《國防特色教材·控制科學與工程:智慧型控制》內容簡介：智慧型控制研究是用計算機模擬人的智慧型，實現對難以建立精確數學模型的複雜非線性被控對象進行精確有效控制的理論、技術與方法。《國防特色教材·控制科學與工程:智慧型控制》在綜合國內外智慧型控制研究成果的基礎上，突出反映了作者在該領域的理論與套用研究成果。主要內容包括：智慧型控制引論；模糊控制；神經控制；專家控制與仿人智慧型控制；遞階智慧型控制與學習控制；基於多智慧型體的智慧型控制；基於智慧型最佳化的智慧型控制；智慧型控制的工程套用實例。全書以智慧型為核心，以信息為載體，以反饋為手段，以控制為目標，視角獨特，體系新穎，由淺入深、深入淺出地闡述智慧型控制的基本概念、原理、方法及其套用實例。
基本介紹
- 書名：國防特色教材•控制科學與工程:智慧型控制
- 作者：李士勇 李巍
- 出版社：哈爾濱工業大學出版社
- 頁數：248頁
- 開本：16
- 定價：39.00
- 外文名：Intelligent Control
- 類型：計算機與網際網路
- 出版日期：2011年12月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：9787560332345, 756033234X
- 品牌：哈爾濱工業大學出版社
基本介紹,內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
基本介紹
內容簡介
《國防特色教材·控制科學與工程:智慧型控制》可供信息、控制、自動化、計算機套用、人工智慧及相關專業科技人員使用，也可作為高等院校有關專業研究生和高年級本科生教材及參考書。
作者簡介
李士勇，哈爾濱工業大學教授，博士生導師。1967年畢業於哈爾濱工業大學電機系，1983年獲自動控制專業碩士學位。1992年至1993年在日本千葉工業大學從事模糊控制、神經網路及智慧型控制合作研究工作。國家模糊控制技術生產力促進中心專家，黑龍江省優秀專家，中國自動化學會智慧型自動化專業委員會委員，《Heasurement Sclence andInstrumentation》編委。
近30年來一直從事模糊控制、智慧型控制、智慧型制導、智慧型最佳化算法、非線性科學、複雜適應系統理論及其套用方面的科研與教學工作。獲國家級獎2項，省部級獎7項，在國內外發表論文160餘篇。已出版著作10部：《模糊控制和智慧型控制理論與套用》、《工程模糊數學及套用》、《蟻群算法及其套用》、《非線性科學與複雜性科學》、《量子計算與量子最佳化算法》、《非線性科學及其套用》、《模糊控制》、《智慧型制導——尋的飛彈智慧型自適應導引律》、《智慧型控制》，代表作《模糊控制·神經控制和智慧型控制論》躋身於十大領域中國論文被引頻次最高的前50部專著與譯著排行榜，至今已被近5000篇論文引用。美國IEEE Fellow、田納西大學教授J.C.Hung1997年曾指出：“李教授在模糊控制、神經網路控制及智慧型控制方面有深入的理論研究和特殊的學術造詣。”
近30年來一直從事模糊控制、智慧型控制、智慧型制導、智慧型最佳化算法、非線性科學、複雜適應系統理論及其套用方面的科研與教學工作。獲國家級獎2項，省部級獎7項，在國內外發表論文160餘篇。已出版著作10部：《模糊控制和智慧型控制理論與套用》、《工程模糊數學及套用》、《蟻群算法及其套用》、《非線性科學與複雜性科學》、《量子計算與量子最佳化算法》、《非線性科學及其套用》、《模糊控制》、《智慧型制導——尋的飛彈智慧型自適應導引律》、《智慧型控制》，代表作《模糊控制·神經控制和智慧型控制論》躋身於十大領域中國論文被引頻次最高的前50部專著與譯著排行榜，至今已被近5000篇論文引用。美國IEEE Fellow、田納西大學教授J.C.Hung1997年曾指出：“李教授在模糊控制、神經網路控制及智慧型控制方面有深入的理論研究和特殊的學術造詣。”
