智能控制簡明教程

第 1章緒論

1.1智能控制的提出和發(fā)展

1.2智能控制的基本概念

1.2.1智能控制的理論框架

1.2.2　智能控制的定義

1.3智能控制的主要形式

1.4智能控制系統(tǒng)的研究對(duì)象

1.5智能控制系統(tǒng)的主要功能特點(diǎn)

1.6智能控制研究的數(shù)學(xué)工具

1.7　智能控制的應(yīng)用

習(xí)題

第 2章　模糊邏輯理論基礎(chǔ)

2.1普通集合理論

2.1.1集合的概念

2.1.2集合的表示方法

2.1.3子集、真子集、空集、全集概念

2.1.4集合的運(yùn)算及運(yùn)算性質(zhì)

2.1.5　集合的直積

2.1.6　映射與關(guān)系

2.2　模糊集合

2.2.1模糊子集的定義及表示

2.2.2模糊集合的表示方法

2.2.3模糊子集的基本運(yùn)算及其性質(zhì)

2.3　水平截集

2.3.1　水平截集的定義及性質(zhì)

2.4　分解定理和擴(kuò)張?jiān)?

2.4.1分解定理

2.4.2擴(kuò)張?jiān)?

2.5　隸屬函數(shù)的確定方法

2.5.1確定隸屬函數(shù)的方法

2.5.2　常見的隸屬函數(shù)

2.6　模糊關(guān)系與模糊矩陣

2.6.1　模糊關(guān)系的定義及表示方法

2.6.2　模糊矩陣

2.6.3　模糊矩陣的合成運(yùn)算及性質(zhì)

2.6.4模糊向量

2.7　模糊邏輯與模糊推理

2.7.1　模糊邏輯

2.7.2模糊語言

2.7.3　模糊語言變量

2.7.4　模糊推理語句

2.8　模糊推理方法

2.8.1似然推理

2.8.2幾種模糊推理方法

2.8.3多輸入多規(guī)則模糊推理方法

2.8.4單點(diǎn)輸入模糊推理方法

2.8.5　Tsukamoto模糊推理方法

2.8.6　Sugeno模糊推理方法

習(xí)題

第3章　模糊控制

3.1　模糊控制系統(tǒng)

3.1.1模糊控制系統(tǒng)的組成

3.1.2模糊控制系統(tǒng)的基本原理

3.2　模糊控制器的設(shè)計(jì)

3.2.1模糊控制器結(jié)構(gòu)

3.2.2模糊控制規(guī)則

3.2.3量和模糊量的相互轉(zhuǎn)換

3.2.4論域、量化因子、比例因子的選擇

3.2.5一個(gè)簡單的模糊控制器的設(shè)計(jì)

3.3　模糊控制查詢表

3.3.1　模糊控制查詢表設(shè)計(jì)方法

3.3.2模糊控制算法的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)

3.4　PID模糊控制器

3.4.1　PID控制原理

3.4.2　模糊自適應(yīng)整定PID控制器設(shè)計(jì)

3.5模糊控制的應(yīng)用實(shí)例

3.5.1機(jī)械臂的模糊控制

3.6模糊控制系統(tǒng)Matlab設(shè)計(jì)

3.6.1　隸屬函數(shù)與模糊控制規(guī)則設(shè)計(jì)

3.6.2　基于Simulink的模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

習(xí)題

第4章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

4.1引言

4.2基本概念

4.3　感知器

4.4　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.4.1　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

4.4.2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法

4.4.3　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB程序設(shè)計(jì)

4.5　RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.6　Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.6.1離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.6.2連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.7　支持向量機(jī)網(wǎng)絡(luò)

4.7.1線性支持向量機(jī)

4.7.2支持向量機(jī)的高維映射

4.7.3支持向量機(jī)回歸

習(xí)題

第5章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

5.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)構(gòu)

5.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制

5.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制

5.4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參考模型自適應(yīng)控制的Matlab仿真

5.5　基于SVM非線性估計(jì)的空間機(jī)械臂自適應(yīng)滑?？刂?

習(xí)題

第6章　計(jì)算智能

6.1遺傳算法

6.1.1遺傳算法的基本原理

6.1.2遺傳算法的實(shí)現(xiàn)過程

6.1.3遺傳算法的實(shí)現(xiàn)方法

6.1.4遺傳算法的模式定理

6.1.5遺傳算法的應(yīng)用

6.2　粒子群算法

6.2.1　粒子群算法

6.2.2　粒子群算法原理

6.2.3粒子群算法流程

6.2.4　基本粒子群算法的缺點(diǎn)

6.2.5　算例

6.3　量子進(jìn)化算法

6.3.1量子進(jìn)化算法

6.3.2量子進(jìn)化算法原理

6.3.3量子進(jìn)化算法設(shè)計(jì)

6.3.4量子進(jìn)化算法在蘋果糖度漫透射近紅外光譜分析中的應(yīng)用

習(xí)題

參考文獻(xiàn)2100433B

本書系統(tǒng)地介紹智能控制的基本內(nèi)容，全書共6章，主要包括智能控制概述、模糊邏輯理論基礎(chǔ)、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、遺傳算法、粒子群算法、量子進(jìn)化算法，以及智能控制的Matlab仿真程序設(shè)計(jì)，并給出了智能控制的應(yīng)用實(shí)例。

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