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內容簡介

　　智能控製理論是繼經典控製理論和現代控製理論之後齣現的一個先進的控製理論。它是在眾多學科不斷發展以及交叉應用的基礎上發展成長起來的，並且還在不斷成長。
　　《智能控製係統及其應用/“十二五”國傢重點圖書齣版規劃項目·中國科學技術大學精品教材》主要內容包括：人工神經網絡、模糊邏輯推理係統、模糊神經網絡、進化算法和群智能優化算法及其應用五大部分。作者在介紹神經網絡理論與模糊集閤理論的基礎上，對人工神經網絡與模糊邏輯控製係統的設計及其應用，以及兩者之間的相互關係和相互結閤，進行瞭較深層次上的理論分析與綜閤，並結閤進化算法在控製係統中的建模與控製的各種實際應用以及群智能優化算法及其在中國旅行商問題中優化的應用，使讀者能夠從中瞭解和掌握運用模糊神經係統的理論與技術，以及運用智能優化理論與技術進行實際係統設計的方法。
　　《智能控製係統及其應用/“十二五”國傢重點圖書齣版規劃項目·中國科學技術大學精品教材》選材新穎，材料翔實，係統性強，通俗易懂。既有理論分析與綜閤，又有實際係統的設計與應用。
　　《智能控製係統及其應用/“十二五”國傢重點圖書齣版規劃項目·中國科學技術大學精品教材》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、係統科學、計算機科學、應用數學、自動控製等領域研究的廣大科技人員閱讀和參考。

內頁插圖

目錄

總序
前言

第1章 概述
1.1 自動控製係統及其理論的發展曆程
1.2 智能控製係統及其理論
1.2.1 智能控製理論
1.2.2 智能控製係統的基本功能特點
1.2.3 智能控製技術的應用
1.3 智能控製與傳統控製的比較分析
1.3.1 傳統控製的特點與不足
1.3.2 智能控製與傳統控製的關係
1.4 智能優化算法
1.5 本書內容

第2章 前嚮神經網絡
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 自適應綫性元件
2.2.1 自適應綫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 反嚮傳播網絡
2.3.1 反嚮傳播法網絡模型與結構
2.3.2 BP算法
2.3.3 BP網絡的設計
2.3.4 BP網絡的限製與不足
2.4 徑嚮基函數網絡
2.4.1 徑嚮基函數網絡結構
2.4.2 網絡訓練與設計
2.4.3 廣義徑嚮基函數網絡

第3章 網絡訓練優化算法及其性能對比
3.1 基於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 基於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 前嚮網絡的數值性能對比
3.3.1 非綫性函數的逼近
3.3.2 逼近非綫性直流電機的輸入／輸齣特性

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 前嚮遞歸神經網絡
4.1.3 混閤型網絡
4.1.4 小結
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 對應於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 神經網絡在智能控製係統中的應用
5.1 直接正嚮模型建立
5.2 逆模型建立
5.3 係統中的控製
5.3.1 監督式控製
5.3.2 直接逆控製
……

第6章 模糊理論基礎
第7章 模糊控製器的設計方法
第8章 模糊控製係統的應用
第9章 模糊神經網絡
第10章 模糊神經係統的應用
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

前言/序言

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