智能控制与应用

图书标准信息

• 作者 姜长生 著
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2007-07
• 版次 1
• ISBN 9787030193049
• 定价 45.00元
• 装帧 平装
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 448页
• 字数 549千字
• 丛书 控制科学与工程研究生系列教材

【内容简介】

《智能控制与应用》系统地论述了智能控制理论的基本方法，以及最新的理论、技术和成果。全书分为9章，包括：智能控制概述，专家控制与仿人智能控制，学习控制，模糊控制数学基础，模糊控制原理，遗传算法，神经网络基本理网络控制方法与应用，神经网络的泛化理论。全书内容丰富，论述全面，便于理解。
《智能控制与应用》可作为信息与控制领域，以及其他相关领域各专业高年级本科生、研究生的教材，也可供高等学校教师、广大科技工作者和工程技术工作者参考。

【目录】

前言
第1章智能控制概述
1.1智能控制的提出和发展
1.2智能控制的概念和主要方法
1.3智能控制的主要形式
1.4智能自主控制
参考文献
第2章专家控制与仿人智能控制
2.1专家系统
2.2专家控制系统
2.3仿人专家控制系统
参考文献
第3章学习控制
3.1学习控制的基本原理
3.2线性定常连续系统的学习控制
3.3非线性定常连续系统的学习控制
3.4非线性连续时间系统的学习控制
3.5线性离散时间系统的学习控制
3.6一类线性离散系统的最优学习控制
3.7闭环学习控制
3.8鲁棒学习控制
3.9学习控制在机器人中的应用
参考文献
第4章模糊控制数学基础
4.1普通集合理论
4.2模糊集合
4.3λ水平截集
4.4分解定理和扩张原理
4.5隶属函数的确定方法
4.6模糊关系与模糊矩阵
4.7模糊逻辑与模糊推理
4.8模糊推理方法
4.9综合评判和模糊关系方程
参考文献
第5章模糊控制原理
5.1模糊控制系统
5.2模糊控制器的设计
5.3基于规则修改的模糊控制
5.4模糊控制系统的稳定性分析
5.5PID模糊控制器
5.6自组织模糊控制器
5.7模糊控制的应用实例
参考文献
第6章遗传算法
6.1概述
6.2遗传算法的基本理论
6.3遗传算法的数学基础
6.4遗传算法在控制中的应用
参考文献
第7章神经网络基本理论
7.1神经网络的基本概念
7.2前馈神经网络
7.3反馈神经网络
7.4径向基网络
7.5Grossberg网络
7.6自组织神经网络
7.7竞争网络
7.8支持向量基网络
参考文献
第8章神经网络控制方法与应用
8.1模糊神经网络控制
8.2增强学习控制
8.3小脑模型神经网络控制
8.4神经网络非线性控制
8.5神经网络自适应控制
8.6神经网络PID控制
8.7神经网络建模与辨识方法
8.8神经网络在飞行控制系统中的应用
参考文献
第9章神经网络的泛化理论
9.1神经网络的泛化理论简介
9.2泛化误差的偏差唱方差分解
9.3结构复杂性和样本复杂性对神经网络泛化能力的影响
9.4正则化方法对泛化能力的影响
9.5神经网络集成对泛化能力的影响
9.6样本输入中加噪声对泛化能力的影响
9.7其他因素对泛化能力的影响
参考文献
附录A用于三分类的BP算法程序
附录B用于函数逼近的BP算法程序
附录C连续Hopfield网解决TSP的程序
附录D基于聚类的RBF网设计算法
附录E基于梯度法的RBF网设计算法
附录F基于OLS的RBF网设计算法