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智能控制基礎 版權信息
- ISBN：9787111684978
- 條形碼：9787111684978 ; 978-7-111-68497-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能控制基礎 本書特色
本書系統地介紹了智能控制的內涵、理論和主要方法，包括模糊控制、神經網絡控制、專家控制系統、遺傳算法、基于DNA的軟計算、粒子群算法、深度學習等
智能控制基礎 內容簡介
智能控制是自動控制發展的不錯階段，是人工智能、控制論、系統論、信息論、仿生學、神經生理學、進化計算和計算機等多種學科的高度匯聚，是一門新興的邊緣交叉學科。本書系統地介紹了智能控制的內涵、理論和主要方法，包括模糊控制、神經網絡控制、專家控制系統、遺傳算法、基于DNA的軟計算、粒子群算法、深度學習等，著重介紹了智能控制方法的交叉和融合，如模糊神經網絡、模糊專家系統、神經專家系統、遺傳-模糊控制和遺傳-神經網絡等。本書內容豐富，注重理論聯系實際，配有大量的MATLAB仿真例題和實際應用案例講解，能夠更好地幫助學生通過仿真習題和工程實例設計深入理解智能控制的基本內涵和控制方法的綜合運用。 本書可作為普通高校自動化、電氣及電子信息等專業學生的教材，也可供有關教師和工程技術人員參考。 本書配有電子課件，歡迎選用本書作教材的教師登錄www.cmpedu.com注冊下載，或發郵件至jinacmp@163.com索取。 本書配有MATLAB源碼，請直接用手機掃描書中二維碼進行下載。
智能控制基礎 目錄
二維碼資源一覽表
序
前言
第1章緒論1
11智能控制的內涵和特點1
12智能控制的結構理論2
121二元結構論2
122三元結構論2
123四元結構論3
124多元結構或樹形結構3
13智能控制與傳統控制的關系3
14智能控制系統的類型4
141分級遞階控制系統4
142專家控制系統5
143人工神經網絡控制系統5
144模糊控制系統6
145智能優化與智能控制融合7
15智能控制的應用7
151智能控制在航空航天領域中的
應用7
152智能控制在工業生產過程中的
應用8
153智能控制在醫療衛生領域中的
應用9
154智能控制在軍事國防中的應用10
155智能控制在農業工程中的應用10
156智能控制在智能社會和其他領域中
的應用10
16本章小結11
習題11
參考文獻11
第2章模糊控制13
21模糊控制的基本概念和數學基礎13
211模糊控制器的設計步驟14
212性能評價14
213語言變量、語言值和規則14
214模糊集合、模糊規則和模糊
推理16
215解模糊25
22基于倒立擺的模糊控制設計27
221模糊控制器的輸入和輸出選擇28
222控制知識的融入規則28
223知識的模糊量化31
224規則的匹配33
225結論的確定36
226結論轉換成控制作用（解模糊）37
227模糊決策的圖形描述39
23Takagi-Sugeno模糊系統40
231Takagi-Sugeno模糊系統概述40
232廣義T-S模糊模型42
24基于MATLAB的鍋爐蒸汽壓力雙模糊
控制仿真43
25自適應模糊控制47
251問題的提出與闡述48
252間接自適應模糊控制器設計48
253直接自適應模糊控制器設計50
254單級倒立擺自適應模糊控制設計
仿真實例52
26本章小結54
習題55
參考文獻56
第3章模糊建模和模糊辨識58
31模糊模型的類型與分割形式58
311Mamdani模糊模型58
312Tsukamoto模糊模型60
313模糊模型的分割形式60
32模糊系統的通用近似特性61
321模糊基函數61
322模糊系統的通用逼近性62
323用于函數近似的模糊系統求解64
33模糊辨識和估計的算法65
331模糊辨識的數據選擇65
332*小二乘算法65
333梯度算法70
334模糊聚類法74
335混合算法77
34本章小結78
習題78
參考文獻78
第4章神經網絡控制79
41神經網絡理論基礎79
411神經網絡原理79
412神經網絡的結構和特點81
413神經網絡學習83
42前饋神經網絡85
421感知器85
422BP神經網絡88
