本书以数控机床为对象，全面、系统地介绍了低压电器、数控系统、主轴变频与伺服、进给步进与伺服、检测传感器和PLC等方面的内容。
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内容简介
本书系统地介绍智能控制的基本内容。全书共9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、计算智能、深度学习、强化学习、学习控制。本书还提供了部分智能控制的MATLAB仿真程序设计及智能控制的相关应用案例。
本书可作为高等学校自动化、探测制导与控制技术、电气工程及其自动化、测控技术与仪器、机械电子工程、电子信息工程、计算机应用工程等专业智能控制课程的教材，也可以作为自动化领域的工程技术人员的参考书。
章节目录
- 扉页
- 版权页
- 第2版前言
- 目录
- 01 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 智能控制方法
- 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
- 1.6 智能控制研究的数学工具
- 1.7 智能控制的应用
- 1.8 本章小结
- 习题
- 02 模糊逻辑理论基础
- 2.1 普通集合论
- 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 模糊集合的定义
- 2.2.2 模糊集合的表示方法
- 2.2.3 模糊集合的基本运算及其性质
- 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 隶属函数
- 2.5.1 确定隶属函数的方法
- 2.5.2 常见的隶属函数
- 2.6 模糊关系与模糊矩阵
- 2.6.1 模糊关系
- 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 模糊语句
- 2.8 模糊推理
- 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
- 2.9 本章小结
- 习题
- 03 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 模糊控制查询表的设计方法
- 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 控制设计
- 3.5 机械臂模糊控制的应用案例
- 3.6 模糊控制系统MATLAB 设计
- 3.6.1 隶属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
- 3.7 本章小结
- 习题
- 04 神经网络原理
- 4.1 引言
- 4.2 基本概念
- 4.3 感知机
- 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
- 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 支持向量回归
- 4.8 本章小结
- 习题
- 05 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
- 5.6 本章小结
- 习题
- 06 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
- 6.1.3 遗传算法的实现方法
- 6.1.4 遗传算法的模式定理
- 6.2 粒子群优化算法
- 6.2.1 粒子群优化算法的主要特点
- 6.2.2 粒子群优化算法的基本原理
- 6.2.3 粒子群优化算法的流程
- 6.2.4 粒子群优化算法的缺点
- 6.2.5 算例
- 6.3 量子进化算法
- 6.3.1 量子进化算法的提出
- 6.3.2 量子进化算法的基本原理
- 6.3.3 量子进化算法的设计
- 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
- 6.4 人工蜂群算法
- 6.4.1 人工蜂群算法的基本原理
- 6.4.2 仿真实例
- 6.5 本章小结
- 习题
- 07 深度学习
- 7.1 卷积神经网络
- 7.1.1 卷积神经网络的结构
- 7.1.2 卷积神经网络的训练
- 7.2 典型卷积神经网络
- 7.2.1 LeNet 模型结构
- 7.2.2 生成对抗网络
- 7.2.3 残差网络结构
- 7.2.4 U-Net 结构
- 7.2.5 YOLO 模型网络
- 7.3 卷积神经网络学习机制
- 7.3.1 注意力机制
- 7.3.2 迁移学习机制
- 7.4 卷积神经网络的应用案例
- 7.4.1 基于卷积神经网络的手写字母识别
- 7.4.2 基于生成对抗网络的图像融合
- 7.5 本章小结
- 习题
- 08 强化学习
- 8.1 强化学习的基本原理
- 8.1.1 强化学习的一般概念
- 8.1.2 马尔可夫决策过程
- 8.1.3 值函数计算
- 8.2 强化学习算法
- 8.2.1 ε-greedy 最优策略
- 8.2.2 瞬时差分算法
- 8.2.3 Q-learning 算法
- 8.3 深度强化学习
- 8.3.1 深度强化学习的概念
- 8.3.2 Actor-Critic 网络模型
- 8.4 强化学习算法应用案例
- 8.5 本章小结
- 习题
- 09 学习控制
- 9.1 学习控制概述
- 9.1.1 学习控制的一般概念
- 9.1.2 学习控制的基本结构
- 9.2 线性定常连续系统的学习控制
- 9.3 基于神经网络的机械臂迭代学习控制
- 9.3.1 神经网络学习控制算法
- 9.3.2 机械臂轨迹跟踪迭代学习控制
- 9.3.3 仿真实验和分析
- 9.4 本章小结
- 习题
- 参考文献
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智能控制简明教程（第2版）是2024年由人民邮电出版社出版,作者编著。
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