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智能控制 内容简介
本书内容包括概论,分级递阶智能控制,基于模糊推理的智能控制系统,基于神经元网络的智能控制技术,遗传算法及其在智能控制中的应用,专家控制系统,基于规则的仿人智能控制,智能控制应用实施等。
智能控制 目录
第1章 概论
1.1 智能控制的基本概念
1.2 智能控制的发展概况
1.3 智能控制的研究对象和研究内容
1.4 智能控制系统结构及其功能特点与类型
习题1
第2章 分级递阶智能控制
2.1 递阶智能控制基本原理
2.2 分级智能控制的结构与理论
习题2
第3章 基于模糊推理的智能控制系统
3.1 模糊集合与模糊推理
3.2 模糊控制系统原理
3.3 模糊控制器设计
3.4 模糊控制模型与稳定性分析
习题3
第4章 基于神经元网络的智能控制技术
4.1 神经元网络的基本原理
4.2 常用的前向神经网络介绍
4.3 常用的反馈神经网络介绍
4.4 基于神经网络的系统辨识
4.5 基于神经网络的系统控制
习题4
第5章 遗传算法及其在智能控制中的应用
5.1 遗传算法的基本概念
5.2 遗传算法理论基础
5.3 遗传算法的改进
5.4 遗传算法的计算机实现及应用
5.5 基于遗传算法的机器学习系统
习题5
第6章 专家控制系统
6.1 专家系统
6.2 专家控制系统
6.3 模糊专家系统
习题6
第7章 基于规则的仿人智能控制
7.1 仿人智能控制的基本原理
7.2 仿人智能开关控制器
7.3 仿人比例控制器
7.4 仿人智能积分控制
7.5 仿人智能控制应用举例
习题7
第8章 智能控制应用实例
8.1 复杂工业过程的智能控制
8.2 智能机器人控制
8.3 模糊控制技术应用
参考文献
1.1 智能控制的基本概念
1.2 智能控制的发展概况
1.3 智能控制的研究对象和研究内容
1.4 智能控制系统结构及其功能特点与类型
习题1
第2章 分级递阶智能控制
2.1 递阶智能控制基本原理
2.2 分级智能控制的结构与理论
习题2
第3章 基于模糊推理的智能控制系统
3.1 模糊集合与模糊推理
3.2 模糊控制系统原理
3.3 模糊控制器设计
3.4 模糊控制模型与稳定性分析
习题3
第4章 基于神经元网络的智能控制技术
4.1 神经元网络的基本原理
4.2 常用的前向神经网络介绍
4.3 常用的反馈神经网络介绍
4.4 基于神经网络的系统辨识
4.5 基于神经网络的系统控制
习题4
第5章 遗传算法及其在智能控制中的应用
5.1 遗传算法的基本概念
5.2 遗传算法理论基础
5.3 遗传算法的改进
5.4 遗传算法的计算机实现及应用
5.5 基于遗传算法的机器学习系统
习题5
第6章 专家控制系统
6.1 专家系统
6.2 专家控制系统
6.3 模糊专家系统
习题6
第7章 基于规则的仿人智能控制
7.1 仿人智能控制的基本原理
7.2 仿人智能开关控制器
7.3 仿人比例控制器
7.4 仿人智能积分控制
7.5 仿人智能控制应用举例
习题7
第8章 智能控制应用实例
8.1 复杂工业过程的智能控制
8.2 智能机器人控制
8.3 模糊控制技术应用
参考文献
展开全部
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