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智能控制理論與應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787502485146
- 條形碼：9787502485146 ; 978-7-5024-8514-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能控制理論與應(yīng)用 內(nèi)容簡介
本書從智能控制的起源開始，詳細(xì)闡述了智能控制的基礎(chǔ)、理論、方法和實(shí)用技術(shù)。全書共分9章，內(nèi)容包括：緒論、專家系統(tǒng)、專家控制系統(tǒng)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、仿人智能控制、智能決策支持系統(tǒng)、現(xiàn)代優(yōu)化方法在智能決策中的應(yīng)用以及深度學(xué)習(xí)。本書理論聯(lián)系實(shí)際，注重智能控制方法的實(shí)際應(yīng)用，便于讀者理解、掌握和實(shí)際應(yīng)用。本書可作為高等院校自動化、人工智能及其相關(guān)專業(yè)的教材，也可供有關(guān)科研人員以及工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)和參考。
智能控制理論與應(yīng)用 目錄
第1章緒論1.1自動控制的起源1.2傳統(tǒng)控制面臨的問題與挑戰(zhàn)1.3人控制器給控制理論的啟示1.4智能控制基礎(chǔ)1.4.1智能控制的定義1.4.2智能控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)1.4.3智能控制的主要研究內(nèi)容1.4.4智能控制與傳統(tǒng)控制的關(guān)系1.5本書的主要內(nèi)容第2章專家系統(tǒng)2.1專家系統(tǒng)概述2.1.1什么是專家系統(tǒng)2.1.2建立專家系統(tǒng)的目的和意義2.1.3專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)2.2知識的表示與獲取2.2.1基本概念2.2.2知識的表示2.2.3知識的獲取2.3不確定推理2.3.1知識的不確定性2.3.2不確定推理2.4搜索策略2.4.1搜索技術(shù)概述2.4.2搜索技術(shù)分類2.4.3搜索效率的評價(jià)2.4.4狀態(tài)空間的搜索策略2.4.5與或樹的搜索策略2.5專家系統(tǒng)應(yīng)用案例2.5.1概述2.5.2知識表示2.5.3推理機(jī)制2.5.4系統(tǒng)特點(diǎn)及系統(tǒng)效果本章小結(jié)第3章專家控制系統(tǒng)3.1專家控制系統(tǒng)概述3.1.1專家控制系統(tǒng)的特點(diǎn)
3.1.2專家控制系統(tǒng)的類型3.2專家控制系統(tǒng)的原理3.2.1專家控制的功能目標(biāo)3.2.2控制作用的實(shí)現(xiàn)3.2.3設(shè)計(jì)規(guī)范和運(yùn)行機(jī)制3.3專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)3.3.1專家控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)3.3.2專家控制系統(tǒng)的具體結(jié)構(gòu)3.4直接專家控制系統(tǒng)3.4.1直接專家控制器的一般結(jié)構(gòu)3.4.2專家控制器的設(shè)計(jì)原則3.4.3專家控制器的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)3.5間接專家控制系統(tǒng)3.6專家控制系統(tǒng)應(yīng)用案例3.6.1工業(yè)燃煤鍋爐燃燒控制的特點(diǎn)與難點(diǎn)3.6.2鍋爐燃燒過程專家控制規(guī)則集、知識庫及推理機(jī)本章小結(jié)第4章模糊控制4.1模糊控制的基本思想4.2模糊控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)4.2.1模糊集合的定義及表示方法4.2.2模糊集合的運(yùn)算4.2.3隸屬函數(shù)4.2.4模糊關(guān)系及其運(yùn)算4.2.5模糊推理4.3模糊控制原理4.3.1模糊控制的基本原理4.3.2模糊控制器的設(shè)計(jì)步驟4.3.3模糊自適應(yīng)整定PID控制4.4模糊控制應(yīng)用實(shí)例4.4.1水位模糊控制4.4.2間歇聚丙烯生產(chǎn)的智能控制本章小結(jié)第5章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制5.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念5.1.1生物神經(jīng)元模型5.1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的激發(fā)函數(shù)5.1.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類5.1.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法5.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型5.2.1感知器5.2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.2.3徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)5.2.4反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)5.3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)概述5.3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計(jì)方法5.3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器的設(shè)計(jì)方法5.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制應(yīng)用實(shí)例5.
