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包郵 智能控制技術

作者:郭廣頌
出版社:北京航空航天大學出版社出版時間:2014-06-01
開本: 16開 頁數: 206
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智能控制技術 版權信息

智能控制技術 本書特色

  郭廣頌編寫的《智能控制技術(普通高校十二五規劃教材)》深入淺出地闡述了智能控制的基本概念、工作原理、控制方法與應用。全書共7章:第1章概述智能控制的發展歷史及主要研究問題;第2章介紹了模糊控制的數學基礎;第3~4章介紹了模糊控制的基本工作原理、模糊控制系統設計方法和設計實例;第5章介紹了神經網絡結構與神經網絡控制類型;第6章介紹了專家系統的工作原理與專家控制系統結構;第7章介紹了遺傳算法原理及其在控制中的應用。   本書可作為高等院校自動化、機電工程、電子信息類等專業高年級本科生及研究生的教材,也可供從事智能控制與智能系統研究、設計和應用的工程技術人員參考使用。

智能控制技術 內容簡介

郭廣頌編寫的《智能控制技術(普通高校十二五規劃教材)》深入淺出地闡述了智能控制的基本概念、工作原理、控制方法與應用。全書共7章:第1章概述智能控制的發展歷史及主要研究問題;第2章介紹了模糊控制的數學基礎;第3~4章介紹了模糊控制的基本工作原理、模糊控制系統設計方法和設計實例;第5章介紹了神經網絡結構與神經網絡控制類型;第6章介紹了專家系統的工作原理與專家控制系統結構;第7章介紹了遺傳算法原理及其在控制中的應用。   本書可作為高等院校自動化、機電工程、電子信息類等專業高年級本科生及研究生的教材,也可供從事智能控制與智能系統研究、設計和應用的工程技術人員參考使用。

智能控制技術 目錄

第1章 緒論
 1.1 智能控制的起源與發展
  1.1.1 控制理論應用面臨新的挑戰
  1.1.2 智能控制的提出與發展概況
  1.1.3 智能控制的特點
  1.1.4 智能控制的應用
 1.2 智能控制的基本概念
  1.2.1 智能控制的定義
  1.2.2 智能控制的結構
 1.3 智能控制的幾種形式
  1.3.1 模糊邏輯控制
  1.3.2 分級遞階智能控制
  1.3.3 人工神經網絡控制
  1.3.4 專家控制
  1.3.5 仿人智能控制
  1.3.6 學習控制
 1.4 智能控制系統的研究方向和趨勢
  1.4.1 研究方向
  1.4.2 發展趨勢
第2章 模糊控制的數學基礎
 2.1 模糊控制概述
  2.1.1 模糊理論的創立
  2.1.2 模糊控制的應用
  2.1.3 模糊控制技術的特點
  2.1.4 模糊控制技術的發展
 2.2 模糊集合及其表示方法
  2.2.1 模糊集合的基本概念
  2.2.2 模糊集合的表示方法
  2.2.3 模糊集合的運算
  2.2.4 確定隸屬函數的原則
 2.3 模糊關系和模糊矩陣
  2.3.1 普通關系
  2.3.2 模糊關系
 2.4 模糊邏輯
  2.4.1 模糊語言邏輯
  2.4.2 語言算子
  2.4.3 模糊邏輯與多值邏輯的區別和聯系
 2.5 模糊邏輯推理
  2.5.1 似然推理
  2.5.2 模糊條件推理
  2.5.3 多輸入模糊推理
  2.5.4 多輸人多規則推理
第3章 模糊控制的基本原理
 3.1 模糊控制的基本思想
  3.1.1 模糊控制思想
  3.1.2 模糊控制系統的基本組成
  3.1.3 模糊控制器的組成
 3.2 模糊控制基本原理
  3.2.1 單輸入單輸出模糊控制原理
  3.2.2 電熱爐爐溫模糊控制設計例證
第4章 模糊邏輯控制器及模糊控制系統設計
 4.1 模糊控制器設計的內容
 4.2 模糊控制器結構設計
  4.2.1 輸入輸出變量的確定
  4.2.2 模糊控制器結構的選擇
 4.3 模糊控制規則設計
  4.3.1 輸入輸出變量詞集的選擇
  4.3.2 各模糊變量的模糊子集隸屬函數的選擇
  4.3.3 模糊控制規則的建立
  4.3.4 模糊化和解模糊化方法
  4.3.5 論域、量化因子和比例因子
  4.3.6 模糊控制在線推理示例
  4.3.7 模糊控制器的硬、軟件實現
 4.4 模糊控制與pid控制的結合
  4.4.1 模糊控制器與pid控制器的關系
  4.4.2 模糊pid控制器的幾種形式
 4.5 模糊控制系統設計實例
  4.5.1 溫度控制系統
  4.5.2 控制系統性能分析
  4.5.3 模糊控制器的實現
喜5章 神經網絡與神經網絡控制
 5.1 神經網絡基礎
  5.1.1 生物神經元與人工神經元
  5.1.2 神經網絡的發展歷史
  5.1.3 神經網絡的分類
  5.1.4 神經網絡的特點及應用領域
 5.2 典型神經網絡模型
  5.2.1 感知機神經網絡
  5.2.2 bp神經網絡
  5.2.3 rbf神經網絡
  5.2.4 hopfield神經網絡
 5.3 神經網絡控制
  5.3.1 神經網絡監督控制
  5.3.2 神經網絡直接逆控制
  5.3.3 神經網絡自適應控制
  5.3.4 神經網絡內模控制
  5.3.5 神經網絡pid控制
  5.3.6 神經網絡預測控制
  5.3.7 神經網絡混合控制
有6章 專家控制技術
 6.1 專家系統
  6.1.1 專家系統發展歷史
  6.1.2 專家系統的結構與類型
  6.1.3 知識的表示
  6.1.4 知識的獲取
  6.1.5 專家系統的推理機制
 6.2 專家控制系統
  6.2.1 專家控制系統原理
  6.2.2 專家控制系統的類型
  6.2.3 專家控制系統的設計
第7章 遺傳算法與應用
 7.1 遺傳算法的基本原理
  7.1.1 遺傳算法的基本操作
  7.1.2 遺傳算法的優化設計
  7.1.3 遺傳算法優化函數實例
  7.1.4 遺傳算法的特點
 7.2 基于遺傳算法的參數辨識
  7.2.1 基于遺傳算法的參數辨識方法
  7.2.2 遺傳算法用于控制系統建模與設計
 7.3 基于遺傳算法的pid控制參數優化
  7.3.1 基于遺傳算法的控制參數優化方法
  7.3.2 遺傳算法pid參數整定實例
參考文獻
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