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內容簡介

　　《智能控製及其在林業工程中的應用/“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材》係統地介紹瞭典型智能控製方法的基本概念、係統結構、工作原理、實現方法及其在林業工程中的應用。主要內容包括：模糊集閤論、模糊控製係統的組成方法及其工作原理；專傢係統的知識獲取與錶示、自動推理機製，專傢智能控製係統的類型和工作原理；神經網絡及神經網絡控製係統的類型及其工作原理；仿人控製的原理和結構、仿人控製的特徵狀態模式及其辨識和控製模態問題、仿人控製器的設計方法及實際應用；遺傳算法的優化原理及其在控製中的應用；智能控製方法在林業工程中的應用。
　　《智能控製及其在林業工程中的應用/“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材》注重理論與實踐相結閤，書中加入瞭本書作者以及他人的研究成果，對工程應用有一定的參考價值。
　　《智能控製及其在林業工程中的應用/“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材》可作為高等院校自動控製類專業本科生和研究生的教材，也可供相關領域的科技人員參考。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 緒論
1.1 智能控製的發展曆史
1.2 智能控製的特點
1.3 智能控製的結構理論
1.4 智能控製與傳統控製的關係
1.5 智能控製的研究對象
1.6 智能控製的類型
1.7 智能控製的應用
習 題

第2章 模糊控製係統
2.1 普通集閤論
2.2 模糊集閤論
2.3 模糊推理
2.4 模糊控製概述
2.5 模糊控製原理
2.6 基本模糊控製器的設計
2.7 自校正模糊控製器的設計
2.8 模糊PID控製器的設計
習 題

第3章 專傢控製係統
3.1 專傢係統的基本概念
3.2 專傢係統的知識錶示
3.3 專傢係統的知識獲取
3.4 專傢係統的推理機製
3.5 專傢控製係統概述
3.6 直接專傢控製
3.7 間接專傢控製
3.8 專傢模糊控製係統
習 題

第4章 神經網絡控製係統
4.1 人工神經網絡概述
4.2 前饋神經網絡
4.3 Hopfield神經網絡
4.4 神經網絡模型辨識
4.5 神經網絡控製的基本思想
4.6 單神經元自適應PID控製
4.7 神經元自適應PSD控製
4.8 神經網絡內模控製
4.9 神經網絡自適應控製
4.10 神經網絡PID控製
習 題

第5章 仿人控製
5.1 仿人控製的基本原理
5.2 仿人控製的遞階結構
5.3 仿人控製的特徵模型和決策模態
5.4 仿人控製器的設計
5.5 仿人控製器示例
習 題

第6章 遺傳算法
6.1 遺傳算法概述
6.2 遺傳算法的基本原理
6.3 遺傳算法的數學基礎
6.4 遺傳算法的應用問題
6.5 基於遺傳算法的PID參數整定
習 題

第7章 智能控製在林業工程中的應用
7.1 智能控製方法在刨縴闆施膠控製中的應用
7.2 木材乾燥模糊自適應控製係統
7.3 智能控製在溫室中的應用
參考文獻

精彩書摘

　　例如：如果 某種動物是哺乳動物，並且吃肉 那麼 這種動物被稱為食肉動物。
　　産生式的IF部分被稱為條件、前項或産生式的左邊。它說明應用這條規則必須滿足的條件。THEN部分被稱為操作、結果、後項或産生式的右邊。在産生式係統的執行過程中，如果某條規則的條件滿足瞭，那麼，這條規則就可以被應用，即可以執行規則的操作部分。産生式的兩邊可用謂詞邏輯、符號和語言的形式，或用很復雜的過程語句錶示，這取決於所采用數據結構的類型，另外，這裏所說的産生式規則比謂詞邏輯中的産生式規則更為通用（雖然二者都采用瞭IF…THEN的形式）。在謂詞運算中的IF…THEN實質上錶示的是蘊含關係，即要滿足相應的真值錶。這裏所討論的條件和操作部分除瞭可以用謂詞邏輯錶示外，還可以有其他錶示形式，並不受相應的真值錶的限製。
　　總數據庫是産生式規則的注意中心。産生式規則的左邊錶示在啓用這一規則之前總數據庫內必須準備好的條件。例如在上述例子中，在得齣該動物是食肉動物的結論之前，必須在總數據庫中存有“該動物是哺乳動物”和“該動物吃肉”這兩個事實。執行産生式規則的操作會引起總數據庫的變化，這就使其他産生式規則的條件可能被滿足。
　　控製策略的作用是說明下一步應該選用什麼規則，也就是如何應用規則。通常從選擇規則到執行操作分3步：匹配、衝突解決和操作。
　　①匹配 如果當前數據庫與規則的條件部分完全匹配，則把這條規則稱為觸發規則。當按規則的操作部分去執行時，稱這條規則為啓用規則，被觸發的規則不一定總是啓用規則，因為可能同時有幾條規則的條件被滿足，所以要在解決衝突的步驟中來解決這個問題，
　　②衝突解決 當有一條以上規則的條件和當前數據庫相匹配時，就要決定先使用哪一條規則，稱為衝突解決。
　　③操作 操作就是執行規則的操作部分，經過操作以後，當前數據庫將被修改。然後，其他的規則有可能被使用。
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前言/序言

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