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126千字
字数
2024-05-01
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主编推荐语
本书系统地介绍智能控制的基本内容。
内容简介
全书共9章，主要包括智能控制概述、模糊逻辑理论基础、模糊控制、神经网络原理、神经网络控制、计算智能、深度学习、强化学习、学习控制。本书还提供了部分智能控制的MATLAB仿真程序设计及智能控制的相关应用案例。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 第2版前言
- 01 智能控制概述
- 1.1 智能控制的提出和发展
- 1.2 智能控制的基本概念
- 1.3 智能控制方法
- 1.4 智能控制系统的研究对象
- 1.5 智能控制系统的主要功能
- 1.6 智能控制研究的数学工具
- 1.7 智能控制的应用
- 1.8 本章小结
- 习题
- 02 模糊逻辑理论基础
- 2.1 普通集合论
- 2.2 模糊集合
- 2.3 λ水平截集
- 2.4 分解定理和扩张原理
- 2.5 隶属函数
- 2.6 模糊关系与模糊矩阵
- 2.7 模糊逻辑与模糊推理
- 2.8 模糊推理
- 2.9 本章小结
- 习题
- 03 模糊控制
- 3.1 模糊控制系统
- 3.2 模糊控制器设计
- 3.3 模糊控制查询表
- 3.4 PID模糊控制器
- 3.5 机械臂模糊控制的应用案例
- 3.6 模糊控制系统MATLAB设计
- 3.7 本章小结
- 习题
- 04 神经网络原理
- 4.1 引言
- 4.2 基本概念
- 4.3 感知机
- 4.4 BP神经网络
- 4.5 RBF神经网络
- 4.6 Hopfield神经网络
- 4.7 支持向量机
- 4.8 本章小结
- 习题
- 05 神经网络控制
- 5.1 神经网络控制结构
- 5.2 神经网络自校正控制
- 5.3 神经网络PID控制
- 5.4 神经网络参考模型自适应控制的MATLAB仿真
- 5.5 基于SVM非线性估计的空间机械臂自适应滑模控制
- 5.6 本章小结
- 习题
- 06 计算智能
- 6.1 遗传算法
- 6.2 粒子群优化算法
- 6.3 量子进化算法
- 6.4 人工蜂群算法
- 6.5 本章小结
- 习题
- 07 深度学习
- 7.1 卷积神经网络
- 7.2 典型卷积神经网络
- 7.3 卷积神经网络学习机制
- 7.4 卷积神经网络的应用案例
- 7.5 本章小结
- 习题
- 08 强化学习
- 8.1 强化学习的基本原理
- 8.2 强化学习算法
- 8.3 深度强化学习
- 8.4 强化学习算法应用案例
- 8.5 本章小结
- 习题
- 09 学习控制
- 9.1 学习控制概述
- 9.2 线性定常连续系统的学习控制
- 9.3 基于神经网络的机械臂迭代学习控制
- 9.4 本章小结
- 习题
- 参考文献
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出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
