智能控制理论及应用

1 (p1): 第1章 绪论
1 (p1-1): 1.1 智能控制概述
1 (p1-1-1): 1.1.1 传统控制和智能控制
2 (p1-1-2): 1.1.2 智能控制的应用对象
2 (p1-1-3): 1.1.3 智能控制的基本特点
3 (p1-2): 1.2 智能控制系统的主要类型
3 (p1-2-1): 1.2.1 模糊控制
4 (p1-2-2): 1.2.2 神经网络控制
5 (p1-2-3): 1.2.3 专家控制系统
5 (p1-2-4): 1.2.4 分层递阶智能控制
6 (p1-3): 1.3 智能控制的产生与发展
6 (p1-3-1): 1.3.1 自动控制理论的产生与发展过程
7 (p1-3-2): 1.3.2 智能控制的产生与发展过程
9 (p1-3-3): 1.3.3 智能控制的理论结构
9 (p1-4): 1.4 智能控制的主要应用领域
10 (p1-4-1): 1.4.1 在机器人系统中的应用
10 (p1-4-2): 1.4.2 在CIMS和CIPS中的应用
11 (p1-4-3): 1.4.3 在航天航空控制系统中的应用
11 (p1-4-4): 1.4.4 在社会经济管理系统中的应用
12 (p1-4-5): 1.4.5 在交通运输系统中的应用
13 (p1-5): 思考题与习题
14 (p2): 第2章 模糊控制
14 (p2-1): 2.1 引言
14 (p2-1-1): 2.1.1 模糊控制理论的产生及发展概况
15 (p2-1-2): 2.1.2 模糊控制的概念和特点
15 (p2-2): 2.2 经典集合论
15 (p2-2-1): 2.2.1 经典集合及其运算
18 (p2-2-2): 2.2.2 关系与映射
21 (p2-3): 2.3 模糊集合基础
21 (p2-3-1): 2.3.1 模糊集合及其运算
25 (p2-3-2): 2.3.2 隶属度函数及其确定
29 (p2-3-3): 2.3.3 模糊关系
35 (p2-3-4): 2.3.4 模糊语言变量与模糊语句
38 (p2-3-5): 2.3.5 模糊推理
44 (p2-4): 2.4 模糊控制器的工作原理
44 (p2-4-1): 2.4.1 模糊控制与传统控制
45 (p2-4-2): 2.4.2 模糊控制系统的组成
46 (p2-4-3): 2.4.3 确定量的模糊化
48 (p2-4-4): 2.4.4 模糊控制算法的设计
49 (p2-4-5): 2.4.5 模糊推理
52 (p2-4-6): 2.4.6 输出信息的模糊判决
53 (p2-4-7): 2.4.7 基本模糊控制器的设计
58 (p2-4-8): 2.4.8 模糊模型的建立
66 (p2-5): 2.5 模糊控制仿真应用实例
66 (p2-5-1): 2.5.1 模糊控制系统的常用算法
67 (p2-5-2): 2.5.2 模糊控制系统控制器设计的仿真实例
78 (p2-6): 2.6 模糊控制系统设计及应用实例
78 (p2-6-1): 2.6.1 全自动洗衣机的模糊控制
82 (p2-6-2): 2.6.2 地铁机车的模糊控制
85 (p2-6-3): 2.6.3 模糊控制在交流伺服系统中的应用
88 (p2-7): 2.7 常用模糊逻辑控制实现软件
89 (p2-7-1): 2.7.1 FuzzyTECH系统
90 (p2-7-2): 2.7.2 FIDE系统
91 (p2-7-3): 2.7.3 MATLAB模糊逻辑工具箱
93 (p2-7-4): 2.7.4 模糊控制系统开发工具包FCDS
94 (p2-8): 思考题与习题
96 (p3): 第3章 神经网络控制及应用
96 (p3-1): 3.1 神经网络基础
96 (p3-1-1): 3.1.1 神经网络的基本特征与功能
98 (p3-1-2): 3.1.2 生物神经元及其信息处理机制
101 (p3-1-3): 3.1.3 人工神经元模型及神经网络模型
105 (p3-1-4): 3.1.4 多层感知器与BP算法
114 (p3-1-5): 3.1.5 径向基函数网络
119 (p3-1-6): 3.1.6 反馈网络
123 (p3-1-7): 3.1.7 递归网络
130 (p3-1-8): 3.1.8 小脑模型神经网络
136 (p3-2): 3.2 神经网络系统辨识
136 (p3-2-1): 3.2.1 神经网络系统辨识原理
138 (p3-2-2): 3.2.2 系统模型的神经网络辨识
145 (p3-3): 3.3 神经网络控制
146 (p3-3-1): 3.3.1 神经网络控制系统结构
149 (p3-3-2): 3.3.2 神经网络PID控制
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