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智能控制系統及其應用 版權信息
- ISBN：9787312033025
- 條形碼：9787312033025 ; 978-7-312-03302-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能控制系統及其應用 本書特色
叢爽編著的《智能控制系統及其應用》共分13章，系統地介紹了前向神經網絡，包括感知器網絡、自適應線性元件、反向傳播網絡和徑向基函數網絡的基本概念和理論，各種高效率的神經網絡的學習算法，包括基于標準梯度下降的方法和基于數值優化方法的網絡訓練算法，并進行了前向網絡的數值性能對比。在遞歸神經網絡中，介紹了各種遞歸神經網絡，重點介紹了全局反饋遞歸網絡和自組織競爭網絡。在神經網絡在智能控制系統的應用中，給出了利用人工神經網絡進行直接正向模型建立、逆模型建立以及系統中控制的應用。
智能控制系統及其應用 內容簡介
智能控制理論是繼經典控制理論和現代控制理論之后出現的一個先進的控制理論。它是在眾多學科不斷發展以及交叉應用的基礎上發展成長起來的，并且還在不斷成長。 《智能控制系統及其應用/“十二五”國家重點圖書出版規劃項目·中國科學技術大學精品教材》主要內容包括：人工神經網絡、模糊邏輯推理系統、模糊神經網絡、進化算法和群智能優化算法及其應用五大部分。作者在介紹神經網絡理論與模糊集合理論的基礎上，對人工神經網絡與模糊邏輯控制系統的設計及其應用，以及兩者之間的相互關系和相互結合，進行了較深層次上的理論分析與綜合，并結合進化算法在控制系統中的建模與控制的各種實際應用以及群智能優化算法及其在中國旅行商問題中優化的應用，使讀者能夠從中了解和掌握運用模糊神經系統的理論與技術，以及運用智能優化理論與技術進行實際系統設計的方法。 《智能控制系統及其應用/“十二五”國家重點圖書出版規劃項目·中國科學技術大學精品教材》選材新穎，材料翔實，系統性強，通俗易懂。既有理論分析與綜合，又有實際系統的設計與應用。 《智能控制系統及其應用/“十二五”國家重點圖書出版規劃項目·中國科學技術大學精品教材》既可作為高校自動化專業、機械專業、電力電氣專業、計算機科學與應用專業及其他相關專業的研究生教學用書，也可供從事智能科學、系統科學、計算機科學、應用數學、自動控制等領域研究的廣大科技人員閱讀和參考。
智能控制系統及其應用 目錄
總序
前言
第1章 概述
1.1 自動控制系統及其理論的發展歷程
1.2 智能控制系統及其理論
1.2.1 智能控制理論
1.2.2 智能控制系統的基本功能特點
1.2.3 智能控制技術的應用
1.3 智能控制與傳統控制的比較分析
1.3.1 傳統控制的特點與不足
1.3.2 智能控制與傳統控制的關系
1.4 智能優化算法
1.5 本書內容
第2章 前向神經網絡
2.1 感知器網絡
2.1.1 感知器的網絡結構及其功能
2.1.2 感知器權值的學習規則與訓練
2.2 自適應線性元件
2.2.1 自適應線性神經元模型和結構
2.2.2 w-h學習規則及其網絡的訓練
2.3 反向傳播網絡
2.3.1 反向傳播法網絡模型與結構
2.3.2 bp算法
2.3.3 bp網絡的設計
2.3.4 bp網絡的限制與不足
2.4 徑向基函數網絡
2.4.1 徑向基函數網絡結構
2.4.2 網絡訓練與設計
2.4.3 廣義徑向基函數網絡
第3章 網絡訓練優化算法及其性能對比
3.1 基于標準梯度下降的方法
3.1.1 附加動量法
3.1.2 自適應學習速率
3.1.3 彈性bp算法
3.2 基于數值優化方法的網絡訓練算法
3.2.1 擬牛頓法
3.2.2 共軛梯度法
3.2.3 levenberg-marquardt法
3.3 前向網絡的數值性能對比
3.3.1 非線性函數的逼近
3.3.2 逼近非線性直流電機的輸入／輸出特性
第4章 遞歸神經網絡
