21世紀高等院校自動化專業系列教材智慧型控制

《21世紀高等院校自動化專業系列教材智慧型控制》是2005出版的圖書，作者是李少遠。本書從控制系統建模、控制與最佳化的本質要求出發，系統地介紹近年來模糊推理、神經網路和現代最佳化理論和方法對控制系統的建模、控制與最佳化的作用。同時介紹智慧型理論與方法在控制系統中的各種套用實例。

基本介紹

• 中文名：21世紀高等院校自動化專業系列教材智慧型控制
• 作者：李少遠
• 出版日期：2005
• 頁數：210

圖書簡介

21世紀高等院校自動化專業系列教材 智慧型控制

分類： 工業技術 >自動控制、自動控制系統

章節目錄

出版說明

前言

第1章 概論

1.1 控制科學發展的新階段――智慧型控制

1.2 智慧型控制的基本概念與研究內容

1.2.1 模糊邏輯控制

1.2.2 神經網路控制

1.2.3 遺傳算法

1.3 本書的主要內容

第2章 複雜系統結構與智慧型控制

2.1 複雜系統的分層遞階智慧型控制

2.1.1 分層遞階智慧型控制的一般結構原理

2.1.2 組織級

2.1.3 協調級

2.1.4 執行級的最優控制

2.2 專家系統

2.2.1 專家系統的基本組成與特點

2.2.2 專家智慧型控制系統的基本原理

2.2.3 仿人智慧型控制

2.3 學習控制

2.3.1 基於模式識別的學習控制

2.3.2 再勵學習控制

2.3.3　 Bayes學習控制

2.3.4 疊代學習控制

2.3.5 基於聯結主義的學習控制

2.4 習題與思考題

第3章 模糊集合與模糊推理

3.1 模糊集合及其運算

3.1.1 模糊集合的定義及表示方法

3.1.2 模糊集合的基本運算

3.1.3 模糊集合運算的基本性質

3.2.1 模糊關係的定義及表示方法

3.2 模糊關係與模糊推理

3.2.2 模糊關係的合成

3.2.3 語言變數與蘊含關係

3.2.4 近似推理

3.3 基於規則庫的模糊推理

3.3.1 模糊推理的基本方法

3.3.2 模糊推理的性質

3.3.3 模糊控制中幾種常用的模糊推理

3.4 習題與思考題

第4章 基於模糊推理的智慧型控制

4.1 模糊控制系統的基本概念

4.1.1 模糊控制系統組成

4.1.2 模糊控制系統的原理與特點

4.1.3 模糊控制系統分類

4.2 模糊控制的基本原理

4.3.1 Mamdani型模糊控制系統的工作原理

4.3 模糊控制系統的兩種基本類型

4.3.2 T-S型模糊控制系統的工作原理

4.4 模糊控制器的設計過程

4.4.1 輸入量的模糊化

4.4.2 模糊規則與模糊推理

4.4.3 模糊判決

4.5 模糊控制系統的分析與設計

4.5.1 模糊模型

4.5.2 模糊關係模型的辨識

4.5.3 基於Takagi-Sugeno模糊模型的辨識

4.5.4 模糊控制系統的穩定性分析

4.6 模糊控制系統的套用

4.6.1 蒸汽發動機的模糊控制系統

4.6.2 聚丙烯反應釜的模糊控制系統

4.7 習題與思考題

第5章 神經元與神經網路

5.1 神經網路的基本概念

5.1.1 神經元網路的基本原理和結構

5.1.2 神經元網路的模型

5.1.3 神經元的連結方式

5.2 前饋神經網路

5.2.1 感知器

5.2.2 BP網路

5.2.3 GMDH網路

5.2.4 RBF網路

5.3 反饋神經網路

5.3.3 Hopfield網路模型

5.3.2 盒中腦（BSB）模型

5.3.1 CG網路模型

5.3.4 回歸BP網路

5.3.5 Boltzmann網路

5.4 模糊神經網路

5.4.1 基於標準模型的模糊神經網路

5.4.2 基於Takagi-Sugenno模型的模糊神經網路

5.5 習題與思考題

6.1.1 逼近理論與網路控制

第6章 基於神經網路的智慧型控制

6.1 神經網路建模

6.1.2 利用多層靜態網路的系統建模

6.1.3 利用動態網路的系統建模

6.2 神經網路控制

6.2.1 神經網路控制系統的結構

6.2.2 基於神經網路的控制器設計

6.3 神經網路控制系統的分析

6.4 神經網路控制系統的套用

6.4.1 神經網路的模型辨識

6.4.2 基於神經元網路的機械手控制

6.5 習題與思考題

第7章 智慧型控制中的現代最佳化方法

7.1 遺傳算法的基本原理

7.1.1 遺傳算法的生物學基礎

7.1.2 遺傳算法的基本概念

7.1.3 遺傳算法的基本實現

7.1.4 遺傳算法的特點

7.1.5 遺傳算法的套用

7.2 遺傳算法在加熱爐控制系統建模中的套用

7.2.1 遺傳算法建模原理

7.2.2 加熱爐對象的遺傳算法建模

7.2.3 遺傳算法建模實驗及仿真驗證

7.3 遺傳算法在模糊控制器設計中的套用

7.3.1 對解進行編碼

7.3.2 對解進行尋優

7.3.3 仿真及結果

7.4 遺傳算法在神經網路控制器設計中的套用

7.4.1 神經網路為什麼需要遺傳算法

7.4.2 遺傳算法在神經網路中的套用

7.5 其他現代最佳化方法

7.5.1 基本思想

7.5.2 兩種算法的特點

7.6 習題與思考題

8.1 數據挖掘與信息處理的基本概念

8.1.1 數據挖掘的基本慨念

8.1.2 信息處理的基本概念

第8章 控制系統數據處理的智慧型方法

8.2 基於智慧型技術的控制系統數據挖掘

8.2.1 數據挖掘中常用技術

8.2.2 數據挖掘的功能特性

8.2.3 數據挖掘在控制系統的套用SAS技術在寶鋼的套用

8.3.1 數據校正

8.3 基於智慧型技術的控制系統數據校正與數據融合

8.3.2 數據融合

8.4 習題與思考題

第9章 智慧型控制的進一步發展：自適應與學習

9.1 自適應控制

9.2 學習控制

9.3 學習控制和自適應控制的關係

參考文獻