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第一章 绪论1

第一节 智能控制的发展过程1

一、智能控制问题的提出1

二、智能控制的发展2

第二节 智能控制的几个重要分支4

一、专家系统和专家控制4

二、模糊控制4

三、神经元网络控制5

四、学习控制6

第三节 智能控制系统的构成原理6

一、智能控制系统的结构6

二、智能控制系统的特点7

三、智能控制系统研究的数学工具8

习题与思考题9

第二章 模糊控制的理论基础10

第一节 引言10

一、模糊控制发展10

二、模糊控制特点11

第二节 模糊集合论基础13

一、模糊集的概念13

二、模糊集合的运算16

三、隶属度函数的建立18

四、模糊关系22

第三节 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成27

一、二值逻辑28

二、模糊逻辑及其基本运算29

三、模糊语言逻辑30

四、模糊逻辑推理34

五、模糊关系方程的解40

习题与思考题42

第三章 模糊控制系统44

第一节 模糊控制系统的组成44

一、模糊化过程45

二、知识库45

三、推理决策逻辑49

四、精确化过程49

一、模糊控制器的结构设计50

第二节 模糊控制系统的设计50

二、模糊控制器的设计原则52

三、模糊控制器的常规设计方法53

第三节 模糊控制器的设计举例57

一、流量控制的模糊控制器设计57

二、直流调整系统的模糊控制器设计59

第四节 模糊PID控制器的设计61

一、模糊控制器和常规PID的混合结构62

二、常规PID参数的模糊自整定技术64

习题和思考题66

上机实验题66

第一节 引言67

第四章 人工神经元网络模型67

一、神经元模型68

二、神经网络的模型分类69

三、神经网络的学习算法70

四、神经网络的泛化能力71

第二节 前向神经网络模型72

一、单一人工神经元72

二、单层神经网络结构73

三、多层神经网络结构73

四、多层传播网络的学习算法74

第三节 动态神经网络模型79

一、带时滞的多层感知器网络80

二、Hopfield神经网络81

习题与思考题87

上机实验题87

第五章 神经网络控制论88

第一节 引言88

一、神经网络控制的优越性88

二、神经网络控制器的分类89

三、神经网络的逼近能力91

第二节 非线性动态系统的神经网络辨识92

一、神经网络的辨识基础92

二、神经网络辨识模型的结构94

三、非线性动态系统的神经网络辨识95

一、离线学习法101

第三节 神经网络控制的学习机制101

三、反馈误差学习法102

二、在线学习法102

四、多网络学习法103

第四节 神经网络控制器的设计103

一、神经网络直接逆模型控制法103

二、直接网络控制设计法106

第五节 基于神经网络的自适应控制107

一、神经网络的模型参考自适应控制107

二、神经网络的自校正控制108

习题与思考题110

一、模糊神经网络系统112

第六章 集成智能控制系统112

第一节 集成智能控制系统简介112

二、神经网络专家系统113

第二节 模糊神经网络控制113

一、模糊神经网络的结构113

二、模糊神经网络的学习算法116

第三节 智能控制的展望121

一、学习控制121

二、仿人控制123

三、混沌控制124

参考文献125