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智能控制技術 第3版 版權信息
- ISBN：9787111737018
- 條形碼：9787111737018 ; 978-7-111-73701-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能控制技術 第3版 本書特色
本書總結了近些年來智能控制的研究成果，詳細闡述了智能控制的基本概念、工作原理和設計方法。
智能控制技術 第3版 內容簡介
智能控制作為控制理論發展的第三個階段，是人工智能、認知科學、模糊數學、生物控制論、學習理論等在控制論的交叉與結合。本書總結了近些年來智能控制的研究成果，詳細闡述了智能控制的基本概念、工作原理和設計方法。本書的主要內容包括：智能控制的基本概念、模糊控制的理論基礎、模糊控制系統、人工神經元網絡模型、神經網絡控制論、智能控制的集成技術、深度學習和強化學習。本書在深入系統地介紹智能控制設計理論和應用方法的同時，還給出了一些設計實例和MATLAB算法例程。本書選材新穎、系統性強、通俗易懂，突出理論聯系實際，并配有一定數量的習題、思考題和上機實驗題，適合初學者學習智能控制的基本理論和方法。本書可作為高等院校自動化、電氣工程及其自動化、計算機科學與技術、電子信息工程等專業高年級本科生的教材，也可供相關專業的工程技術人員閱讀和參考。本書配有教學課件、習題答案，歡迎選用本書作教材的教師登錄www.cmpedu.com注冊后下載，或加微信13910750469索取。
智能控制技術 第3版 目錄
前言
**章緒論
**節智能控制的發展過程
一、智能控制問題的提出
二、智能控制的發展
第二節智能控制的主要方法
一、專家系統和專家控制
二、模糊控制
三、神經元網絡控制
四、學習控制
第三節智能控制系統的構成原理
一、智能控制系統的結構
二、智能控制系統的特點
三、智能控制系統研究的數學工具
習題和思考題
第二章模糊控制的理論基礎
**節模糊控制概述
一、模糊控制的發展
二、模糊控制的特點
三、模糊控制的定義
第二節模糊集合論基礎
一、模糊集合的概念
二、模糊集合的運算
三、模糊集合運算的基本性質
四、隸屬度函數的建立
五、模糊關系
第三節模糊邏輯、模糊邏輯推理和合成
一、二值邏輯
二、模糊邏輯及其基本運算
三、模糊語言邏輯
四、模糊邏輯推理
五、模糊關系方程的解
本章小結
習題和思考題
第三章模糊控制系統
**節模糊控制系統的組成
一、模糊化過程
二、知識庫
三、推理決策邏輯
四、精確化計算
第二節模糊控制器的設計
一、模糊控制器的結構設計
二、模糊控制器的基本類型
三、模糊控制器的設計原則
四、模糊控制器的常規設計方法
第三節模糊控制器的設計舉例
一、流量控制的模糊控制器設計
二、倒立擺的模糊控制器設計
第四節模糊PID控制器的設計
一、模糊控制器和常規PID的混合結構
二、常規PID參數的模糊自整定技術
本章小結
習題和思考題
上機實驗題
第四章人工神經元網絡模型
**節神經網絡概述
一、神經元模型
二、神經網絡的模型分類
三、神經網絡的學習算法
四、神經網絡的泛化能力
第二節前向神經網絡模型
一、單一人工神經元
二、單層神經網絡結構
三、多層神經網絡結構
四、多層傳播網絡的BP學習算法
五、BP學習算法的MATLAB例程
第三節動態神經網絡模型
一、帶時滯的多層感知器網絡
二、Hopfield神經網絡
三、回歸神經網絡
本章小結
習題和思考題
第五章神經網絡控制論
**節神經網絡與神經網絡控制器
一、神經網絡控制的優越性
二、神經網絡控制器的分類
三*、神經網絡的逼近能力
第二節非線性動態系統的神經網絡辨識
一、神經網絡的辨識基礎
二、神經網絡辨識模型的結構
三*、非線性動態系統神經網絡的辨識
第三節神經網絡控制的學習機制
一、監督式學習
二、增強式學習
第四節神經網絡控制器的設計
一、神經網絡直接逆模型控制法
二、直接網絡控制法
三、多神經網絡自學習控制法
四、單一神經元控制法
本章小結
習題和思考題
第六章*智能控制的集成技術
**節模糊神經網絡控制
一、模糊神經網絡的結構
二、模糊神經網絡的學習算法
第二節基于神經網絡的自適應控制
一、自適應控制技術
二、神經網絡的模型參考自適應控制
第三節智能控制的優化算法
一、遺傳學習算法
二、蟻群學習算法
三、迭代學習算法
本章小結
第七章深度學習
**節深度學習概述
一、什么是深度學習
二、深度學習模型中的優化
