模糊智能控制

作品目錄

第一章 模糊理論基礎(chǔ)

第一節(jié) 概述

第二節(jié) 模糊集合和隸屬函數(shù)

第三節(jié) 模糊關(guān)系和模糊矩陣

第四節(jié) 模糊邏輯

第五節(jié) 模糊語言

第六節(jié) 模糊推理

第二章 模糊控制理論

第一節(jié) 模糊控制的基本思想

第二節(jié) 模糊控制原理

第三節(jié) 模糊控制器的基本設(shè)計(jì)方法

第四節(jié) 模糊控制系統(tǒng)分析

第三章 自適應(yīng)模糊控制技術(shù)

……

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全書共四篇。一、智能控制的新學(xué)科基礎(chǔ)：思維科學(xué)，智能模擬，模糊邏輯，粗糙集合，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，人工生命，混飩理論及可抗集合；二、智能控制的知識(shí)工程和信息科學(xué)基礎(chǔ)；三、智能控制理論與系統(tǒng)設(shè)計(jì)：多級送階智能控制，專家控制，模糊控制，神經(jīng)控制，仿人智能控制，基于模式識(shí)別的智能控制，多模變結(jié)構(gòu)智能控制，學(xué)習(xí)控制，混飩控制及可拓控制；四、模糊控制、神經(jīng)控制和智能控制在工業(yè)過程、運(yùn)動(dòng)工具、機(jī)器人及家電產(chǎn)品中20個(gè)內(nèi)容翔實(shí)、新穎的應(yīng)用實(shí)例。

本書涉及多個(gè)學(xué)科前沿，取材廣泛，內(nèi)容新穎，構(gòu)思巧妙，結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)，深入淺出，啟發(fā)思維，理論聯(lián)系實(shí)際?？蓾M足多種學(xué)科和不同層次教學(xué)和科研人員的需求，可作為高等學(xué)校自動(dòng)控制、自動(dòng)化、電子工程、機(jī)電工程、航天工程、機(jī)器人、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等相關(guān)專業(yè)高年級本科生、碩士生、博士生的教材，對于博士后人員、出國留學(xué)人員及廣大科技人員也具有重要的參考價(jià)值。

模糊邏輯用模糊語言描述系統(tǒng),既可以描述應(yīng)用系統(tǒng)的定量模型也可以描述其定性模型. 模糊邏輯可適用于任意復(fù)雜的對象控制. 但在實(shí)際應(yīng)用中模糊邏輯實(shí)現(xiàn)簡單的應(yīng)用控制比較容易. 簡單控制是指單輸入單輸出系統(tǒng)(SISO) 或多輸入單輸出系統(tǒng)(MISO) 的控制. 因?yàn)殡S著輸入輸出變量的增加,模糊邏輯的推理將變得非常復(fù)雜。