圖書目錄
第1章 智慧型控制引論
1.1 自動控制的基本問題
1.1.1 什麼是自動控制
1.1.2 為什麼需要自動控制
1.1.3 對自動控制的基本要求
1.1.4 為什麼控制難以實現快穩準
1.2 自動控制的基本原理
1.2.1 維納控制論的創立
1.2.2 自動控制的精髓——反饋
1.2.3 反饋在閉環控制中的作用
1.2.4 反饋控制的基本模式
1.3 控制理論發展的三階段論
1.3.1 經典控制理論
1.3.2 現代控制理論
1.3.3 智慧型控制理論
1.3.4 控制理論發展的三個階段
1.4 智慧型控制理論引論
1.4.1 智慧型控制的基本概念
1.4.2 智慧型控制的學科交叉
1.4.3 智慧型控制的基本原理
1.4.4 智慧型控制的基本功能
1.4.5 智慧型控制的基本要素
1.4.6 智慧型控制系統的結構
1.4.7 智慧型控制的基本類型
第2章 模糊控制
2.1 模糊控制概述
2.1.1 模糊控制的基本概念
2.1.2 模糊控制的創立與發展
2.1.3 模糊控制器的基本形式
2.2 模糊邏輯推理基礎
2.2.1 經典集合與二值邏輯
2.2.2 模糊集合與模糊概念
2.2.3 模糊集合的表示及其運算
2.2.4 模糊矩陣
2.2.5 模糊關係
2.2.6 模糊邏輯推理
2.2.7 模糊系統的萬能逼近理論
2.3 模糊控制的基本原理
2.3.1 模糊控制系統的組成
2.3.2 模糊控制的工作原理
2.4 經典模糊控制器的設計
2.4.1 模糊控制器的結構設計
2.4.2 模糊控制規則的設計
2.4.3 amdani模糊推理方法
2.4.4 精確量的模糊化及量化因子
2.4.5 模糊量的清晰化及比例因子
2.5 查表式模糊控制器的設計
2.5.1 二維模糊控制器的推理方法
2.5.2 查表式模糊控制器設計舉例
2.6 解析式模糊控制器及其規則自調整
2.7 T—S型模糊控制器的設計
2.7.1 T—S模糊模型
2.7.2 基於T—S模型的模糊推理
2.7.3 T—S型模糊控制器的設計
2.8 模糊系統辨識
2.8.1 基於模糊關係模型的系統描述
2.8.2 基於模糊關係模型的系統辨識方法
2.8.3 基於模糊關係模型的自適應模糊建模
2.8.4 基於T—S模型的模糊系統辨識
2.9 自適應模糊控制
2.9.1 自適應控制的基本概念
2.9.2 自適應模糊控制的基本原理
2.9.3 模型參考自適應模糊控制
2.9.4 自校正模糊控制
第3章 神經控制
3.1 神經網路系統基礎
3.1.1 神經網路研究概述
3.1.2 神經細胞結構與功能
3.1.3 人工神經元模型
3.1.4 神經網路的特點
3.1.5 神經網路結構與模型
3.1.6 神經網路訓練與學習
3.1.7 神經網路的學習規則
3.2 控制中常用的神經網路模型
3.2.1 感知器
3.2.2 前向神經網路
3.2.3 徑向基神經網路
3.2.4 反饋神經網路
3.2.5 Elman神經網路
3.2.6 小腦模型神經網路
3.2.7 大腦模型神經網路
3.2.8 Bohzmann神經網路
3.2.9 模糊神經網路
3.2.10 其他類型神經網路