423RBF神經網絡95
424LVQ神經網絡100
43反饋神經網絡102
431Hopfield神經網絡102
432Kohonen網絡110
44神經網絡控制114
441神經網絡控制的基本思想114
442神經網絡直接逆動態控制115
443神經網絡PID控制116
444神經網絡自適應控制123
445神經網絡內模控制127
45本章小結133
習題133
參考文獻134
第5章模糊神經網絡137
51引言137
52模糊系統與神經網絡的融合方式138
521基于模糊技術的神經網絡138
522基于神經網絡的模糊系統138
523模糊邏輯與神經網絡在結構上的
融合138
53模糊神經網絡學習算法139
54自適應神經網絡模糊推理系統139
541自適應網絡139
542自適應神經-模糊推理系統
（ANFIS）146
543基于多模型的氣動執行器故障
診斷149
55基于T-S模糊模型的遞歸神經網絡在
系統辨識中的應用156
551基于T-S模糊模型的遞歸神
經網絡156
552基于T-S模糊模型的遞歸神經網絡
在系統辨識中的應用158
553仿真實例160
56本章小結162
習題162
參考文獻163
第6章專家控制系統165
61專家系統165
611專家系統的結構特點與分類166
612專家系統的建立步驟168
62專家控制系統169
621專家控制系統的結構與設計169
622PID專家控制器應用實例172
63模糊專家系統174
631模糊專家系統的結構與設計174
632模糊專家系統應用實例175
64神經網絡專家系統176
641神經網絡專家系統的結構
與設計176
642神經網絡專家系統應用實例177
65本章小結179
習題180
參考文獻180
第7章其他智能控制182
71遺傳算法182
711遺傳算法的基本操作182
712遺傳算法的實現190
713遺傳算法的應用192
72DNA計算195
721DNA的結構195
722DNA計算的原理197
723DNA計算與其他軟計算的集成197
73粒子群算法209
731粒子群算法的計算模型210
732粒子群優化算法的參數設置212
733基于粒子群算法的PID參數
優化214
74本章小結217
習題218
參考文獻218
第8章深度學習在智能控制中的
應用221
81深度學習概述221
82經典深度學習算法介紹222
821基于受限玻耳茲曼機的深度信念
網絡概述與原理222
822卷積神經網絡概述與原理223
823基于自動編碼器的堆疊自編碼器
概述與原理225
824遞歸神經網絡概述與原理226
83自動編碼網絡在易混淆目標識別中的
應用227
831視皮層簡略模擬228
832易混淆目標關鍵點信息解碼230
833實驗設置230
834網絡輸出視覺化230
835易混淆目標關鍵點信息解碼
性能231
84卷積神經網絡在心電圖自動分類中的
應用232
841數據集233
842數據預
序
前言
第1章緒論1
11智能控制的內涵和特點1
12智能控制的結構理論2
121二元結構論2
122三元結構論2
123四元結構論3
124多元結構或樹形結構3
13智能控制與傳統控制的關系3
14智能控制系統的類型4
141分級遞階控制系統4
142專家控制系統5
143人工神經網絡控制系統5
144模糊控制系統6
145智能優化與智能控制融合7
15智能控制的應用7
151智能控制在航空航天領域中的
應用7
152智能控制在工業生產過程中的
應用8
153智能控制在醫療衛生領域中的
應用9
154智能控制在軍事國防中的應用10
155智能控制在農業工程中的應用10
156智能控制在智能社會和其他領域中
的應用10
16本章小結11
習題11
參考文獻11
第2章模糊控制13
21模糊控制的基本概念和數學基礎13
211模糊控制器的設計步驟14
212性能評價14
213語言變量、語言值和規則14
214模糊集合、模糊規則和模糊
推理16
215解模糊25
22基于倒立擺的模糊控制設計27
221模糊控制器的輸入和輸出選擇28
222控制知識的融入規則28
223知識的模糊量化31
224規則的匹配33
225結論的確定36
226結論轉換成控制作用（解模糊）37
227模糊決策的圖形描述39
23Takagi-Sugeno模糊系統40
