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智能控制 版權信息
- ISBN：9787111767947
- 條形碼：9787111767947 ; 978-7-111-76794-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能控制 本書特色
本書遵循教指委相關指導文件和高等院校學生學習規(guī)律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，注重理論與實踐相結合。
智能控制 內容簡介
本書以講授智能控制基礎知識和技術應用為目標，在闡述理論知識的基礎上，結合礦渣微粉生產多模型自適應控制、旋轉系統(tǒng)重復控制、柔性關節(jié)機器人控制，講解了智能控制的技術應用；闡述了人工智能與智能控制的聯(lián)系、智能控制相關政策和發(fā)展方向。全書共9 章，包括智能控制概述、神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)、專家控制系統(tǒng)、智能PID 控制、學習控制、基于智能優(yōu)化算法的智能控制、機器人智能控制與智能控制展望。 本書可作為高等院校自動化、智能科學與技術、機電工程、機器人、電子工程等相關專業(yè)的教材，也可作為相關研究、設計人員的參考書。
智能控制 目錄
目錄前言第1章智能控制概述1.1智能控制的產生1.1.1傳統(tǒng)控制所面臨的問題1.1.2智能控制的產生和發(fā)展1.2智能控制的定義和研究對象1.2.1智能控制的定義1.2.2智能控制的研究對象1.3智能控制系統(tǒng)的性能和特點1.3.1智能控制系統(tǒng)的性能1.3.2智能控制系統(tǒng)的特點1.4智能控制系統(tǒng)的分類1.4.1神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)目錄前言第1章智能控制概述1.1智能控制的產生1.1.1傳統(tǒng)控制所面臨的問題1.1.2智能控制的產生和發(fā)展1.2智能控制的定義和研究對象1.2.1智能控制的定義1.2.2智能控制的研究對象1.3智能控制系統(tǒng)的性能和特點1.3.1智能控制系統(tǒng)的性能1.3.2智能控制系統(tǒng)的特點1.4智能控制系統(tǒng)的分類1.4.1神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)1.4.2模糊控制系統(tǒng)1.4.3專家控制系統(tǒng)1.4.4智能PID控制系統(tǒng)1.4.5學習控制系統(tǒng)1.4.6進化類優(yōu)化智能控制系統(tǒng)本章小結思考題與習題參考文獻第2章神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述2.1.1人工神經(jīng)元及其特性2.1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本類型2.1.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法2.2典型神經(jīng)網(wǎng)絡2.2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡及其學習算法2.2.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡及其學習算法2.3神經(jīng)網(wǎng)絡建模2.3.1正向模型2.3.2逆向模型2.3.3神經(jīng)網(wǎng)絡建模實例2.4神經(jīng)網(wǎng)絡控制2.4.1神經(jīng)網(wǎng)絡監(jiān)督控制2.4.2神經(jīng)網(wǎng)絡直接逆控制2.4.3神經(jīng)網(wǎng)絡內模控制2.4.4神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制2.4.5神經(jīng)網(wǎng)絡多模型自適應控制2.5基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡的多模型自適應控制器設計與實現(xiàn)2.5.1礦渣微粉生產多工況切換自適應控制問題2.5.2基于串并動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡多模型自適應控制器設計2.5.3礦渣微粉生產神經(jīng)網(wǎng)絡多模型自適應控制實驗本章小結思考題與習題參考文獻第3章模糊控制系統(tǒng)3.1模糊數(shù)學基礎3.1.1模糊集合、模糊關系及其運算3.1.2語言變量、模糊規(guī)則與模糊推理3.2模糊控制系統(tǒng)的原理與結構3.2.1模糊控制的基本原理3.2.2模糊控制系統(tǒng)的工作原理3.3模糊控制器的設計與實現(xiàn)3.3.1模糊控制系統(tǒng)的設計原則3.3.2模糊控制系統(tǒng)設計的快速查表法3.3.3模糊控制系統(tǒng)設計的梯度下降法3.3.4模糊控制器的設計與應用本章小結思考題與習題參考文獻第4章專家控制系統(tǒng)4.1專家系統(tǒng)的基本概念4.1.1專家系統(tǒng)的研究領域及定義4.1.2專家系統(tǒng)的特點與優(yōu)點4.2專家系統(tǒng)的主要類型與基本結構4.2.1專家系統(tǒng)的主要類型4.2.2專家系統(tǒng)的基本結構4.3專家系統(tǒng)的建立4.3.1專家系統(tǒng)的建立原則4.3.2專家系統(tǒng)的建立步驟4.4專家控制系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)4.4.1專家控制系統(tǒng)的特點4.4.2專家控制系統(tǒng)的基本結構4.4.3專家控制器的設計與應用本章小結思考題與習題參考文獻第5章智能PID控制5.1專家PID控制5.1.1專家PID控制原理5.1.2專家PID控制系統(tǒng)仿真實例5.2模糊PID控制5.2.1模糊PID混合控制5.2.2基于模糊自整定參數(shù)的PID控制5.2.3模糊PID控制實例5.3神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制5.3.1神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制原理5.3.2神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制系統(tǒng)實例本章小結思考題與習題參考文獻第6章學習控制6.1學習控制的基本概念6.1.1學習控制的研究動機6.1.2學習控制的定義和特點6.1.3學習控制的分類6.2重復控制6.2.1重復控制的定義6.2.2重復控制的基本算法6.2.3旋轉系統(tǒng)的重復控制實例6.3迭代學習控制6.3.1迭代學習控制的基本原理6.3.2迭代學習控制的基本算法6.3.3機械臂的迭代學習控制實例6.4強化學習控制6.4.1強化學習的基本概念6.4.2強化學習控制的基本算法6.4.3基于DNQ算法的倒立擺小車強化學習控制實例本章小結思考題與習題參考文獻第7章基于智能優(yōu)化算法的智能控制7.1智能優(yōu)化算法概述7.1.1智能優(yōu)化算法的定義和主要類型7.1.2智能優(yōu)化算法與傳統(tǒng)優(yōu)化算法的區(qū)別和聯(lián)系7.2進化類優(yōu)化算法7.2.1遺傳算法7.2.2差分進化算法7.3群智能優(yōu)化算法7.3.1蟻群算法7.3.2粒子群算法7.4智能優(yōu)化算法在智能控制中的應用7.4.1進化類優(yōu)化算法在智能控制中的應用7.4.2群智能優(yōu)化算法在智能控制中的應用本章小結思考題與習題參考文獻第8章機器人智能控制8.1機器人控制系統(tǒng)概述8.1.1機器人控制系統(tǒng)的特點8.1.2機器人控制系統(tǒng)的功能8.2機器人位置與力控制8.2.1機器人位置控制8.2.2機器人力控制8.2.3機器人力與位置協(xié)同控制8.3智能控制技術在機器人中的應用8.3.1機械臂軌跡跟蹤神經(jīng)網(wǎng)絡控制8.3.2柔性關節(jié)機器人自適應控制8.3.3機器人控制技術在人機交互中的應用本章小結思考題與習題參考文獻第9章智能控制展望9.1人工智能與智能控制9.1.1深度學習與智能控制9.1.2模式識別與智能控制9.1.3自然語言處理與智能控制9.2智能控制理論的發(fā)展趨勢9.2.1多智能體技術9.2.2深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡9.2.3混雜控制系統(tǒng)9.3智能控制的應用需求與展望9.3.1工業(yè)領域智能控制9.3.2交通領域智能控制9.4智能控制相關政策及發(fā)展規(guī)劃本章小結思考題與習題參考文獻
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