3.3 基於神經網路的系統辨識
3.3.1 神經網路的逼近能力
3.3.2 神經網路系統辨識的原理
3.3.3 基於BP網路的非線性系統模型辨識
3.4 基於神經網路的智慧型控制
3.4.1 神經控制的基本原理
3.4.2 基於神經網路的智慧型控制
3.4.3 基於傳統控制理論的神經控制
3.4.4 神經網路直接反饋控制
3.4.5 神經網路模型參考自適應控制
3.4.6 神經網路自校正控制
3.4.7 神經網路內模控制
3.4.8 神經元自適應PID控制
3.4.9 神經元自適應PSD控制
3.4.10 基於神經網路的模糊邏輯控制
3.4.11 基於模糊神經網路的自組織控制
第4章 專家控制與仿人智慧型控制
4.1 專家系統基礎
4.1.1 專家系統概述
4.1.2 專家系統的結構原理
4.2 專家控制系統
4.2.1 專家控制系統的特點
4.2.2 專家控制系統的結構
4.2.3 專家控制系統的原理
4.2.4 實時過程控制專家系統舉例
4.3 專家控制器
4.3.1 專家控制器的結構
4.3.2 一種工業過程專家控制器設計
4.4 仿人智慧型控制
4.4.1 常規PID控制剖析
4.4.2 仿人智慧型控制的基本思想
4.4.3 系統動態行為特徵識別
4.4.4 仿人智慧型控制原理
4.5 仿人智慧型控制的多種模式
4.5.1 仿人智慧型積分控制
4.5.2 仿人智慧型採樣控制
4.5.3 仿人極值採樣智慧型控制
第5章 遞階智慧型控制與學習控制
5.1 大系統控制的遞階結構
5.1.1 大系統控制的基本形式
5.1.2 大系統控制的遞階結構
5.2 遞階控制的基本原理
5.2.1 協調
5.2.2 協調的基本原則
5.3 遞階智慧型控制的原理
5.3.1 遞階智慧型控制的結構
5.3.2 遞階智慧型控制的原理
……
第6章 基於多智慧型體的智慧型控制
第7章 基於智慧型最佳化的智慧型控制
第8章 智慧型控制的工程套用實例
參考文獻
1.1 自動控制的基本問題
1.1.1 什麼是自動控制
1.1.2 為什麼需要自動控制
1.1.3 對自動控制的基本要求
1.1.4 為什麼控制難以實現快穩準
1.2 自動控制的基本原理
1.2.1 維納控制論的創立
1.2.2 自動控制的精髓——反饋
1.2.3 反饋在閉環控制中的作用
1.2.4 反饋控制的基本模式
1.3 控制理論發展的三階段論
1.3.1 經典控制理論
1.3.2 現代控制理論
1.3.3 智慧型控制理論
1.3.4 控制理論發展的三個階段
1.4 智慧型控制理論引論
1.4.1 智慧型控制的基本概念
1.4.2 智慧型控制的學科交叉
1.4.3 智慧型控制的基本原理
1.4.4 智慧型控制的基本功能
1.4.5 智慧型控制的基本要素
1.4.6 智慧型控制系統的結構
1.4.7 智慧型控制的基本類型
第2章 模糊控制
2.1 模糊控制概述
2.1.1 模糊控制的基本概念
2.1.2 模糊控制的創立與發展
2.1.3 模糊控制器的基本形式
2.2 模糊邏輯推理基礎
2.2.1 經典集合與二值邏輯
2.2.2 模糊集合與模糊概念
2.2.3 模糊集合的表示及其運算
2.2.4 模糊矩陣
2.2.5 模糊關係
2.2.6 模糊邏輯推理
2.2.7 模糊系統的萬能逼近理論
2.3 模糊控制的基本原理
2.3.1 模糊控制系統的組成
2.3.2 模糊控制的工作原理
2.4 經典模糊控制器的設計
2.4.1 模糊控制器的結構設計
2.4.2 模糊控制規則的設計
