智能控制理論及實現(xiàn)方法研究

前言
第1章 從傳統(tǒng)控制到智能控制
1．1 自動控制的基本問題
1．2 智能控制的產(chǎn)生
1．3 智能控制的基本概念與研究內容
1．4 智能控制系統(tǒng)
1．5 智能控制的學科結構理論體系
1．6 智能控制系統(tǒng)應用現(xiàn)狀及研究方向

第2章 基于模糊理論的智能控制
2．1 模糊控制概述
2．2 模糊集合及其運算
2．3 模糊關系
2．4 模糊邏輯與模糊推理
2．5 模糊控制的原理及模糊控制器
2．6 模糊控制器的設計與實現(xiàn)實例
2．7 自適應模糊控制

第3章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能控制
3．1 生物神經(jīng)元與人工神經(jīng)元模型
3．2 神經(jīng)網(wǎng)絡的定義和特點
3．3 典型神經(jīng)網(wǎng)絡模型
3．4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的系統(tǒng)辨識
3．5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能控制
3．6 神經(jīng)PID控制
3．7 神經(jīng)控制系統(tǒng)的設計及應用實例

第4章 專家系統(tǒng)與仿人智能控制
4．1 專家系統(tǒng)基礎
4．2 專家系統(tǒng)的知識表示方法
4．3 專家系統(tǒng)的自動推理機制
4．4 專家控制系統(tǒng)的結構及原理
4．5 專家控制系統(tǒng)的設計與應用實例
4．6 專家系統(tǒng)開發(fā)工具
4．7 一種仿人智能控制
4．8 仿人智能控制的多種模式
4．9 仿人智能控制系統(tǒng)的設計與應用實例

第5章 遞階智能控制與學習控制
5．1 遞階智能機器的一般理論
5．2 遞階智能控制系統(tǒng)的結構與原理
5．3 遞階智能控制系統(tǒng)應用實例
5．4 學習控制方案
5．5 基于規(guī)則的自學習控制系統(tǒng)

第6章 智能優(yōu)化方法
6．1 智能優(yōu)化算法概述
6．2 遺傳算法
6．3 粒子群優(yōu)化算法
6．4 蟻群優(yōu)化算法
6．5 人工免疫算法
6．6 分布估計算法

第7章 復合智能控制及智能控制和智能優(yōu)化的融合
7．1 復合智能控制概述
7．2 模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡的結合
7．3 專家模糊復合控制器
7．4 自學習模糊神經(jīng)控制系統(tǒng)
7．5 進化模糊復合控制器
7．6 基于免疫克隆優(yōu)化的模糊神經(jīng)控制器
參考文獻