智能控制是自動控制發展的*級階段，是人工智能、控制論、繫統論、信息論、仿生學、神經生理學、進化計算和計算機等多種學科的高度彙聚，是一門新興的邊緣交叉學科。本書繫統地介紹了智能控制的內涵、理論和主要方法，包括模糊控制、神經網絡控制、專家控制繫統、遺傳算法、基於DNA的軟計算、粒子群算法、深度學習等，著重介紹了智能控制方法的交叉和融合，如模糊神經網絡、模糊專家繫統、神經專家繫統、遺傳-模糊控制和遺傳-神經網絡等。本書內容豐富，注重理論聯繫實際，配有大量的MATLAB仿真例題和實際應用案例講解，能夠更好地幫助學生通過仿真習題和工程實例設計深入理解智能控制的基本內涵和控制方法的綜合運用。

    本書可作為普通高校自動化、電氣及電子信息等專業學生的教材，也可供有關教師和工程技術人員參考。

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二維碼資源一覽表

序

前言

*1章緒論1

1.1智能控制的內涵和特點1

1.2智能控制的結構理論2

1.2結構論2

1.2結構論2

1.2結構論3

1.2結構或樹形結構3

1.3智能控制與傳統控制的關繫3

1.4智能控制繫統的類型4

1.4.1分級遞階控制繫統4

1.4.2專家控制繫統5

1.4.3人工神經網絡控制繫統5

1.4.4模糊控制繫統6

1.4.5智能優化與智能控制融合7

1.5智能控制的應用7

1.5.1智能控制在航空航天領域中的

應用7

1.5.2智能控制在工業生產過程中的

應用8

1.5.3智能控制在醫療衛生領域中的

應用9

1.5.4智能控制在軍事國防中的應用10

1.5.5智能控制在農業工程中的應用10

1.5.6智能控制在智能社會和其他領域中

的應用10

1.6本章小結11

習題11

參考文獻11

*2章模糊控制13

2.1模糊控制的基本概念和數學基礎13

2.1.1模糊控制器的設計步驟14

2.1.2性能評價14

2.1.3語言變量、語言值和規則14

2.1.4模糊集合、模糊規則和模糊

推理16

2.1.5解模糊25

2.2基於倒立擺的模糊控制設計27

2.2.1模糊控制器的輸入和輸出選擇28

2.2.2控制知識的融入規則28

2.2.3知識的模糊量化31

2.2.4規則的匹配33

2.2.5結論的確定36

2.2.6結論轉換成控制作用（解模糊）37

2.2.7模糊決策的圖形描述39

2.3Takagi-Sugeno模糊繫統40

2.3.1Takagi-Sugeno模糊繫統概述40

2.3.2廣義T-S模糊模型42

2.4基於MATLAB的鍋爐蒸汽壓力雙模糊

控制仿真43

2.5自適應模糊控制47

2.5.1問題的提出與闡述48

2.5.2間接自適應模糊控制器設計48

2.5.3直接自適應模糊控制器設計50

2.5.4單級倒立擺自適應模糊控制設計

仿真實例52

2.6本章小結54

習題55

參考文獻56

第3章模糊建模和模糊辨識58

3.1模糊模型的類型與分割形式58

3.1.1Mamdani模糊模型58

3.1.2Tsukamoto模糊模型60

3.1.3模糊模型的分割形式60

3.2模糊繫統的通用近似特性61

3.2.1模糊基函數61

3.2.2模糊繫統的通用逼近性62

3.2.3用於函數近似的模糊繫統求解64

3.3模糊辨識和估計的算法65

3.3.1模糊辨識的數據選擇65

3.3.2*小二乘算法65

3.3.3梯度算法70

3.3.4模糊聚類法74

3.3.5混合算法77

3.4本章小結78

習題78

參考文獻78

第4章神經網絡控制79

4.1神經網絡理論基礎79

4.1.1神經網絡原理79

4.1.2神經網絡的結構和特點81

4.1.3神經網絡學習83

4.2前饋神經網絡85

4.2.1感知器85

4.2.2BP神經網絡88

