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智能控制系統及其應用 版權信息
- ISBN：9787312052842
- 條形碼：9787312052842 ; 978-7-312-05284-2
- 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 內容簡介
本書是作者在中國科學技術大學自動化系講授二十多年的研究生課程“智能系統”的教材，是在已經使用的教材《神經網絡、模糊系統及其在運動控制中的應用》《智能控制系統及其應用》的基礎上，增加補充**的研究成果而集成的，主要內容包括人工神經網絡、模糊邏輯系統、模糊神經網絡、進化算法、智能優化算法和深度學習網絡及其應用。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與應用，以及兩者之間的相互關系，進行了較深層次的理論分析與綜合，并對深度卷積神經網絡的結構與算法進行了設計與分析，給出了具體應用設計與實現的詳細過程，使讀者能夠從中了解和掌握運用模糊神經系統理論與技術和智能優化理論與技術進行實際系統設計和靈活應用的方法。 本書選材新穎，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。本書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
第2版前言
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 ，J、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
第14章 深度學習網絡及其算法
第15章 卷積神經網絡的應用
參考文獻
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 ，J、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
第14章 深度學習網絡及其算法
第15章 卷積神經網絡的應用
參考文獻
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智能控制系統及其應用 作者簡介
叢爽，中國科學技術大學教授，畢業于北京航空航天大學自動控制系，現任中國自動化學會系統仿真專業委員會副主任委員；中國自動化學會控制理論與應用專業委員會委員，IEEE不錯會員，靠前自動化聯合學會（IFAC）控制設計技術委員會委員。主要從事有關運動控制和優選控制策略的應用基礎研究。以解決非線性摩擦力的影響為背景，深入系統地研究了模糊邏輯控制、神經網絡控制、變結構控制、重復控制、遺傳算法等智能控制策略，為優選控制策略在具體應用中所遇到的實際問題，提出并實現多種實用有效的優選控制策略及其方法。截至目前，在國內外學術刊物和學術會議上發表學術論文500余篇，以獨立及作者出版專著11部（其中英文一部），主編教材2部（其中英文一部），先后承擔國家973、國家自然科學基金、中國科學院院長基金、安徽省自然科學基金等30余項研究課題。獲得國家發明13項，曾獲中國科學院很好青年學者獎、安徽省自然科學二等獎、安徽省科技很好論文一等獎。
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