4.1生化過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制5.4.2軋鋼機(jī)鋼板厚度的非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制本章小結(jié)第6章仿人智能控制6.1仿人智能控制的基本原理6.2仿人智能控制器的原型6.2.1基本算法和靜特性6.2.2動態(tài)特性分析6.2.3仿人智能控制器原型中的智能屬性6.3仿人智能控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法6.3.1仿人智能控制系統(tǒng)的性能指標(biāo)6.3.2被控對象的“類等效”簡化模型6.3.3被控對象的模型處理6.3.4仿人智能控制器設(shè)計(jì)的基本步驟6.3.5仿人智能控制的多種模式6.4幾類常見的仿人智能控制器6.4.1仿人智能開關(guān)控制器6.4.2仿人比例控制器6.4.3仿人智能積分控制器6.5pH過程的仿人智能控制6.5.1pH仿人智能控制器的設(shè)計(jì)6.5.2仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果本章小結(jié)第7章智能決策支持系統(tǒng)7.1決策支持系統(tǒng)的內(nèi)涵7.1.1決策支持系統(tǒng)的概念7.1.2決策支持系統(tǒng)的組成與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)7.2智能決策支持系統(tǒng)的內(nèi)涵7.2.1智能決策支持系統(tǒng)的基本概念7.2.2智能決策支持系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及特點(diǎn)7.2.3智能決策支持系統(tǒng)的特性和功能
7.3智能決策的主要方法7.3.1機(jī)器學(xué)習(xí)7.3.2軟計(jì)算方法7.3.3數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘7.3.4基于范例推理7.4智能決策支持系統(tǒng)在交通事故管理上的應(yīng)用7.4.1適用性分析7.4.2模型庫的設(shè)計(jì)7.4.3數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)7.4.4知識庫的設(shè)計(jì)7.4.5推理機(jī)的設(shè)計(jì)7.4.6系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)分析本章小結(jié)第8章現(xiàn)代優(yōu)化方法在智能決策中的應(yīng)用8.1進(jìn)化算法8.1.1進(jìn)化算法的基本框架8.1.2遺傳算法8.1.3差分進(jìn)化算法8.1.4進(jìn)化算法在優(yōu)化決策中的應(yīng)用8.2粒子群算法8.2.1基本粒子群算法8.2.2粒子群算法的改進(jìn)8.2.3粒子群算法在優(yōu)化決策中的應(yīng)用8.3模擬退火算法8.3.1模擬退火算法原理8.3.2模擬退火算法流程8.3.3模擬退火算法的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用8.4多目標(biāo)優(yōu)化算法及應(yīng)用8.4.1傳統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化算法8.4.2多目標(biāo)進(jìn)化算法8.4.3多目標(biāo)粒子群算法8.4.4多目標(biāo)模擬退火算法8.4.5多目標(biāo)優(yōu)化算法在優(yōu)化決策中的應(yīng)用本章小結(jié)第9章深度學(xué)習(xí)
9.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.1.1卷積原理9.1.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.1.3深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.1.4使用重復(fù)元素的網(wǎng)絡(luò)9.1.5含并行聯(lián)結(jié)的網(wǎng)絡(luò)9.2循環(huán)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.2.1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.2.2遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.2.3深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.2.4長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.3深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)9.3.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)9.3.2深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)9.4應(yīng)用9.4.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用9.4.2循環(huán)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用9.4.3深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用本章小結(jié)參考文獻(xiàn)
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智能控制理論與應(yīng)用 作者簡介
尤富強(qiáng)，東北大學(xué)信息學(xué)院自動化研究所副教授，主要從事魯棒控制、故障診斷和容錯(cuò)控制方面的研究工作。作為負(fù)責(zé)人承擔(dān)國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目一項(xiàng)，先后參加國家985計(jì)劃項(xiàng)目子課題，企事業(yè)科研項(xiàng)目多項(xiàng)。作為第一作者在國內(nèi)外重要學(xué)術(shù)刊物和國際會議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇，其中被SCI、EI、ISTP檢索的論文20篇。主講自動化專業(yè)本科生專業(yè)基礎(chǔ)課《計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)》(2009年被評為國家精品課)。參加編寫正式出版教材3部。擔(dān)任《自動化學(xué)報(bào)》《控制理論與應(yīng)用》《上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)》等期刊審稿人。
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