智能控制工程及其應(yīng)用實例

該書內(nèi)容包括：智能控制的知識工程基礎(chǔ)、基于知識的專家系統(tǒng)及專家控制、基于模糊推理的智能控制系統(tǒng)、智能控制工程的應(yīng)用實例等。

第1章　緒論

1.1 傳統(tǒng)控制的發(fā)展及其困難

1.1.1　傳統(tǒng)控制的產(chǎn)生及其發(fā)展

目錄

1.1.2 傳統(tǒng)控制所面臨的困難

1.2 人工智能的定義與發(fā)展

1.2.1 人工智能的定義

1.2.2 人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展

1.3.1 智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展

1.3 智能控制的產(chǎn)生、發(fā)展及其特點

1.3.2 智能控制的結(jié)構(gòu)與特點

1.4 智能控制與傳統(tǒng)控制

1.5 智能控制的主要研究內(nèi)容

第2章　智能控制的知識工程基礎(chǔ)

2.1　知識表示

2.1.1 一階謂詞邏輯法

2.1.2　產(chǎn)生式表示法

2.1.3　語義網(wǎng)絡(luò)表示法

2.1.4　框架表示法

2.2 知識利用

2.2.1 搜索

2.2.2 推理

2.3 知識獲取

2.3.1 機器學(xué)習(xí)的發(fā)展

2.3.2　機器學(xué)習(xí)的分類

2.3.4 歸納學(xué)習(xí)

2.3.3　機械式學(xué)習(xí)

2.3.5 指導(dǎo)學(xué)習(xí)

第3章　基于知識的專家系統(tǒng)及專家控制

3.1 專家系統(tǒng)與專家控制系統(tǒng)

3.2　專家系統(tǒng)的產(chǎn)生及其原理

3.2.1 專家系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展

3.2.2　專家系統(tǒng)的原理

3.2.3 專家系統(tǒng)的分類

3.2.4 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

3.2.5 黑板模型

3.2.6 知識獲取

3.3　專家系統(tǒng)的實現(xiàn)

3.3.1 專家系統(tǒng)的設(shè)計原則

3.3.2 專家系統(tǒng)建立的步驟

3.4 專家控制器的設(shè)計

3.4.1 專家控制系統(tǒng)的產(chǎn)生

3.4.2 專家控制器的組成

3.4.3 直接專家控制系統(tǒng)的設(shè)計

3.4.4 間接專家控制系統(tǒng)的設(shè)計

第4章　基于模糊推理的智能控制系統(tǒng)

4.1 模糊控制理論的產(chǎn)生和發(fā)展

4.2　模糊集合及其基本運算

4.2.1 普通集合

4.2.2　模糊集合

4.2.3　模糊關(guān)系

4.2.4　模糊推理

4.3　模糊控制原理

4.3.1 模糊控制系統(tǒng)的組成

4.3.3　輸入模糊化

4.3.2　確定模糊控制器的結(jié)構(gòu)

4.3.4　模糊推理決策

4.3.5 逆模糊化

4.4 自適應(yīng)模糊控制器

4.4.1 性能測量

4.4.2　控制對象的增量模型

4.4.3　控制規(guī)則庫的修正

4.4.5 設(shè)計步驟

4.4.4　尺度變換因子的選擇

4.5　模糊控制軟件開發(fā)工具

4.5.1　Motorola模糊控制軟件

4.5.2 美國FIDE模糊推理開發(fā)環(huán)境

4.5.3 德國模糊邏輯系統(tǒng)的軟件工具fuzzy TECH

4.6　模糊控制應(yīng)用實例

4.6.1 電熱爐溫度控制的模糊控制

4.6.2　模糊控制全自動洗衣機

5.1.1　人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.1 概述

第5章　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制

5.1.2　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

5.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展簡史

5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法

5.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式

5.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則

5.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型與算法

5.3.1 單層感知器

5.3.2 BP學(xué)習(xí)算法

5.3.3 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.3.4　腦模型控制器

5.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制

5.4.1 內(nèi)?？刂?

5.4.2 直接自校正控制

5.4.3 間接自校正控制

5.4.4　模型參考自適應(yīng)控制

5.4.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與常規(guī)控制方法的結(jié)合

5.4.5　預(yù)測控制

5.4.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)控制

5.4.8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制

5.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制實例

第6章　分級遞階智能控制

6.1 分級遞階智能控制的產(chǎn)生

6.2　一般結(jié)構(gòu)原理

6.3.2 組織級的功能的實現(xiàn)方法

6.3.1 組織級的功能

6.3 組織級

6.4 協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級

6.4.1 協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級的結(jié)構(gòu)

6.4.2 執(zhí)行級控制性能的熵函數(shù)表示

6.5 分級遞階智能控制應(yīng)用實例

6.5.1 PUMA機械臂的分級遞階智能控制

6.5.2 PLC的分級遞階智能控制

6.5.3 仿人智能控制的分級遞階結(jié)構(gòu)

7.1.2　進化策略

7.1.1　進化計算概述

7.1 進化計算

第7章　進化計算與遺傳算法

7.1.3 進化規(guī)劃

7.1.4　遺傳算法

7.1.5 進化策略、進化規(guī)劃和遺傳算法的比較

7.2　標準遺傳算法的基本原理

7.2.1 編碼方法

7.2.2　適應(yīng)度函數(shù)