231Takagi-Sugeno模糊系統概述40
232廣義T-S模糊模型42
24基于MATLAB的鍋爐蒸汽壓力雙模糊
控制仿真43
25自適應模糊控制47
251問題的提出與闡述48
252間接自適應模糊控制器設計48
253直接自適應模糊控制器設計50
254單級倒立擺自適應模糊控制設計
仿真實例52
26本章小結54
習題55
參考文獻56
第3章模糊建模和模糊辨識58
31模糊模型的類型與分割形式58
311Mamdani模糊模型58
312Tsukamoto模糊模型60
313模糊模型的分割形式60
32模糊系統的通用近似特性61
321模糊基函數61
322模糊系統的通用逼近性62
323用于函數近似的模糊系統求解64
33模糊辨識和估計的算法65
331模糊辨識的數據選擇65
332*小二乘算法65
333梯度算法70
334模糊聚類法74
335混合算法77
34本章小結78
習題78
參考文獻78
第4章神經網絡控制79
41神經網絡理論基礎79
411神經網絡原理79
412神經網絡的結構和特點81
413神經網絡學習83
42前饋神經網絡85
421感知器85
422BP神經網絡88
423RBF神經網絡95
424LVQ神經網絡100
43反饋神經網絡102
431Hopfield神經網絡102
432Kohonen網絡110
44神經網絡控制114
441神經網絡控制的基本思想114
442神經網絡直接逆動態控制115
443神經網絡PID控制116
444神經網絡自適應控制123
445神經網絡內模控制127
45本章小結133
習題133
參考文獻134
第5章模糊神經網絡137
51引言137
52模糊系統與神經網絡的融合方式138
521基于模糊技術的神經網絡138
522基于神經網絡的模糊系統138
523模糊邏輯與神經網絡在結構上的
融合138
53模糊神經網絡學習算法139
54自適應神經網絡模糊推理系統139
541自適應網絡139
542自適應神經-模糊推理系統
（ANFIS）146
543基于多模型的氣動執行器故障
診斷149
55基于T-S模糊模型的遞歸神經網絡在
系統辨識中的應用156
551基于T-S模糊模型的遞歸神
經網絡156
552基于T-S模糊模型的遞歸神經網絡
在系統辨識中的應用158
553仿真實例160
56本章小結162
習題162
參考文獻163
第6章專家控制系統165
61專家系統165
611專家系統的結構特點與分類166
612專家系統的建立步驟168
62專家控制系統169
621專家控制系統的結構與設計169
622PID專家控制器應用實例172
63模糊專家系統174
631模糊專家系統的結構與設計174
632模糊專家系統應用實例175
64神經網絡專家系統176
641神經網絡專家系統的結構
與設計176
642神經網絡專家系統應用實例177
65本章小結179
習題180
參考文獻180
第7章其他智能控制182
71遺傳算法182
711遺傳算法的基本操作182
712遺傳算法的實現190
713遺傳算法的應用192
72DNA計算195
721DNA的結構195
722DNA計算的原理197
723DNA計算與其他軟計算的集成197
73粒子群算法209
731粒子群算法的計算模型210
732粒子群優化算法的參數設置212
733基于粒子群算法的PID參數
優化214
74本章小結217
習題218
參考文獻218
第8章深度學習在智能控制中的
應用221
81深度學習概述221
82經典深度學習算法介紹222
821基于受限玻耳茲曼機的深度信念
網絡概述與原理222
822卷積神經網絡概述與原理223
823基于自動編碼器的堆疊自編碼器
概述與原理225
824遞歸神經網絡概述與原理226
83自動編碼網絡在易混淆目標識別中的
應用227
831視皮層簡略模擬228
832易混淆目標關鍵點信息解碼230
833實驗設置230
834網絡輸出視覺化230
835易混淆目標關鍵點信息解碼
性能231
84卷積神經網絡在心電圖自動分類中的
應用232
841數據集233
842數據預
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