智能控制導(dǎo)論（第二版）

第二版前言
第一版前言
第1章 概述
1.1 智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展
1.1.1 自動(dòng)控制面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
1.1.2 智能控制的發(fā)展和學(xué)科的建立
1.2 智能控制的基本知識(shí)
1.2.1 智能控制的定義與特點(diǎn)
1.2.2 智能控制器的一般結(jié)構(gòu)
1.2.3 智能控制系統(tǒng)的分類
1.3 人工智能的學(xué)派理論與計(jì)算方法
1.3.1 人工智能的學(xué)派理論及其對(duì)智能控制的影響
1.3.2 人工智能與智能控制的計(jì)算方法
1.4 智能控制的結(jié)構(gòu)理論
1.4.1 二元交集結(jié)構(gòu)理論
1.4.2 三元交集結(jié)構(gòu)理論
1.4.3 四元交集結(jié)構(gòu)理論
1.5 本書概要
習(xí)題1
第2章 遞階控制
2.1 遞階智能機(jī)器的一般結(jié)構(gòu)
2.2 遞階智能控制系統(tǒng)舉例
2.2.1 汽車自主駕駛系統(tǒng)的組成
2.2.2 汽車自主駕駛系統(tǒng)的遞階結(jié)構(gòu)
2.2.3 自主駕駛系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與控制算法
2.2.4 自主駕駛系統(tǒng)的試驗(yàn)結(jié)果
2.3 本章小結(jié)
習(xí)題2
第3章 專家控制
3.1 專家系統(tǒng)的基本概念
3.1.1 專家系統(tǒng)的定義與一般結(jié)構(gòu)
3.1.2 專家系統(tǒng)的建造步驟
3.2 專家系統(tǒng)的主要類型及其結(jié)構(gòu)
3.2.1 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)
3.2.2 基于框架的專家系統(tǒng)
3.2.3 基于模型的專家系統(tǒng)
3.3 專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與類型
3.3.1 專家控制系統(tǒng)的控制要求與設(shè)計(jì)原則
3.3.2 專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
3.3.3 專家控制系統(tǒng)的類型
3.4 專家控制系統(tǒng)應(yīng)用舉例
3.4.1 實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)的特點(diǎn)與要求
3.4.2 高爐監(jiān)控專家系統(tǒng)
3.5 本章小結(jié)
習(xí)題3
第4章 模糊控制
4.1 模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
4.1.1 模糊集合、模糊邏輯及其運(yùn)算
4.1.2 模糊關(guān)系與模糊變換
4.1.3 模糊邏輯推理
4.1.4 模糊判決方法
4.2 模糊控制系統(tǒng)的原理與結(jié)構(gòu)
4.2.1 模糊控制原理
4.2.2 模糊控制系統(tǒng)的工作原理
4.3 模糊控制器的設(shè)計(jì)內(nèi)容
4.3.1 模糊控制器的設(shè)計(jì)內(nèi)容與原則
4.3.2 模糊控制器的控制規(guī)則形式
4.4 模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法
4.4.1 模糊系統(tǒng)設(shè)計(jì)的查表法
4.4.2 模糊系統(tǒng)設(shè)計(jì)的梯度下降法
4.4.3 模糊系統(tǒng)設(shè)計(jì)的遞推最小二乘法
4.4.4 模糊系統(tǒng)設(shè)計(jì)的聚類法
4.5 模糊控制器的設(shè)計(jì)實(shí)例與實(shí)現(xiàn)
4.5.1 模糊控制器設(shè)計(jì)
4.5.2 模糊控制器的在線實(shí)現(xiàn)
4.6 Matlab模糊控制工具箱簡(jiǎn)介
4.7 本章小結(jié)
習(xí)題4
第5章 神經(jīng)控制
5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步知識(shí)
5.1.1 神經(jīng)元及其特性
5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與智能控制
5.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本類型和學(xué)習(xí)算法
5.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型模型
5.1.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)表示與推理
5.2 神經(jīng)控制的結(jié)構(gòu)方案
5.2.1 NN學(xué)習(xí)控制
5.2.2 NN直接逆?？刂婆c內(nèi)模控制
5.2.3 NN自適應(yīng)控制
5.3 神經(jīng)控制器的設(shè)計(jì)
5.3.1 神經(jīng)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
5.3.2 神經(jīng)控制器的訓(xùn)練與學(xué)習(xí)算法
5.4 Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱及其仿真
5.4.1 Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱圖形用戶界面設(shè)計(jì)