4.1 各種遞歸神經網絡
4.1.1 全局反饋型遞歸神經網絡
4.1.2 前向遞歸神經網絡
4.1.3 混合型網絡
4.1.4 小結
4.2 全局反饋遞歸網絡
4.2.1 海布學習規則
4.2.2 正交化的權值設計
4.2.3 離散型反饋網絡的穩定點與穩定域
4.3 連續型霍普菲爾德網絡
4.3.1 對應于電子電路的網絡結構
4.3.2 霍普菲爾德能量函數及其穩定性分析
4.3.3 能量函數與優化計算
4.4 自組織競爭網絡
4.4.1 網絡結構
4.4.2 競爭學習規則
4.4.3 競爭網絡的訓練過程
4.5 科荷倫自組織映射網絡
4.5.1 科荷倫網絡拓撲結構
4.5.2 網絡的訓練過程
4.5.3 科荷倫網絡的應用
第5章 神經網絡在智能控制系統中的應用
5.1 直接正向模型建立
5.2 逆模型建立
5.3 系統中的控制
5.3.1 監督式控制
5.3.2 直接逆控制
……
第6章 模糊理論基礎
第7章 模糊控制器的設計方法
第8章 模糊控制系統的應用
第9章 模糊神經網絡
第10章 模糊神經系統的應用
第11章 進化算法
第12章 進化算法的應用
第13章 智能優化算法及其應用
前言
第1章 概述
1.1 自動控制系統及其理論的發展歷程
1.2 智能控制系統及其理論
1.2.1 智能控制理論
1.2.2 智能控制系統的基本功能特點
1.2.3 智能控制技術的應用
1.3 智能控制與傳統控制的比較分析
1.3.1 傳統控制的特點與不足
1.3.2 智能控制與傳統控制的關系
1.4 智能優化算法
1.5 本書內容
第2章 前向神經網絡
2.1 感知器網絡
2.1.1 感知器的網絡結構及其功能
2.1.2 感知器權值的學習規則與訓練
2.2 自適應線性元件
2.2.1 自適應線性神經元模型和結構
2.2.2 w-h學習規則及其網絡的訓練
2.3 反向傳播網絡
2.3.1 反向傳播法網絡模型與結構
2.3.2 bp算法
2.3.3 bp網絡的設計
2.3.4 bp網絡的限制與不足
2.4 徑向基函數網絡
2.4.1 徑向基函數網絡結構
2.4.2 網絡訓練與設計
2.4.3 廣義徑向基函數網絡
第3章 網絡訓練優化算法及其性能對比
3.1 基于標準梯度下降的方法
3.1.1 附加動量法
3.1.2 自適應學習速率
3.1.3 彈性bp算法
3.2 基于數值優化方法的網絡訓練算法
3.2.1 擬牛頓法
3.2.2 共軛梯度法
3.2.3 levenberg-marquardt法
3.3 前向網絡的數值性能對比
3.3.1 非線性函數的逼近
3.3.2 逼近非線性直流電機的輸入／輸出特性
第4章 遞歸神經網絡
4.1 各種遞歸神經網絡
4.1.1 全局反饋型遞歸神經網絡
4.1.2 前向遞歸神經網絡
4.1.3 混合型網絡
4.1.4 小結
4.2 全局反饋遞歸網絡
4.2.1 海布學習規則
4.2.2 正交化的權值設計
4.2.3 離散型反饋網絡的穩定點與穩定域
4.3 連續型霍普菲爾德網絡
4.3.1 對應于電子電路的網絡結構
4.3.2 霍普菲爾德能量函數及其穩定性分析
4.3.3 能量函數與優化計算
4.4 自組織競爭網絡
4.4.1 網絡結構
4.4.2 競爭學習規則
4.4.3 競爭網絡的訓練過程
4.5 科荷倫自組織映射網絡
4.5.1 科荷倫網絡拓撲結構
4.5.2 網絡的訓練過程
4.5.3 科荷倫網絡的應用
第5章 神經網絡在智能控制系統中的應用
5.1 直接正向模型建立
5.2 逆模型建立
5.3 系統中的控制
5.3.1 監督式控制
5.3.2 直接逆控制
……
第6章 模糊理論基礎
第7章 模糊控制器的設計方法
第8章 模糊控制系統的應用
第9章 模糊神經網絡
第10章 模糊神經系統的應用
第11章 進化算法
第12章 進化算法的應用
第13章 智能優化算法及其應用
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