4.2.3RBF神經網絡95

4.2.4LVQ神經網絡100

4.3反饋神經網絡102

4.3.1Hopfield神經網絡102

4.3.2Kohonen網絡110

4.4神經網絡控制114

4.4.1神經網絡控制的基本思想114

4.4.2神經網絡直接逆動態控制115

4.4.3神經網絡PID控制116

4.4.4神經網絡自適應控制123

4.4.5神經網絡內模控制127

4.5本章小結133

習題133

參考文獻134

第5章模糊神經網絡137

5.1引言137

5.2模糊繫統與神經網絡的融合方式138

5.2.1基於模糊技術的神經網絡138

5.2.2基於神經網絡的模糊繫統138

5.2.3模糊邏輯與神經網絡在結構上的

融合138

5.3模糊神經網絡學習算法139

5.4自適應神經網絡模糊推理繫統139

5.4.1自適應網絡139

5.4.2自適應神經-模糊推理繫統

（ANFIS）146

5.4.3基於多模型的氣動執行器故障

診斷149

5.5基於T-S模糊模型的遞歸神經網絡在

繫統辨識中的應用156

5.5.1基於T-S模糊模型的遞歸神

經網絡156

5.5.2基於T-S模糊模型的遞歸神經網絡

在繫統辨識中的應用158

5.5.3仿真實例160

5.6本章小結162

習題162

參考文獻163

第6章專家控制繫統165

6.1專家繫統165

6.1.1專家繫統的結構特點與分類166

6.1.2專家繫統的建立步驟168

6.2專家控制繫統169

6.2.1專家控制繫統的結構與設計169

6.2.2PID專家控制器應用實例172

6.3模糊專家繫統174

6.3.1模糊專家繫統的結構與設計174

6.3.2模糊專家繫統應用實例175

6.4神經網絡專家繫統176

6.4.1神經網絡專家繫統的結構

與設計176

6.4.2神經網絡專家繫統應用實例177

6.5本章小結179

習題180

參考文獻180

第7章其他智能控制182

7.1遺傳算法182

7.1.1遺傳算法的基本操作182

7.1.2遺傳算法的實現190

7.1.3遺傳算法的應用192

7.2DNA計算195

7.2.1DNA的結構195

7.2.2DNA計算的原理197

7.2.3DNA計算與其他軟計算的集成197

7.3粒子群算法209

7.3.1粒子群算法的計算模型210

7.3.2粒子群優化算法的參數設置212

7.3.3基於粒子群算法的PID參數

優化214

7.4本章小結217

習題218

參考文獻218

第8章深度學習在智能控制中的

應用221

8.1深度學習概述221

8.2經典深度學習算法介紹222

8.2.1基於受限玻耳茲曼機的深度信念

網絡概述與原理222

8.2.2卷積神經網絡概述與原理223

8.2.3基於自動編碼器的堆疊自編碼器

概述與原理225

8.2.4遞歸神經網絡概述與原理226

8.3自動編碼網絡在易混淆目標識別中的

應用227

8.3.1視皮層簡略模擬228

8.3.2易混淆目標關鍵點信息解碼230

8.3.3實驗設置230

8.3.4網絡輸出視覺化230

8.3.5易混淆目標關鍵點信息解碼

性能231

8.4卷積神經網絡在心電圖自動分類中的

應用232

8.4.1數據集233

8.4.2數據預處理233

8.4.3R波峰值點的提取和心拍分割233

8.4.4基於心律失常自動檢測的卷積

神經網絡結構234

8.4.5訓練算法235

8.4.6實驗結果235

8.5基於鳥類視覺信息處理機制的大視場

小目標檢測模型237

8.5.1大視場小目標檢測框架238

8.5.2顯著性區域提取239

8.5.3圖像裁剪與超分辨率分析239

8.5.4檢測器240

8.5.5實驗結果240

8.6本章小結242

習題242

參考文獻242