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目录1

出版说明1

前言1

第1章 概论1

1.1 控制科学发展的新阶段——智能控制1

1.2 智能控制的基本概念与研究内容3

1.2.1 模糊逻辑控制3

1.2.2 神经网络控制5

1.2.3 遗传算法6

1.3 本书的主要内容6

第2章 复杂系统结构与智能控制8

2.1 复杂系统的分层递阶智能控制8

2.1.1 分层递阶智能控制的一般结构原理8

2.1.2 组织级9

2.1.3 协调级10

2.1.4 执行级的最优控制11

2.2 专家系统13

2.2.1 专家系统的基本组成与特点13

2.2.2 专家智能控制系统的基本原理15

2.2.3 仿人智能控制17

2.3 学习控制20

2.3.1 基于模式识别的学习控制20

2.3.2 再励学习控制21

2.3.3　 Bayes学习控制22

2.3.4 迭代学习控制22

2.3.5 基于联结主义的学习控制23

2.4 习题与思考题24

第3章 模糊集合与模糊推理25

3.1 模糊集合及其运算25

3.1.1 模糊集合的定义及表示方法25

3.1.2 模糊集合的基本运算29

3.1.3 模糊集合运算的基本性质31

3.2.1 模糊关系的定义及表示方法32

3.2 模糊关系与模糊推理32

3.2.2 模糊关系的合成35

3.2.3 语言变量与蕴含关系36

3.2.4 近似推理40

3.3 基于规则库的模糊推理41

3.3.1 模糊推理的基本方法41

3.3.2 模糊推理的性质45

3.3.3 模糊控制中几种常用的模糊推理50

3.4 习题与思考题51

第4章 基于模糊推理的智能控制53

4.1 模糊控制系统的基本概念53

4.1.1 模糊控制系统组成53

4.1.2 模糊控制系统的原理与特点54

4.1.3 模糊控制系统分类55

4.2 模糊控制的基本原理57

4.3.1 Mamdani型模糊控制系统的工作原理62

4.3 模糊控制系统的两种基本类型62

4.3.2 T-S型模糊控制系统的工作原理63

4.4 模糊控制器的设计过程64

4.4.1 输入量的模糊化64

4.4.2 模糊规则与模糊推理65

4.4.3 模糊判决67

4.5 模糊控制系统的分析与设计68

4.5.1 模糊模型68

4.5.2 模糊关系模型的辨识69

4.5.3 基于Takagi-Sugeno模糊模型的辨识74

4.5.4 模糊控制系统的稳定性分析83

4.6 模糊控制系统的应用86

4.6.1 蒸汽发动机的模糊控制系统86

4.6.2 聚丙烯反应釜的模糊控制系统90

4.7 习题与思考题93

第5章 神经元与神经网络95

5.1 神经网络的基本概念95

5.1.1 神经元网络的基本原理和结构96

5.1.2 神经元网络的模型97

5.1.3 神经元的连结方式99

5.2 前馈神经网络100

5.2.1 感知器100

5.2.2 BP网络101

5.2.3 GMDH网络102

5.2.4 RBF网络104

5.3 反馈神经网络105

5.3.3 Hopfield网络模型106

5.3.2 盒中脑（BSB）模型106

5.3.1 CG网络模型106

5.3.4 回归BP网络109

5.3.5 Boltzmann网络109

5.4 模糊神经网络111

5.4.1 基于标准模型的模糊神经网络111

5.4.2 基于Takagi-Sugenno模型的模糊神经网络117

5.5 习题与思考题122

6.1.1 逼近理论与网络控制123

第6章 基于神经网络的智能控制123

6.1 神经网络建模123

6.1.2 利用多层静态网络的系统建模127

6.1.3 利用动态网络的系统建模129

6.2 神经网络控制134

6.2.1 神经网络控制系统的结构134

6.2.2 基于神经网络的控制器设计136

6.3 神经网络控制系统的分析143

6.4 神经网络控制系统的应用148

6.4.1 神经网络的模型辨识148

6.4.2 基于神经元网络的机械手控制150

6.5 习题与思考题155

第7章 智能控制中的现代优化方法156

7.1 遗传算法的基本原理156

7.1.1 遗传算法的生物学基础156

7.1.2 遗传算法的基本概念157

7.1.3 遗传算法的基本实现158

7.1.4 遗传算法的特点166

7.1.5 遗传算法的应用167

7.2 遗传算法在加热炉控制系统建模中的应用168

7.2.1 遗传算法建模原理169

7.2.2 加热炉对象的遗传算法建模170

7.2.3 遗传算法建模实验及仿真验证171

7.3 遗传算法在模糊控制器设计中的应用174

7.3.1 对解进行编码175

7.3.2 对解进行寻优176

7.3.3 仿真及结果176

7.4 遗传算法在神经网络控制器设计中的应用177

7.4.1 神经网络为什么需要遗传算法177

7.4.2 遗传算法在神经网络中的应用177

7.5 其他现代优化方法178

7.5.1 基本思想179

7.5.2 两种算法的特点181

7.6 习题与思考题182

8.1 数据挖掘与信息处理的基本概念183

8.1.1 数据挖掘的基本慨念183

8.1.2 信息处理的基本概念183

第8章 控制系统数据处理的智能方法183

8.2 基于智能技术的控制系统数据挖掘184

8.2.1 数据挖掘中常用技术184

8.2.2 数据挖掘的功能特性187

8.2.3 数据挖掘在控制系统的应用SAS技术在宝钢的应用194

8.3.1 数据校正196

8.3 基于智能技术的控制系统数据校正与数据融合196

8.3.2 数据融合199

8.4 习题与思考题204

第9章 智能控制的进一步发展：自适应与学习206

9.1 自适应控制206

9.2 学习控制206

9.3 学习控制和自适应控制的关系208

参考文献210