4 模糊集合的其它类型运算 2. 3 模糊关系 2. 3. 1 模糊关系的定义及表示 2. 3. 2 模糊关系的合成 2. 4 模糊逻辑与近似推理 2. 4. 1 语言变量 2. 4. 2 模糊蕴含关系 2. 4. 3 近似推理 2. 4. 4 模糊蕴含关系运算方法的比较和选择 2. 4. 5 合成运算方法的选择 2. 4. 6 句子连接关系的逻辑运算 2. 5 基于控制规则库的模糊推理 2. 5. 1 模糊推理的基本方法 2. 5. 2 模糊推理的性质 2. 5. 3 模糊控制中几种常见的模糊推理类型 2. 6 模糊控制的基本原理 2. 6. 1 模糊控制器的基本结构和组成 2. 6. 2 模糊化运算 2. 6. 3 数据库 2. 6. 4 规则库 2. 6. 5 模糊推理与清晰化计算 2. 6. 6 论域为离散时模糊控制的离线计算 2. 7 模糊控制系统的分析和设计 2. 7. 1 模糊模型表示 2. 7. 2 模糊系统分析 2. 7. 3 模糊系统设计 2. 7. 4 基于Takagi-Sugeno模型的稳定性分析和设计 2. 7. 5 基于模糊状态方程模型的系统分析和设计 2. 8 自适应模糊控制 2. 8. 1 基于性能反馈的直接自适应模糊控制 2. 8. 2 基于模糊模型求逆的间接自适应模糊控制参考文献第3章神经网络控制 3. 1 概述 3. 1. 1 神经元模型 3. 1. 2 人工神经网络 3. 1. 3 生物神经网络系统与计算机处理信息的比较 3. 1. 4 神经网络的发展概况 3. 2 前馈神经网络 3. 2. 1 感知器网络 3. 2. 2 BP网络 3. 2. 3 BP网络学习算法的改进 3. 2. 4 神经网络的训练 3. 3 反馈神经网络 3. 3. 1 离散Hopfield网络 3. 3. 2 连续Hopfield网络 3. 3. 3 Boltzmann机 3. 4 局部逼近神经网络 3. 4. 1 CMAC神经网络 3. 4. 2 B样条神经网络 3. 4. 3 径向基函数神经网络 3. 5 模糊神经网络 3. 5. 1 基于标准模型的模糊神经网络 3. 5. 2 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络 3. 6 基于神经网络的系统建模与辨识 3. 6. 1 概述 3. 6. 2 逼近理论与网络建模 3. 6. 3 利用多层静态网络的系统辨识 3. 6. 4 利用动态网络的系统辨识 3. 7 神经网络控制 3. 7. 1 概述 3. 7. 2 神经网络控制结构 3. 7. 3 基于全局逼近神经网络的控制 3. 7. 4 基于局部逼近神经网络的控制 3. 7. 5 模糊神经网络控制 3. 7. 6 有待解决的问题 3. 8 神经网络在机器人控制中的应用 3. 8. 1 神经网络运动学控制 3. 8. 2 神经网络动力学控制 3. 8. 3 神经网络路径规划参考文献第4章专家控制 4. 1 概述 4. 1. 1 专家控制的由来 4. 1. 2 专家系统 4. 1. 3 专家控制的研究状况和分类 4. 2 专家控制的基本原理 4. 2. 1 专家控制的功能目标 4. 2. 2 控制作用的实现 4. 2. 3 设计规范和运行机制 4. 3 专家控制系统的典型结构 4. 3. 1 系统结构 4. 3. 2 系统实现 4. 4 专家控制的例示 4. 4. 1 自动调整过程 4. 4. 2 自动调整过程的实现 4. 5 专家控制技术的研究课题 4. 5. 1 实时推理 4. 5. 2 知识获取 4. 5. 3 专家控制系统的稳定性分析 4. 6 一种仿人智能控制 4. 6. 1 概念和定义 4. 6. 2 原理和结构 4. 6. 3 仿人智能控制的特点参考文献第5章学习控制 5. 1 概述 5. 1. 1 学习控制问题的提出 5. 1. 2 学习控制的表述 5. 1. 3 学习控制和自适应控制 5. 1. 4 学习控制的研究状况和分类 5. 2 基于模式识别的学习控制 5. 2. 1 学习控制系统的一般形式 5. 2. 2 模式分类 5. 2. 3 可训练控制器 5. 2. 4 线性再励学习控制 5. 2. 5 Bayes学习控制 5. 2. 6 基于模式识别的其他学习控制方法 5. 2. 7 研究课题 5. 3 基于迭代和重复的学习控制 5. 3. 1 迭代和重复自学习控制的基本原理 5. 3. 2 异步自学习控制 5. 3. 3 异步自学习控制时域法 5. 3. 4 异步自学习控制频域法 5. 4 联结主义学习控制 5. 4. 1 基本思想 5. 4. 2 联结主义学习系统的实现原理 5. 4. 3 联结主义学习控制系统的结构 5. 4. 4 研究课题参考文献第6章分层递阶智能控制 6. 1 一般结构原理 6. 2 组织级 6. 3 协调级 6. 3. 1 协调级的原理结构 6. 3. 2 Petri网翻译器 6. 3. 3 协调级的Petri网结构 6. 3. 4 协调级结构的决策和学习 6. 4 执行级参考文献第7章遗传算法 7. 1 概述 7. 2 遗传算法的工作原理及操作步骤 7. 2. 1 遗传算法的基本操作 7. 2. 2 遗传算法的模式理论 7. 3 遗传算法的实现及改进 7. 3. 1 遗传算法的实现 7. 3. 2 遗传算法的改进 7. 3. 3 改进的遗传算法举例 7. 4 遗传算法应用举例 7. 4. 1 遗传算法在模糊逻辑控制中的应用 7. 4. 2 遗传算法在神经网络控制中的应用 7. 4. 3 用遗传算法进行路径规划参考文献

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