遺傳算法

遺傳算法作為一種非確定的擬自然隨機(jī)優(yōu)化工具,具有并行計(jì)算、快速尋找全局最優(yōu)解等特點(diǎn),它可以和其他技術(shù)混合使用,用于智能控制的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的最優(yōu)控制。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是利用大量的神經(jīng)元按一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)調(diào)整方法. 它能表示出豐富的特性：并行計(jì)算、分布存儲(chǔ)、可變結(jié)構(gòu)、高度容錯(cuò)、非線性運(yùn)算、自我組織、學(xué)習(xí)或自學(xué)習(xí)等. 這些特性是人們長期追求和期望的系統(tǒng)特性. 它在智能控制的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或環(huán)境的自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)等控制方面具有獨(dú)特的能力. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以和模糊邏輯一樣適用于任意復(fù)雜對象的控制,但它與模糊邏輯不同的是擅長單輸入多輸出系統(tǒng)和多輸入多輸出系統(tǒng)的多變量控制. 在模糊邏輯表示的SIMO 系統(tǒng)和MIMO 系統(tǒng)中,其模糊推理、解模糊過程以及學(xué)習(xí)控制等功能常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn).模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和神經(jīng)模糊邏輯技術(shù)：模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為智能控制的主要技術(shù)已被廣泛應(yīng)用. 兩者既有相同性又有不同性. 其相同性為：兩者都可作為萬能逼近器解決非線性問題,并且兩者都可以應(yīng)用到控制器設(shè)計(jì)中. 不同的是：模糊邏輯可以利用語言信息描述系統(tǒng),而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則不行;模糊邏輯應(yīng)用到控制器設(shè)計(jì)中,其參數(shù)定義有明確的物理意義,因而可提出有效的初始參數(shù)選擇方法;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)(如權(quán)值等) 只能隨機(jī)選擇. 但在學(xué)習(xí)方式下,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過各種訓(xùn)練,其參數(shù)設(shè)置可以達(dá)到滿足控制所需的行為. 模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是模仿人類大腦的運(yùn)行機(jī)制,可以認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)模仿人類大腦的硬件,模糊邏輯技術(shù)模仿人類大腦的軟件. 根據(jù)模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各自特點(diǎn),所結(jié)合的技術(shù)即為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和神經(jīng)模糊邏輯技術(shù). 模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和它們混合技術(shù)適用于各種學(xué)習(xí)方式 智能控制的相關(guān)技術(shù)與控制方式結(jié)合或綜合交叉結(jié)合,構(gòu)成風(fēng)格和功能各異的智能控制系統(tǒng)和智能控制器是智能控制技術(shù)方法的一個(gè)主要特點(diǎn)．2100433B

序篇　智能控制理論

0.1　控制理論和產(chǎn)生及其發(fā)展

0.2　智能控制的生產(chǎn)及其發(fā)展

0.3　傳統(tǒng)控制和智能控制

0.4　智能控制論

0.5　智能控制的基礎(chǔ)及學(xué)科范疇

0.6　本書學(xué)習(xí)指南

第一篇　智能控制的新學(xué)科基礎(chǔ)

第1章　思維科學(xué)與智能模擬

1.1　信息社會(huì)與思維科學(xué)

1.2　思維的神經(jīng)基礎(chǔ)

1.3　智能模擬

1.4　智能模擬中的科學(xué)方法論

1.5　智能控制與智能模擬

第2章　模糊邏輯與粗糙集合

2.1　模糊數(shù)學(xué)的創(chuàng)立及發(fā)展

2.2　經(jīng)典集合及其運(yùn)算

2.3　模糊集合及其運(yùn)算

2.4　模糊集合與經(jīng)典集合的聯(lián)系

2.5　隸屬函數(shù)

2.6　模糊矩陣與模糊關(guān)系

2.7　模糊向量

2.8　模糊邏輯和模糊推理

2.9　粗糙集合

第3章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)智能

3.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的概述

3.2　腦與神經(jīng)系統(tǒng)

3.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)規(guī)則

3.4　典型前向網(wǎng)絡(luò)——BP網(wǎng)絡(luò)

3.5　典型反饋網(wǎng)絡(luò)——Hopfield網(wǎng)絡(luò)

3.6　小腦模型關(guān)聯(lián)控制器——CMAC網(wǎng)絡(luò)

3.7　大腦自組織特征映射模型——Kohonen網(wǎng)絡(luò)

3.8　基于概率式學(xué)習(xí)的Boltzmann機(jī)模型

3.9　其它類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第4章　遺傳算法與人工生命

第5章　復(fù)雜開放系統(tǒng)的自組織理論

第6章　物元分析與可拓集合

第二篇　智能控制的知識(shí)工程和信息科學(xué)基礎(chǔ)

第三篇　智能控制理論與系統(tǒng)設(shè)計(jì)

第四篇　智能控制的工程應(yīng)用

參考文獻(xiàn)

附錄　本書作者及其合作者1999-2005的發(fā)表的學(xué)術(shù)論文、著作目錄2100433B