内容简介
本书系统地介绍智能控制的基本内容，全书共6章，主要包括智能控制概述、模糊逻辑理论基础、模糊控制、神经网络原理、神经网络控制、遗传算法、粒子群算法、量子进化算法，以及智能控制的Matlab仿真程序设计，并给出了智能控制的应用实例。
章节目录
- 第1章 智能控制概述
- 1.1 智能控制的提出和发展
- 1.2 智能控制的基本概念
- 1.2.1 智能控制的理论框架
- 1.2.2 智能控制的定义
- 1.3 智能控制的主要形式
- 1.4 智能控制系统的研究对象
- 1.5 智能控制系统的主要功能特点
- 1.6 智能控制研究的数学工具
- 1.7 智能控制的应用
- 习 题
- 第2章模糊逻辑理论基础
- 2.1 普通集合理论
- 2.1.1 集合的概念
- 2.1.2 集合的表示方法
- 2.1.3 子集、真子集、空集、全集的概念
- 2.1.4 集合的运算及运算性质
- 2.1.5 集合的直积
- 2.1.6 映射与关系
- 2.2 模糊集合
- 2.2.1 模糊子集的定义及表示
- 2.2.2 模糊集合的表示方法
- 2.2.3 模糊子集的基本运算及性质
- 2.3 λ 水平截集
- 2.4 分解定理和扩张原理
- 2.4.1 分解定理
- 2.4.2 扩张原理
- 2.5 隶属度函数的确定方法
- 2.5.1 确定隶属度函数的方法
- 2.5.2 常见的隶属度函数
- 2.6 模糊关系与模糊矩阵
- 2.6.1 模糊关系的定义及表示方法
- 2.6.2 模糊矩阵
- 2.6.3 模糊矩阵的合成运算及性质
- 2.6.4 模糊向量
- 2.7 模糊逻辑与模糊推理
- 2.7.1 模糊逻辑
- 2.7.2 模糊语言
- 2.7.3 模糊语言变量
- 2.7.4 模糊推理语句
- 2.8 模糊推理方法
- 2.8.1 似然推理
- 2.8.2 几种模糊推理方法
- 2.8.3 多输入多规则模糊推理方法
- 2.8.4 单点输入模糊推理方法
- 2.8.5 Tsukamoto 模糊推理方法
- 2.8.6 Sugeno 模糊推理方法
- 习 题
- 第3章模糊控制
- 3.1 模糊控制系统
- 3.1.1 模糊控制系统的组成
- 3.1.2 模糊控制系统的基本原理
- 3.2 模糊控制器设计
- 3.2.1 模糊控制器的结构
- 3.2.2 模糊控制规则
- 3.2.3 精确量和模糊量的相互转换
- 3.2.4 论域、量化因子、比例因子的选择
- 3.2.5 一个简单的模糊控制器设计
- 3.3 模糊控制查询表
- 3.3.1 模糊控制查询表设计方法
- 3.3.2 模糊控制算法的计算机实现
- 3.4 PID 模糊控制器
- 3.4.1 PID 控制原理
- 3.4.2 模糊自适应整定PID 控制器设计
- 3.5 模糊控制的应用实例
- 3.6 模糊控制系统Matlab 设计
- 3.6.1 隶属度函数与模糊控制规则设计
- 3.6.2 基于Simulink 的模糊控制系统设计
- 习 题
- 第4章神经网络原理
- 4.1 引言
- 4.2 基本概念
- 4.3 感知器
- 4.4 BP 神经网络
- 4.4.1 BP 神经网络原理
- 4.4.2 BP 神经网络学习算法
- 4.4.3 BP 神经网络的Matlab 程序设计
- 4.5 RBF 神经网络
- 4.6 Hopfield 神经网络
- 4.6.1 离散型Hopfield 神经网络
- 4.6.2 连续型Hopfield 神经网络
- 4.7 支持向量机网络
- 4.7.1 线性支持向量机
- 4.7.2 支持向量机的高维映射
- 4.7.3 支持向量机回归
- 习 题
- 第5章神经网络控制
- 5.1 神经网络控制结构
- 5.2 神经网络自校正控制
- 5.3 神经网络PID 控制
- 5.4 神经网络参考模型自适应控制的Matlab 仿真
- 5.5 基于SVM 非线性估计的空间机械臂自适应滑模控制
- 习 题
- 第6章计算智能
- 6.1 遗传算法
- 6.1.1 遗传算法的基本原理
- 6.1.2 遗传算法的实现过程
- 6.2 粒子群算法
- 6.2.1 粒子群算法
- 6.2.2 粒子群算法原理
- 6.2.3 粒子群算法流程
- 6.2.4 基本粒子群算法的缺点
- 6.2.5 算例
- 6.3 量子进化算法
- 6.3.1 量子进化算法
- 6.3.2 量子进化算法原理
- 6.3.3 量子进化算法设计
- 6.3.4 量子进化算法在苹果糖度漫透射近红外光谱分析中的应用
- 习 题
- 参考文献
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智能控制简明教程是2015年由人民邮电出版社出版,作者王从庆。
版权说明：本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
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