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第1章 智能控制概述1

1.1 智能控制的提出和发展1

1.2 智能控制的基本概念3

1.2.1 智能控制的理论框架3

1.2.2 智能控制的定义4

1.3 智能控制的主要形式4

1.4 智能控制系统的研究对象7

1.5 智能控制系统的主要功能特点7

1.6 智能控制研究的数学工具8

1.7 智能控制的应用8

习题9

第2章 模糊逻辑理论基础10

2.1 普通集合理论10

2.1.1 集合的概念10

2.1.2 集合的表示方法10

2.1.3 子集、真子集、空集、全集的概念11

2.1.4 集合的运算及运算性质12

2.1.5 集合的直积12

2.1.6 映射与关系13

2.2 模糊集合13

2.2.1 模糊子集的定义及表示13

2.2.2 模糊集合的表示方法14

2.2.3 模糊子集的基本运算及性质15

2.3 λ水平截集16

2.4 分解定理和扩张原理17

2.4.1 分解定理17

2.4.2 扩张原理18

2.5 隶属度函数的确定方法19

2.5.1 确定隶属度函数的方法19

2.5.2 常见的隶属度函数20

2.6 模糊关系与模糊矩阵22

2.6.1 模糊关系的定义及表示方法22

2.6.2 模糊矩阵23

2.6.3 模糊矩阵的合成运算及性质24

2.6.4 模糊向量25

2.7 模糊逻辑与模糊推理27

2.7.1 模糊逻辑27

2.7.2 模糊语言28

2.7.3 模糊语言变量33

2.7.4 模糊推理语句34

2.8 模糊推理方法37

2.8.1 似然推理37

2.8.2 几种模糊推理方法37

2.8.3 多输入多规则模糊推理方法44

2.8.4 单点输入模糊推理方法46

2.8.5 Tsukamoto模糊推理方法46

2.8.6 Sugeno模糊推理方法47

习题49

第3章 模糊控制51

3.1 模糊控制系统51

3.1.1 模糊控制系统的组成51

3.1.2 模糊控制系统的基本原理52

3.2 模糊控制器设计52

3.2.1 模糊控制器的结构53

3.2.2 模糊控制规则53

3.2.3 精确量和模糊量的相互转换58

3.2.4 论域、量化因子、比例因子的选择61

3.2.5 一个简单的模糊控制器设计64

3.3 模糊控制查询表68

3.3.1 模糊控制查询表设计方法68

3.3.2 模糊控制算法的计算机实现76

3.4 PID模糊控制器76

3.4.1 PID控制原理76

3.4.2 模糊自适应整定PID控制器设计77

3.5 模糊控制的应用实例80

3.6 模糊控制系统Matlab设计83

3.6.1 隶属度函数与模糊控制规则设计83

3.6.2 基于Simulink的模糊控制系统设计86

习题86

第4章 神经网络原理88

4.1 引言88

4.2 基本概念89

4.3 感知器97

4.4 BP神经网络102

4.4.1 BP神经网络原理102

4.4.2 BP神经网络学习算法105

4.4.3 BP神经网络的Matlab程序设计106

4.5 RBF神经网络108

4.6 Hopfield神经网络112

4.6.1 离散型Hopfield神经网络112

4.6.2 连续型Hopfield神经网络114

4.7 支持向量机网络119

4.7.1 线性支持向量机119

4.7.2 支持向量机的高维映射122

4.7.3 支持向量机回归124

习题126

第5章 神经网络控制128

5.1 神经网络控制结构128

5.2 神经网络自校正控制129

5.3 神经网络PID控制131

5.4 神经网络参考模型自适应控制的Matlab仿真136

5.5 基于SVM非线性估计的空间机械臂自适应滑模控制138

习题142

第6章 计算智能144

6.1 遗传算法144

6.1.1 遗传算法的基本原理144

6.1.2 遗传算法的实现过程147

6.1.3 遗传算法的实现方法150

6.1.4 遗传算法的模式定理155

6.1.5 遗传算法的应用158

6.2 粒子群算法159

6.2.1 粒子群算法159

6.2.2 粒子群算法原理160

6.2.3 粒子群算法流程161

6.2.4 基本粒子群算法的缺点161

6.2.5 算例161

6.3 量子进化算法163

6.3.1 量子进化算法163

6.3.2 量子进化算法原理163

6.3.3 量子进化算法设计166

6.3.4 量子进化算法在苹果糖度漫透射近红外光谱分析中的应用168

习题174

参考文献175