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智能控制 版權信息
- ISBN：9787111767947
- 條形碼：9787111767947 ; 978-7-111-76794-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能控制 本書特色
本書遵循教指委相關指導文件和高等院校學生學習規律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，注重理論與實踐相結合。
智能控制 內容簡介
本書以講授智能控制基礎知識和技術應用為目標，在闡述理論知識的基礎上，結合礦渣微粉生產多模型自適應控制、旋轉系統重復控制、柔性關節機器人控制，講解了智能控制的技術應用；闡述了人工智能與智能控制的聯系、智能控制相關政策和發展方向。全書共9 章，包括智能控制概述、神經網絡控制系統、模糊控制系統、專家控制系統、智能PID 控制、學習控制、基于智能優化算法的智能控制、機器人智能控制與智能控制展望。 本書可作為高等院校自動化、智能科學與技術、機電工程、機器人、電子工程等相關專業的教材，也可作為相關研究、設計人員的參考書。
智能控制 目錄
目錄前言第1章智能控制概述1.1智能控制的產生1.1.1傳統控制所面臨的問題1.1.2智能控制的產生和發展1.2智能控制的定義和研究對象1.2.1智能控制的定義1.2.2智能控制的研究對象1.3智能控制系統的性能和特點1.3.1智能控制系統的性能1.3.2智能控制系統的特點1.4智能控制系統的分類1.4.1神經網絡控制系統目錄前言第1章智能控制概述1.1智能控制的產生1.1.1傳統控制所面臨的問題1.1.2智能控制的產生和發展1.2智能控制的定義和研究對象1.2.1智能控制的定義1.2.2智能控制的研究對象1.3智能控制系統的性能和特點1.3.1智能控制系統的性能1.3.2智能控制系統的特點1.4智能控制系統的分類1.4.1神經網絡控制系統1.4.2模糊控制系統1.4.3專家控制系統1.4.4智能PID控制系統1.4.5學習控制系統1.4.6進化類優化智能控制系統本章小結思考題與習題參考文獻第2章神經網絡控制系統2.1人工神經網絡概述2.1.1人工神經元及其特性2.1.2人工神經網絡的基本類型2.1.3人工神經網絡學習算法2.2典型神經網絡2.2.1BP神經網絡及其學習算法2.2.2RBF神經網絡及其學習算法2.3神經網絡建模2.3.1正向模型2.3.2逆向模型2.3.3神經網絡建模實例2.4神經網絡控制2.4.1神經網絡監督控制2.4.2神經網絡直接逆控制2.4.3神經網絡內？刂2.4.4神經網絡自適應控制2.4.5神經網絡多模型自適應控制2.5基于動態神經網絡的多模型自適應控制器設計與實現2.5.1礦渣微粉生產多工況切換自適應控制問題2.5.2基于串并動態神經網絡多模型自適應控制器設計2.5.3礦渣微粉生產神經網絡多模型自適應控制實驗本章小結思考題與習題參考文獻第3章模糊控制系統3.1模糊數學基礎3.1.1模糊集合、模糊關系及其運算3.1.2語言變量、模糊規則與模糊推理3.2模糊控制系統的原理與結構3.2.1模糊控制的基本原理3.2.2模糊控制系統的工作原理3.3模糊控制器的設計與實現3.3.1模糊控制系統的設計原則3.3.2模糊控制系統設計的快速查表法3.3.3模糊控制系統設計的梯度下降法3.3.4模糊控制器的設計與應用本章小結思考題與習題參考文獻第4章專家控制系統4.1專家系統的基本概念4.1.1專家系統的研究領域及定義4.1.2專家系統的特點與優點4.2專家系統的主要類型與基本結構4.2.1專家系統的主要類型4.2.2專家系統的基本結構4.3專家系統的建立4.3.1專家系統的建立原則4.3.2專家系統的建立步驟4.4專家控制系統的設計與實現4.4.1專家控制系統的特點4.4.2專家控制系統的基本結構4.4.3專家控制器的設計與應用本章小結思考題與習題參考文獻第5章智能PID控制5.1專家PID控制5.1.1專家PID控制原理5.1.2專家PID控制系統仿真實例5.2模糊PID控制5.2.1模糊PID混合控制5.2.2基于模糊自整定參數的PID控制5.2.3模糊PID控制實例5.3神經網絡PID控制5.3.1神經網絡PID控制原理5.3.2神經網絡PID控制系統實例本章小結思考題與習題參考文獻第6章學習控制6.1學習控制的基本概念6.1.1學習控制的研究動機6.1.2學習控制的定義和特點6.1.3學習控制的分類6.2重復控制6.2.1重復控制的定義6.2.2重復控制的基本算法6.2.3旋轉系統的重復控制實例6.3迭代學習控制6.3.1迭代學習控制的基本原理6.3.2迭代學習控制的基本算法6.3.3機械臂的迭代學習控制實例6.4強化學習控制6.4.1強化學習的基本概念6.4.2強化學習控制的基本算法6.4.3基于DNQ算法的倒立擺小車強化學習控制實例本章小結思考題與習題參考文獻第7章基于智能優化算法的智能控制7.1智能優化算法概述7.1.1智能優化算法的定義和主要類型7.1.2智能優化算法與傳統優化算法的區別和聯系7.2進化類優化算法7.2.1遺傳算法7.2.2差分進化算法7.3群智能優化算法7.3.1蟻群算法7.3.2粒子群算法7.4智能優化算法在智能控制中的應用7.4.1進化類優化算法在智能控制中的應用7.4.2群智能優化算法在智能控制中的應用本章小結思考題與習題參考文獻第8章機器人智能控制8.1機器人控制系統概述8.1.1機器人控制系統的特點8.1.2機器人控制系統的功能8.2機器人位置與力控制8.2.1機器人位置控制8.2.2機器人力控制8.2.3機器人力與位置協同控制8.3智能控制技術在機器人中的應用8.3.1機械臂軌跡跟蹤神經網絡控制8.3.2柔性關節機器人自適應控制8.3.3機器人控制技術在人機交互中的應用本章小結思考題與習題參考文獻第9章智能控制展望9.1人工智能與智能控制9.1.1深度學習與智能控制9.1.2模式識別與智能控制9.1.3自然語言處理與智能控制9.2智能控制理論的發展趨勢9.2.1多智能體技術9.2.2深度學習神經網絡9.2.3混雜控制系統9.3智能控制的應用需求與展望9.3.1工業領域智能控制9.3.2交通領域智能控制9.4智能控制相關政策及發展規劃本章小結思考題與習題參考文獻
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