智能控制理论及实现方法研究

本书面向智能控制技术发展前沿，基于近年来国内外智能控制技术的研究成果，从工程应用的角度出发，系统地论述了智能控制理论及实现的方法与技术。本书重点阐述了基于模糊理论的智能控制、基于神经网络的智能控制、专家系统与仿人智能控制等内容。全结构合理，条理清晰，内容丰富新颖，可供从事智能控制研究与应用的科技工作者参考使用。

鲁艳旻，女，1974年生，武汉人，现任教于文华学院，副教授。教学经验丰富，科研成果丰硕，已发表学术科研论文多篇。

目录

前　言

第1章 从传统控制到智能控制 

11 自动控制的基本问题 

12 智能控制的产生 

13 智能控制的基本概念与研究内容 

14 智能控制系统 

15 智能控制的学科结构理论体系 

16 智能控制系统应用现状及研究方向 

第2章 基于模糊理论的智能控制 

21 模糊控制概述 

22 模糊集合及其运算 

23 模糊关系 

24 模糊逻辑与模糊推理 

25 模糊控制的原理及模糊控制器 

26 模糊控制器的设计与实现实例 

27 自适应模糊控制 

第3章 基于神经网络的智能控制 

31 生物神经元与人工神经元模型 

32 神经网络的定义和特点 

33 典型神经网络模型 

34 基于神经网络的系统辨识 

35 基于神经网络的智能控制 

36 神经PID控制 

37 神经控制系统的设计及应用实例 

第4章 专家系统与仿人智能控制 

41 专家系统基础 

42 专家系统的知识表示方法 

43 专家系统的自动推理机制 

44 专家控制系统的结构及原理 

45 专家控制系统的设计与应用实例 

46 专家系统开发工具 

47 一种仿人智能控制 

48 仿人智能控制的多种模式 

49 仿人智能控制系统的设计与应用实例 

第5章 递阶智能控制与学习控制 

51 递阶智能机器的一般理论 

52 递阶智能控制系统的结构与原理 

53 递阶智能控制系统应用实例 

54 学习控制方案 

55 基于规则的自学习控制系统 

第6章 智能优化方法 

61 智能优化算法概述 

62 遗传算法 

63 粒子群优化算法 

64 蚁群优化算法 

65 人工免疫算法 

66 分布估计算法 

第7章 复合智能控制及智能控制和智能优化的融合 

71 复合智能控制概述 

72 模糊控制与神经网络的结合 

73 专家模糊复合控制器 

74 自学习模糊神经控制系统 

75 进化模糊复合控制器 

76 基于免疫克隆优化的模糊神经控制器 