三、GPU的重要性
第二節模型范式
一、卷積神經網絡
二、循環神經網絡
三、自動編碼器
四、注意力模型
第三節深度學習在智能電網中的應用
一、電力設備及系統故障診斷
二、光伏功率預測
三、電力系統快速潮流計算
本章小結
第八章強化學習
**節強化學習概述
一、強化學習的產生與發展
二、強化學習的關鍵要素
第二節強化學習理論基礎
一、馬爾可夫決策過程
二、基于價值函數的強化學習方法
三、基于策略梯度的強化學習方法
第三節深度強化學習
一、基于函數逼近器的強化學習
二、深度Q學習算法
三、深度確定性策略梯度算法
第四節深度強化學習在智能電網中的應用
一、深度強化學習在理論研究階段的應用
二、深度強化學習在實際優化問題中的應用
本章小結
參考文獻
**章緒論
**節智能控制的發展過程
一、智能控制問題的提出
二、智能控制的發展
第二節智能控制的主要方法
一、專家系統和專家控制
二、模糊控制
三、神經元網絡控制
四、學習控制
第三節智能控制系統的構成原理
一、智能控制系統的結構
二、智能控制系統的特點
三、智能控制系統研究的數學工具
習題和思考題
第二章模糊控制的理論基礎
**節模糊控制概述
一、模糊控制的發展
二、模糊控制的特點
三、模糊控制的定義
第二節模糊集合論基礎
一、模糊集合的概念
二、模糊集合的運算
三、模糊集合運算的基本性質
四、隸屬度函數的建立
五、模糊關系
第三節模糊邏輯、模糊邏輯推理和合成
一、二值邏輯
二、模糊邏輯及其基本運算
三、模糊語言邏輯
四、模糊邏輯推理
五、模糊關系方程的解
本章小結
習題和思考題
第三章模糊控制系統
**節模糊控制系統的組成
一、模糊化過程
二、知識庫
三、推理決策邏輯
四、精確化計算
第二節模糊控制器的設計
一、模糊控制器的結構設計
二、模糊控制器的基本類型
三、模糊控制器的設計原則
四、模糊控制器的常規設計方法
第三節模糊控制器的設計舉例
一、流量控制的模糊控制器設計
二、倒立擺的模糊控制器設計
第四節模糊PID控制器的設計
一、模糊控制器和常規PID的混合結構
二、常規PID參數的模糊自整定技術
本章小結
習題和思考題
上機實驗題
第四章人工神經元網絡模型
**節神經網絡概述
一、神經元模型
二、神經網絡的模型分類
三、神經網絡的學習算法
四、神經網絡的泛化能力
第二節前向神經網絡模型
一、單一人工神經元
二、單層神經網絡結構
三、多層神經網絡結構
四、多層傳播網絡的BP學習算法
五、BP學習算法的MATLAB例程
第三節動態神經網絡模型
一、帶時滯的多層感知器網絡
二、Hopfield神經網絡
三、回歸神經網絡
本章小結
習題和思考題
第五章神經網絡控制論
**節神經網絡與神經網絡控制器
一、神經網絡控制的優越性
二、神經網絡控制器的分類
三*、神經網絡的逼近能力
第二節非線性動態系統的神經網絡辨識
一、神經網絡的辨識基礎
二、神經網絡辨識模型的結構
三*、非線性動態系統神經網絡的辨識
第三節神經網絡控制的學習機制
一、監督式學習
二、增強式學習
第四節神經網絡控制器的設計
一、神經網絡直接逆模型控制法
二、直接網絡控制法
三、多神經網絡自學習控制法
四、單一神經元控制法
本章小結
習題和思考題
第六章*智能控制的集成技術
**節模糊神經網絡控制
一、模糊神經網絡的結構
二、模糊神經網絡的學習算法
第二節基于神經網絡的自適應控制
一、自適應控制技術
二、神經網絡的模型參考自適應控制
第三節智能控制的優化算法
一、遺傳學習算法
二、蟻群學習算法
三、迭代學習算法
本章小結
第七章深度學習
**節深度學習概述
一、什么是深度學習
二、深度學習模型中的優化
三、GPU的重要性
第二節模型范式
一、卷積神經網絡
二、循環神經網絡
三、自動編碼器
四、注意力模型
第三節深度學習在智能電網中的應用
一、電力設備及系統故障診斷
二、光伏功率預測
三、電力系統快速潮流計算
本章小結
第八章強化學習
**節強化學習概述
一、強化學習的產生與發展
二、強化學習的關鍵要素
第二節強化學習理論基礎
一、馬爾可夫決策過程
二、基于價值函數的強化學習方法
三、基于策略梯度的強化學習方法
第三節深度強化學習
一、基于函數逼近器的強化學習
二、深度Q學習算法
三、深度確定性策略梯度算法
第四節深度強化學習在智能電網中的應用
一、深度強化學習在理論研究階段的應用
二、深度強化學習在實際優化問題中的應用
本章小結
參考文獻
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