智能控制技術(shù)

定　價(jià)：￥29.00

作　者：	修春波，夏琳琳等著
出版社：	中國水利水電出版社
叢編項(xiàng)：	普通高等教育"十二五"規(guī)劃教材
標(biāo)　簽：	工學(xué) 教材研究生/本科/專科教材

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ISBN：	9787517013877	出版時(shí)間：	2013-12-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	236	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《智能控制技術(shù)/普通高等教育“十二五”規(guī)劃教材》較全面地?cái)⑹隽酥悄芸刂频幕纠碚?、方法和?yīng)用。全書共11章。主要內(nèi)容為：專家控制的基本原理和應(yīng)用；模糊控制的基本原理和應(yīng)用；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理和應(yīng)用；遺傳算法及其應(yīng)用和迭代學(xué)習(xí)控制方法及其應(yīng)用?！吨悄芸刂萍夹g(shù)/普通高等教育“十二五”規(guī)劃教材》系統(tǒng)性強(qiáng)，突出理論聯(lián)系實(shí)際，敘述深入淺出，適合于初學(xué)者學(xué)習(xí)。書中給出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定數(shù)量的習(xí)題和上機(jī)操作題

作者簡介

　　修春波（1978.12-），男，工學(xué)博士，天津工業(yè)大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師。2005年畢業(yè)于北京理工大學(xué)自動控制系，在混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)識別與跟蹤、時(shí)間序列預(yù)測分析等領(lǐng)域開展了較為深入的研究。發(fā)表學(xué)術(shù)論文80余篇。主持國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目1項(xiàng)。承擔(dān)智能控制、模式識別以及人工智能等課程的教學(xué)工作。

圖書目錄

前言
第1章緒論
1.1 智能控制的發(fā)展史
1.2 智能控制的特點(diǎn)
1.3 智能控制的主要形式
1.4 智能控制的應(yīng)用
第2章模糊理論
2.1 模糊理論的產(chǎn)生與發(fā)展
2.2 模糊理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2.3 模糊推理
第3章模糊控制
3.1 基本模糊控制系統(tǒng)及模糊控制器
3.2 模糊PID控制器的設(shè)計(jì)
3.3 T-S模糊模型
3.4 Mamdani模糊模型前言第1章緒論 1.1 智能控制的發(fā)展史 1.2 智能控制的特點(diǎn) 1.3 智能控制的主要形式 1.4 智能控制的應(yīng)用第2章模糊理論 2.1 模糊理論的產(chǎn)生與發(fā)展 2.2 模糊理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 2.3 模糊推理第3章模糊控制 3.1 基本模糊控制系統(tǒng)及模糊控制器 3.2 模糊PID控制器的設(shè)計(jì) 3.3 T-S模糊模型 3.4 Mamdani模糊模型第4章專家控制 4.1 專家系統(tǒng)的概述 4.2 專家控制 4.3 專家控制系統(tǒng)知識表示 4.4 專家控制系統(tǒng)設(shè)計(jì) 第5章混沌理論初步與混沌控制 5.1 混沌理論 5.2 混沌控制第6章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的興起與發(fā)展 6.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能模型 6.3 典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6.4 G-S混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)識別中的應(yīng)用 6.5 自適應(yīng)神經(jīng)模糊系統(tǒng)在足球機(jī)器人比賽射門點(diǎn)中的應(yīng)用第7章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 7.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的分類 7.2 基于傳統(tǒng)控制理論的神經(jīng)控制 7.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制 7.4 基于模糊控制的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制仿真實(shí)例第8章仿人智能控制 8.1 仿人智能控制原理 8.2 仿人智能控制理論基礎(chǔ)研究 8.3 仿人智能控制器設(shè)計(jì)方法研究 8.4 仿人控制器設(shè)計(jì)示例第9章智能優(yōu)化計(jì)算 9.1 優(yōu)化問題的分類 9.2 優(yōu)化算法分類 9.3 梯度優(yōu)化計(jì)算 9.4 混沌優(yōu)化 9.5 模擬退火算法 9.6 遺傳算法 9.7 蟻群算法 9.8 粒子群算法及應(yīng)用 9.9 魚群算法簡介 9.1 0混合優(yōu)化計(jì)算方法簡介參考文獻(xiàn)