5.4.2 基于Simulink的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其控制仿真
5.5 本章小結(jié)
習(xí)題5
第6章 學(xué)習(xí)控制
6.1 學(xué)習(xí)控制概述
6.1.1 學(xué)習(xí)控制的定義與研究意義
6.1.2 學(xué)習(xí)控制的發(fā)展及其與自適應(yīng)控制的關(guān)系
6.1.3 對(duì)學(xué)習(xí)控制的要求
6.2 學(xué)習(xí)控制方案
6.2.1 基于模式識(shí)別的學(xué)習(xí)控制
6.2.2 迭代學(xué)習(xí)控制
6.2.3 重復(fù)學(xué)習(xí)控制
6.2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)控制
6.3 學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)應(yīng)用舉例
6.3.1 無縫鋼管張力減徑過程壁厚控制迭代學(xué)習(xí)控制算法
6.3.2 鋼管壁厚迭代學(xué)習(xí)控制的仿真及應(yīng)用結(jié)果
6.4 本章小結(jié)
習(xí)題6
第7章 進(jìn)化控制與免疫控制
7.1 遺傳算法簡(jiǎn)介
7.1.1 遺傳算法的基本原理
7.1.2 遺傳算法的求解步驟
7.2 進(jìn)化控制基本原理
7.2.1 進(jìn)化控制原理與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
7.2.2 進(jìn)化控制的形式化描述
7.3 進(jìn)化控制系統(tǒng)示例
7.4 免疫算法和人工免疫系統(tǒng)原理
7.4.1 自然免疫系統(tǒng)的概念、組成與功能
7.4.2 免疫算法的提出和定義
7.4.3 免疫算法的步驟和框圖
7.5 免疫控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
7.6 免疫控制系統(tǒng)示例
7.7 本章小結(jié)
習(xí)題7
第8章 多真體控制
8.1 分布式人工智能與真體（Agent）
8.1.1 分布式人工智能
8.1.2 Agent及其特性
8.1.3 真體的結(jié)構(gòu)
8.2 多真體系統(tǒng)
8.2.1 多真體系統(tǒng)的模型和結(jié)構(gòu)
8.2.2 多真體系統(tǒng)的協(xié)作、協(xié)商和協(xié)調(diào)
8.2.3 多真體系統(tǒng)的學(xué)習(xí)與規(guī)劃
8.3 多真體控制系統(tǒng)的工作原理
8.3.1 MAS控制系統(tǒng)的基本原理和結(jié)構(gòu)
8.3.2 MAS控制系統(tǒng)的信息模型
8.4 本章小結(jié)
習(xí)題8
第9章 網(wǎng)絡(luò)控制
9.1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)控制基礎(chǔ)
9.1.1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)及其結(jié)構(gòu)
9.1.2 數(shù)據(jù)通信與網(wǎng)絡(luò)通信
9.1.3 網(wǎng)絡(luò)控制的基本問題
9.2 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)
9.2.1 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的一般原理與結(jié)構(gòu)
9.2.2 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的特點(diǎn)與影響因素
9.3 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
9.3.1 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量
9.3.2 系統(tǒng)控制性能
9.4 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的應(yīng)用舉例
9.4.1 煙草包裝網(wǎng)絡(luò)測(cè)控系統(tǒng)的工作原理
9.4.2 煙草包裝網(wǎng)絡(luò)測(cè)控系統(tǒng)的功能與特色
9.5 本章小結(jié)
習(xí)題9
第10章 復(fù)合智能控制
10.1 復(fù)合智能控制概述
10.2 模糊神經(jīng)復(fù)合控制原理
10.3 模糊神經(jīng)復(fù)合控制系統(tǒng)舉例
10.3.1 自學(xué)習(xí)模糊神經(jīng)控制模型
10.3.2 自學(xué)習(xí)模糊神經(jīng)控制算法
10.3.3 弧焊過程自學(xué)習(xí)模糊神經(jīng)控制系統(tǒng)
10.4 專家模糊復(fù)合控制器
10.4.1 專家模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
10.4.2 專家模糊控制系統(tǒng)示例
10.5 仿人控制
10.5.1 仿人控制的基本原理和原型算法
10.5.2 仿人控制器的屬性與設(shè)計(jì)依據(jù)
10.5.3 仿人智能控制器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)步驟
10.6 本章小結(jié)
習(xí)題10
附錄 各章教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)和要求
參考文獻(xiàn)