　　智能控製是近二十年來發展起來的一門新興學科。本書總結瞭近幾年來智能控製的研究成果，詳細闡述瞭智能控製的基本概念、工作原理、設計方法和實際應用。本書的主要內容包括：能能控製的基本概念、模糊控製理論基礎、模糊控製係統、人工神經元網絡模型、神經網絡控製論和集成智能控製係統。本書在深入介紹智能控製係統設計理論和實現手段的同時，還給齣瞭大量的設計實例。

第2版前言
第1版前言
第一章緒論1
第一節智能控製的發展過程1
一、智能控製問題的提齣1
二、智能控製的發展2
第二節智能控製的主要方法4
一、專傢係統和專傢控製4
二、模糊控製5
三、神經元網絡控製5
四、學習控製6
第三節智能控製係統的構成原理7
一、智能控製係統的結構7
二、智能控製係統的特點8
三、智能控製係統研究的數學工具9
習題和思考題10
第二章模糊控製的理論基礎11
第一節引言11
一、模糊控製的發展11
二、模糊控製的特點12
三、模糊控製的定義12
第二節模糊集閤論基礎13
一、模糊集閤的概念13
二、模糊集閤的運算16
三、模糊集閤運算的基本性質17
四、隸屬度函數的建立18
五、模糊關係23
第三節模糊邏輯、模糊邏輯推理和閤成29
一、二值邏輯30
二、模糊邏輯及其基本運算31
三、模糊語言邏輯32
四、模糊邏輯推理36
五、模糊關係方程的解43
本章小結46
習題和思考題46
第三章模糊控製係統48
第一節模糊控製係統的組成48
一、模糊化過程49
二、知識庫49
三、推理決策邏輯53
四、精確化計算54
第二節模糊控製器的設計55
一、模糊控製器的結構設計55
二、模糊控製器的基本類型57
三、模糊控製器的設計原則59
四、模糊控製器的常規設計方法59
第三節模糊控製器的設計舉例64
一、流量控製的模糊控製器設計64
二、倒立擺的模糊控製器設計67
第四節模糊ＰＩＤ控製器的設計69
一、模糊控製器和常規PID的混閤結構70
二、常規PID參數的模糊自整定技術72
本章小結73
習題和思考題74
上機實驗題74
第四章人工神經元網絡模型75
第一節引言75
一、神經元模型76
二、神經網絡的模型分類77
三、神經網絡的學習算法78
四、神經網絡的泛化能力81
第二節前嚮神經網絡模型82
一、單一人工神經元82
二、單層神經網絡結構83
三、多層神經網絡結構83
四、多層傳播網絡的BP學習算法84
五、BP學習算法的MATLAB例程89
第三節動態神經網絡模型92
一、帶時滯的多層感知器網絡93
二、Hopfield神經網絡94
三、迴歸神經網絡100
本章小結102
習題和思考題103
第五章神經網絡控製論104
第一節引言104
一、神經網絡控製的優越性104
二、神經網絡控製器的分類105
三*、神經網絡的逼近能力108
第二節非綫性動態係統的神經網絡
辨識109
一、神經網絡的辨識基礎109
二、神經網絡辨識模型的結構111
三*、非綫性動態係統神經網絡的
辨識115
第三節神經網絡控製的學習機製121
一、監督式學習122
二、增強式學習124
第四節神經網絡控製器的設計125
一、神經網絡直接逆模型控製法125
二、直接網絡控製法127
三、多神經網絡自學習控製法129
四、單一神經元控製法130
本章小結132
習題和思考題132
第六章*智能控製的集成技術134
第一節模糊神經網絡控製134
一、模糊神經網絡的結構135
二、模糊神經網絡的學習算法137
第二節基於神經網絡的自適應控製143
一、自適應控製技術143
二、神經網絡的模型參考自適應控製143
第三節智能控製的優化算法147
一、遺傳學習算法147
二、蟻群學習算法149
三、迭代學習算法150
本章小結152
參考文獻153

前言/序言

　　本書自從1999年問世以來，至今已經印刷瞭16次，被很多學校選為智能控製類課程的教材，並得到瞭教師與學生的認可與好評。讀者反映，本書的體係結構簡練，知識體係統一，內容循序漸進、深入淺齣，並附有例題和習題，很方便對內容的理解及對概念的掌握。同時，許多讀者也對本書的改進提齣瞭寶貴的建議。為瞭適應智能控製技術教學的新需求，作者對本書第1版進行瞭修訂，除瞭在第2版中保持第1版的優點之外，還著重對一些智能控製關鍵知識點進行延伸介紹，並增加瞭一些智能控製的新技術，尤其是對智能控製技術廣泛使用的優化計算方法進行瞭介紹。同時，也對原書中的某些不足和文圖錯誤進行修正。具體包括：　　1）在第三章增加瞭模糊控製係統的基本類型，介紹瞭模糊控製係統中常用的Takagi�睸ugeno型模糊控製器。　　2）模糊控製係統設計舉例更加結閤自動化專業的典型係統。例如通過對倒立擺的控製，說明瞭模糊控製理論也能解決自動化領域的一些典型控製難題，使讀者對模糊控製係統的應用前景加深瞭認識。　　3）結閤目前廣泛使用的MATLAB數學工具，給齣瞭BP學習算法的MATLAB 例程。　　4）在動態神經網絡模型這一節，增加瞭近幾年來有較好應用前景的迴歸神經網絡模型。　　5）對第六章做瞭較大的改動，增加瞭遺傳學習算法、蟻群學習算法等例程，刪除瞭仿人控製和混沌控製的內容。　　此次修訂得到機械工業齣版社吉玲編輯的大力支持，在此錶示感謝。由於作者的學識水平和教學經驗都很有限，書中的缺點和錯誤在所難免，殷切希望廣大讀者和專傢給予批評和指正。
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