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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《智能控制理論及應(yīng)用》詳細(xì)論述了智能控制的基本概念、原理、實(shí)現(xiàn)方法及其應(yīng)用。主要內(nèi)容包括：專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、原理，以及一些主要控制方式；模糊控制系統(tǒng)的組成、原理，以及一些典型的模糊控制設(shè)計(jì)和分析方法；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的原理，以及一些典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制類型，深度學(xué)習(xí)；遺傳算法在智能控制中的應(yīng)用；多Agcnt技術(shù)在監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用方法?！吨悄芸刂评碚摷皯?yīng)用》適合作為高等院?？刂瓶茖W(xué)與工程及其相關(guān)專業(yè)大學(xué)本科及研究生教材，也可以供相關(guān)專業(yè)的科研人員、工程技術(shù)人員自學(xué)和參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《智能控制理論及應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 控制科學(xué)發(fā)展的歷史
1.2 智能控制產(chǎn)生的背景
1.3 智能控制的基本概念和研究?jī)?nèi)容
1.4 本書的主要內(nèi)容
本章小結(jié)
習(xí)題
第2章專家控制
2.1 專家系統(tǒng)
2.2 知識(shí)表示與推理
2.3 專家控制系統(tǒng)
2.4 自學(xué)習(xí)專家控制系統(tǒng)
2.5 基于粗糙集的專家控制系統(tǒng)
2.6 專家控制系統(tǒng)示例
本章小結(jié).
習(xí)題
第3章模糊控制
3.1 模糊控制的基本概念
3.2 模糊集合與模糊關(guān)系
3.3 模糊關(guān)系與模糊推理
3.4 模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
3.5 模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
3.6 模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析
本章小結(jié)
習(xí)題
第4章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念
4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)類型及其學(xué)習(xí)算法
4.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)
4.4 PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
4.5 神經(jīng)PID控制
4.6 小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
4.7 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)?？刂?br />4.8 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參考自適應(yīng)控制
4.9 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)控制
4.10 深度學(xué)習(xí)
本章小結(jié)
習(xí)題
第5章遺傳算法與智能控制
5.1 遺傳算法的基本原理
5.2 基于遺傳算法的系統(tǒng)辨識(shí)
5.3 基于遺傳算法的PID參數(shù)優(yōu)化
5.4 基于遺傳算法的模糊控制器參數(shù)優(yōu)化
5.5 基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器優(yōu)化
本章小結(jié)
習(xí)題
第6章基于多Agent的智能控制
6.1 Agcnt及多Agent
6.2 多Agent的通信
6.3 基于多Agent的變電站故障診斷
6.4 基于多Agcnt的列車運(yùn)行智能控制
6.5 基于多Agent的水箱液位控制
本章小結(jié)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)