北京高等教育精品教材：智能控制（第2版）
出版时间:
2012-07
版次:
2
ISBN:
9787121091384
定价:
35.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
294页
字数:
486千字
正文语种:
简体中文
20人买过
-
《北京高等教育精品教材：智能控制（第2版）》较全面地叙述了智能控制的基本理论、方法和应用。全书共11章。主要内容为：专家控制的基本原理和应用；模糊控制的基本原理和应用；神经网络控制的墓本原理和应用；遗传算法及其应用；迭代学习控制方法及其应用。
本书系统性强，突出理论联系实际，叙述深入浅出，适合于初学者学习。书中给出了一些智能算法的matlab仿真程序，并配有一定数量的习题和上机操作题。
《北京高等教育精品教材：智能控制（第2版）》可作为高等院校自动化、计算机应用、电子工程等专业的硕士研究生和高年级本科生的教材，也可供从事自动化领域的工程技术人员阅读和参考。 第1章结论
1.1智能控制的发展过程
1.2智能控制的几个重要分支
1.3智能控制的特点、研究工具
思考题与习题
第2章专家控制
2.1专家系统
2.2专家控制
2.3专家pid控制
思考题与习题
附录（程序代码）
第3章模糊控制的理论基础
3.1概述
3.2模糊集合
3.3隶属函数
3.4模糊关系及其运算
3.5模糊推理
思考题与习题
附录（程序代码）
第4章模糊控制
4.1模糊控制的基本原理
4.2模糊控制系统分类
4.3模糊控制器的设计
4.4模糊控制应用实例--洗衣机的模糊控制
4.5模糊自适应整定pid控制
4.6sugeno模糊模型
4.7基于sugeno模糊模型的倒立摆模糊控制
4.8模糊控制的应用
4.9模糊控制发展概况
思考题与习题
附录（程序代码）
第5章自适应模糊控制
5.1模糊逼近
5.2间接自适应模糊控制
5.3直接自适应模糊控制
5.4机器人关节数学模型
思考题与习题
附录（程序代码）
第6章神经网络的理论基础
6.1神经网络发展简史
6.2神经网络原理
6.3神经网络的分类..
6.4神经网络学习算法
6.5神经网络的特征及要素
6.6神经网络控制的研究领域
思考题与习题
第7章典型神经网络
7.1单神经元网络
7.2bp神经网络
7.3rbf神经网络
7.4回归神经网络
思考题与习题
附录（程序代码）
第8章高级神经网络
8.1模糊rbf网络
8.2pi-sigma神经网络
8.3小脑模型神经网络
8.4hopfield网络
8.5基于hopfield网络的路径优化
思考题与习题
附录（程序代码）
第9章神经网络控制
9.1概述
9.2神经网络控制的结构
9.3单神经元自适应控制
9.4rbf网络监督控制
9.5rbf网络自校正控制
9.6基于rbf网络直接模型参考自适应控制
9.7基于不确定逼近的rbf网络自适应控制
9.8基于模型整体逼近的机器人rbf网络自适应控制
9.9神经网络数字控制
思考题与习题
附录（程序代码）
第10章遗传算法及其应用
10.1遗传算法的基本原理
10.2遗传算法的特点
10.3遗传算法的发展及应用
10.4遗传算法的设计
10.5遗传算法求函数极大值
10.6基于遗传算法优化的rbf网络逼近
10.7基于遗传算法的伺服系统静态摩擦参数辨识
思考题与习题
附录（程序代码）
第11章迭代学习控制
11.1基本原理
11.2基本迭代学习控制算法
11.3迭代学习控制的关键技术
11.4机械手轨迹跟踪迭代学习控制仿真实例
11.5线性时变连续系统迭代学习控制
11.6移动机器人轨迹跟踪迭代学习控制
思考题与习题
附录（程序代码）
附录a
参考文献
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内容简介:
《北京高等教育精品教材：智能控制（第2版）》较全面地叙述了智能控制的基本理论、方法和应用。全书共11章。主要内容为：专家控制的基本原理和应用；模糊控制的基本原理和应用；神经网络控制的墓本原理和应用；遗传算法及其应用；迭代学习控制方法及其应用。
本书系统性强，突出理论联系实际，叙述深入浅出，适合于初学者学习。书中给出了一些智能算法的matlab仿真程序，并配有一定数量的习题和上机操作题。
《北京高等教育精品教材：智能控制（第2版）》可作为高等院校自动化、计算机应用、电子工程等专业的硕士研究生和高年级本科生的教材，也可供从事自动化领域的工程技术人员阅读和参考。
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目录:
第1章结论
1.1智能控制的发展过程
1.2智能控制的几个重要分支
1.3智能控制的特点、研究工具
思考题与习题
第2章专家控制
2.1专家系统
2.2专家控制
2.3专家pid控制
思考题与习题
附录（程序代码）
第3章模糊控制的理论基础
3.1概述
3.2模糊集合
3.3隶属函数
3.4模糊关系及其运算
3.5模糊推理
思考题与习题
附录（程序代码）
第4章模糊控制
4.1模糊控制的基本原理
4.2模糊控制系统分类
4.3模糊控制器的设计
4.4模糊控制应用实例--洗衣机的模糊控制
4.5模糊自适应整定pid控制
4.6sugeno模糊模型
4.7基于sugeno模糊模型的倒立摆模糊控制
4.8模糊控制的应用
4.9模糊控制发展概况
思考题与习题
附录（程序代码）
第5章自适应模糊控制
5.1模糊逼近
5.2间接自适应模糊控制
5.3直接自适应模糊控制
5.4机器人关节数学模型
思考题与习题
附录（程序代码）
第6章神经网络的理论基础
6.1神经网络发展简史
6.2神经网络原理
6.3神经网络的分类..
6.4神经网络学习算法
6.5神经网络的特征及要素
6.6神经网络控制的研究领域
思考题与习题
第7章典型神经网络
7.1单神经元网络
7.2bp神经网络
7.3rbf神经网络
7.4回归神经网络
思考题与习题
附录（程序代码）
第8章高级神经网络
8.1模糊rbf网络
8.2pi-sigma神经网络
8.3小脑模型神经网络
8.4hopfield网络
8.5基于hopfield网络的路径优化
思考题与习题
附录（程序代码）
第9章神经网络控制
9.1概述
9.2神经网络控制的结构
9.3单神经元自适应控制
9.4rbf网络监督控制
9.5rbf网络自校正控制
9.6基于rbf网络直接模型参考自适应控制
9.7基于不确定逼近的rbf网络自适应控制
9.8基于模型整体逼近的机器人rbf网络自适应控制
9.9神经网络数字控制
思考题与习题
附录（程序代码）
第10章遗传算法及其应用
10.1遗传算法的基本原理
10.2遗传算法的特点
10.3遗传算法的发展及应用
10.4遗传算法的设计
10.5遗传算法求函数极大值
10.6基于遗传算法优化的rbf网络逼近
10.7基于遗传算法的伺服系统静态摩擦参数辨识
思考题与习题
附录（程序代码）
第11章迭代学习控制
11.1基本原理
11.2基本迭代学习控制算法
11.3迭代学习控制的关键技术
11.4机械手轨迹跟踪迭代学习控制仿真实例
11.5线性时变连续系统迭代学习控制
11.6移动机器人轨迹跟踪迭代学习控制
思考题与习题
附录（程序代码）
附录a
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