智能控制基础 韦巍等 清华大学出版社 9787302169185
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作者:
韦巍等
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出版社:
清华大学出版社
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ISBN:
9787302169185
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出版时间:
2008-11
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版次:
1
-
装帧:
平装
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开本:
16开
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纸张:
胶版纸
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作者:
韦巍等
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出版社:
清华大学出版社
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ISBN:
9787302169185
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出版时间:
2008-11
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版次:
1
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装帧:
平装
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基本信息
书名:智能控制基础
定价：49.00元
作者:韦巍等
出版社：清华大学出版社
出版日期：2008-11-01
ISBN：9787302169185
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版次：
装帧：平装-胶订
开本：16开
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内容提要
目录
1.1 智能控制的发展1.1.1 智能控制问题的提出1.1.2 智能控制的发展1.2 智能控制的几个主要分支1.2.1 基于知识的专家系统1.2.2 模糊控制1.2.3 神经元网络控制1.2.4 学习控制1.3 智能控制系统的构成原理1.3.1 智能控制系统结构1.3.2 智能控制系统的特点1.3.3 智能控制系统研究的主要数学工具 习题和思考题第2章 模糊控制论 2.1 引言2.2 模糊集合论基础2.2.1 模糊集的概念2.2.2 模糊集合的运算2.2.3 模糊集合运算的基本性质2.2.4 隶属度函数的建立2.2.5 模糊关系2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成2.3.1 二值逻辑2.3.2 模糊逻辑的基本运算2.3.3 模糊语言逻辑2.3.4 模糊逻辑推理2.3.5 模糊关系方程的解2.4 模糊控制系统的组成2.4.1 模糊化过程2.4.2 知识库2.4.3 决策逻辑2.4.4 精确化过程2.5 模糊控制系统的设计2.5.1 模糊控制器的结构设计2.5.2 模糊控制器的基本类型2.5.3 模糊控制器的设计原则2.5.4 模糊控制器的常规设计方法2.6 模糊PID控制器2.6.1 模糊控制器和常规PID的混合结构2.6.2 常规PID参数的模糊自整定技术2.7 模糊控制器的应用2.7.1 流量控制的模糊控制器设计2.7.2 倒立摆的模糊控制 习题和思考题第3章 人工神经元网络控制论3.1 引言3.1.1 神经元模型3.1.2 神经网络的模型分类3.1.3 神经网络的学习算法3.1.4 神经网络的泛化能力3.2 前向神经网络模型3.2.1 多层神经网络结构3.2.2 多层传播网络的BP学习算法3.2.3 快速的BP改进算法3.2.4 BP学习算法的MATLAB例程3.3 动态神经网络模型3.3.1 带时滞的多层感知器网络3.3.2 Hopfield神经网络3.3.3 回归神经网络3.4 CMAC神经网络3.4.1 小脑网络的感知器模型3.4.2 CMAC的映射原理3.4.3 CMAC网络的学习算法3.5 RBF神经网络模型3.5.1 具有固定中心的RBF神经网络的训练3.5.2 径向基神经网络训练的随机梯度逼近法3.6 神经网络控制基础3.6.1 引言3.6.2 神经网络的逼近能力3.7 非线性动态系统的神经网络辨识3.7.1 神经网络的辨识基础3.7.2 神经网络辨识模型的结构3.7.3 非线性动态系统的神经网络辨识3.8 神经网络控制的学习机制3.8.1 监督式学习3.8.2 增强式学习3.9 神经网络控制器的设计3.9.1 神经网络直接逆模型控制法3.9.2 直接网络控制法3.9.3 多神经网络自学习控制法3.10 单一神经元控制 习题和思考题第4章 专家控制4.1 引言4.2 专家控制的基本原理4.2.1 专家控制系统的基本内容4.2.2 知识表达4.2.3 知识推理4.2.4 专家控制系统的设计4.3 专家控制应用举例4.3.1 PID专家控制系统设计4.3.2 过程专家控制系统4.4 仿人智能控制4.4.1 仿人智能控制的引入4.4.2 仿人智能控制的基本概念4.4.3 仿人智能控制的实现4.4.4 仿人智能控制的应用举例 习题和思考题 上机实验题第5章 分层递阶智能控制5.1 引言5.2 递阶智能控制的基本原理5.3 递阶智能控制的组织和协调5.3.1 递阶智能控制的组织级5.3.2 递阶智能控制的协调级5.3.3 递阶智能控制的执行级5.4 分层递阶智能控制的应用举例5.4.1 智能机器人系统的递阶控制5.4.2 集散递阶智能控制系统 习题和思考题第6章 学习控制6.1 迭代学习控制6.1.1 迭代学习控制的基本思想6.1.2 线性时变系统的迭代学习控制6.1.3 一类非线性动态系统的迭代学习控制6.1.4 多关节机械手的迭代学习控制6.1.5 迭代学习控制面临的挑战6.2 增强学习6.2.1 增强学习的基本思想6.2.2 增强学习的主要算法6.2.3 增强学习在控制中的应用 习题和思考题 上机实验题第7章 模糊神经网络控制与自适应神经网络7.1 模糊神经网络控制7.1.1 神经网络与模糊控制系统7.1.2 模糊神经网络的学习算法7.2 基于神经元网络的自适应控制7.2.1 神经网络的模型参考自适应控制7.2.2 神经网络的自校正控制7.3 自适应神经网络结构学习7.3.1 神经网络结构设计准则7.3.2神经网络结构设计方法第8章 进化算法8.1 引言8.2 遗传学习原理与算法8.2.1 遗传学习的基本思想8.2.2 遗传学习算法的理论基础8.2.3 遗传学习算法的改良8.2.4 遗传学习算法的应用8.3 人工免疫进化算法8.3.1 免疫系统的基本概念8.3.2 人工免疫进化的引入和算法的提出 习题和思考题第9章 多智能体系统控制9.1 引言9.1.1 多智能体系统的概念9.1.2 多智能体系统的发展9.2 多智能体系统的理论9.2.1 多智能体系统的理论模型9.2.2 多智能体系统的通信9.2.3 多智能体系统的协调与协作9.3 多智能体控制系统9.3.1 基于符号推理的多智能体控制系统9.3.2 基于行为主义的多智能体控制系统9.3.3 基于进化思想的多智能体控制系统9.4 多智能体控制系统的应用举例9.4.1 多机器人控制系统9.4.2 交通管理系统 习题和思考题 上机实验题参考文献
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