2.4.3 amdani模糊推理方法
2.4.4 精確量的模糊化及量化因子
2.4.5 模糊量的清晰化及比例因子
2.5 查表式模糊控制器的設計
2.5.1 二維模糊控制器的推理方法
2.5.2 查表式模糊控制器設計舉例
2.6 解析式模糊控制器及其規則自調整
2.7 T—S型模糊控制器的設計
2.7.1 T—S模糊模型
2.7.2 基於T—S模型的模糊推理
2.7.3 T—S型模糊控制器的設計
2.8 模糊系統辨識
2.8.1 基於模糊關係模型的系統描述
2.8.2 基於模糊關係模型的系統辨識方法
2.8.3 基於模糊關係模型的自適應模糊建模
2.8.4 基於T—S模型的模糊系統辨識
2.9 自適應模糊控制
2.9.1 自適應控制的基本概念
2.9.2 自適應模糊控制的基本原理
2.9.3 模型參考自適應模糊控制
2.9.4 自校正模糊控制
第3章 神經控制
3.1 神經網路系統基礎
3.1.1 神經網路研究概述
3.1.2 神經細胞結構與功能
3.1.3 人工神經元模型
3.1.4 神經網路的特點
3.1.5 神經網路結構與模型
3.1.6 神經網路訓練與學習
3.1.7 神經網路的學習規則
3.2 控制中常用的神經網路模型
3.2.1 感知器
3.2.2 前向神經網路
3.2.3 徑向基神經網路
3.2.4 反饋神經網路
3.2.5 Elman神經網路
3.2.6 小腦模型神經網路
3.2.7 大腦模型神經網路
3.2.8 Bohzmann神經網路
3.2.9 模糊神經網路
3.2.10 其他類型神經網路
3.3 基於神經網路的系統辨識
3.3.1 神經網路的逼近能力
3.3.2 神經網路系統辨識的原理
3.3.3 基於BP網路的非線性系統模型辨識
3.4 基於神經網路的智慧型控制
3.4.1 神經控制的基本原理
3.4.2 基於神經網路的智慧型控制
3.4.3 基於傳統控制理論的神經控制
3.4.4 神經網路直接反饋控制
3.4.5 神經網路模型參考自適應控制
3.4.6 神經網路自校正控制
3.4.7 神經網路內模控制
3.4.8 神經元自適應PID控制
3.4.9 神經元自適應PSD控制
3.4.10 基於神經網路的模糊邏輯控制
3.4.11 基於模糊神經網路的自組織控制
第4章 專家控制與仿人智慧型控制
4.1 專家系統基礎
4.1.1 專家系統概述
4.1.2 專家系統的結構原理
4.2 專家控制系統
4.2.1 專家控制系統的特點
4.2.2 專家控制系統的結構
4.2.3 專家控制系統的原理
4.2.4 實時過程控制專家系統舉例
4.3 專家控制器
4.3.1 專家控制器的結構
4.3.2 一種工業過程專家控制器設計
4.4 仿人智慧型控制
4.4.1 常規PID控制剖析
4.4.2 仿人智慧型控制的基本思想
4.4.3 系統動態行為特徵識別
4.4.4 仿人智慧型控制原理
4.5 仿人智慧型控制的多種模式
4.5.1 仿人智慧型積分控制
4.5.2 仿人智慧型採樣控制
4.5.3 仿人極值採樣智慧型控制
第5章 遞階智慧型控制與學習控制
5.1 大系統控制的遞階結構
5.1.1 大系統控制的基本形式
5.1.2 大系統控制的遞階結構
5.2 遞階控制的基本原理
5.2.1 協調
5.2.2 協調的基本原則
5.3 遞階智慧型控制的原理
5.3.1 遞階智慧型控制的結構
5.3.2 遞階智慧型控制的原理
……
第6章 基於多智慧型體的智慧型控制
第7章 基於智慧型最佳化的智慧型控制
第8章 智慧型控制的工程套用實例
參考文獻