7.2.3　選擇運算

7.2.4 交換

7.2.5 變異

7.3　模式與模式定理

7.3.1 模式

7.3.2　模式定理

7.4 遺傳算法和模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合

7.4.1 遺傳算法在模糊推理中的應(yīng)用

7.4.2 遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合

8.1 專家控制系統(tǒng)在復(fù)雜工業(yè)過程中的應(yīng)用

第8章　智能控制工程的應(yīng)用實例

8.1.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能

8.1.2 系統(tǒng)的開發(fā)過程

8.1.3 知識的表示與知識庫結(jié)構(gòu)

8.1.4 傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)處理和不確定性的表示

8.2 模糊專家控制在啤酒發(fā)酵過程中的應(yīng)用

8.2.1 啤酒發(fā)酵工藝

8.2.2 啤酒生產(chǎn)發(fā)酵工藝微機控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

8.2.3　模糊專家控制器設(shè)計

8.2.4 系統(tǒng)的實現(xiàn)及控制效果

8.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)機器人高精度控制中的應(yīng)用

8.3.1 基于模型的誤差補償方式

8.3.2 應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償誤差方式

8.3.3　實驗結(jié)果

8.4 遺傳算法在機器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用實例

8.4.1 基于柵格劃分機器人工作空間的路徑規(guī)劃

8.4.2 基于C空間的非完整輪式移動機器人的路徑規(guī)劃

8.5 模糊-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制在糧食干燥過程中的應(yīng)用實例

參考文獻2100433B

智能控制工程及其應(yīng)用實例

作者：羅均

出版日期：2005

頁數(shù)：181

分類： 工業(yè)技術(shù) >自動控制、自動控制系統(tǒng)

《智能控制算法及其應(yīng)用》主要介紹各種典型智能控制算法的基本內(nèi)容、設(shè)計與實現(xiàn)方法及其在函數(shù)優(yōu)化、電力系統(tǒng)中的應(yīng)用?！吨悄芸刂扑惴捌鋺?yīng)用》首先闡述智能、智能控制的基本概念，介紹智能控制與傳統(tǒng)的經(jīng)典控制理論、現(xiàn)代控制理論的聯(lián)系和區(qū)別。然后從四種典型智能控制算法（專家系統(tǒng)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和進化計算）入手分別闡述它們的發(fā)展歷史、基本內(nèi)容、實現(xiàn)方法及其應(yīng)用。最后介紹混沌模擬退火動態(tài)煙花優(yōu)化算法，并將其用于優(yōu)化離散時間微分平坦自抗擾控制律的參數(shù)，通過計算機仿真和基于智能優(yōu)化算法試驗平臺開展試驗以驗證該算法的有效性；介紹遞減步長果蠅優(yōu)化算法，并將其應(yīng)用于風(fēng)電機組齒輪箱的故障診斷；介紹云粒子群布谷鳥融合算法，通過聯(lián)合循環(huán)發(fā)電機組典型熱工過程模型參數(shù)辨識實例驗證該算法的有效性。

基本信息

出版時間： 2001-01-01

版　次： 1

頁　數(shù)： 202

裝　幀： 平裝

開　本： 16開

所屬分類： 圖書>教材教輔>大學(xué)教材

內(nèi)容簡介

《智能控制工程》從工程應(yīng)用角度出發(fā)，介紹了智能控制的主要內(nèi)容，包括知識工程、專家控制系統(tǒng)、模糊控制、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制以及以智能機器人為背景的多傳感器集成與信息融合、智能控制體系結(jié)構(gòu)及柔性裝配中的控制技術(shù)?！吨悄芸刂乒こ獭芳骖櫿n堂教學(xué)和自學(xué)的特點，盡量采用深入淺出的分析和示例代替較為深奧的數(shù)學(xué)描述，以便讀者較容易地掌握《智能控制工程》的主要內(nèi)容?！　吨悄芸刂乒こ獭房勺鳛榇髮Ｔ盒C械電子工程、工業(yè)自動化、自動控制及計算機應(yīng)用等專業(yè)的本科生及研究生的教材和參考書，也可供有關(guān)教師、科研及工程技術(shù)人員參考。2100433B

內(nèi)容簡介

《智能技術(shù)及其應(yīng)用:邵世煌教授論文集》收錄了邵世煌教授與其指導(dǎo)的研究生和博士后合作完成的典型研究成果和論文60余篇。本論文集以智能科學(xué)技術(shù)及其應(yīng)用為主線，內(nèi)容涉及模糊系統(tǒng)與控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、DNA計算與軟計算、混沌系統(tǒng)與控制、生物醫(yī)學(xué)系統(tǒng)建模與分析、生物信息學(xué)、機器人系統(tǒng)與控制、模糊隨機系統(tǒng)與分析、模糊離散事件系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)與控制、電氣系統(tǒng)與控制、計算機集成制造系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信息處理與安全、數(shù)字化紡織服裝技術(shù)等研究領(lǐng)域的理論、技術(shù)與應(yīng)用方法?！吨悄芗夹g(shù)及其應(yīng)用:邵世煌教授論文集》理論密切結(jié)合實際，可供自動控制、計算機應(yīng)用等相關(guān)學(xué)科的科研、教學(xué)與工程人員及研究生參考。

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