方法與應用

全書共7章，第1章概述智能控制的發展過程及所面臨的問題，綜述了智能控制的研究內容及特點。第2章講述了遞階智能控制系統，詳細介紹了信息層次性，採用數據融合的方法建立系統框架。第3章主要介紹了模糊數學的一些基本概念及運算規則，同時介紹了模糊控制系統的組成及設計方法。第4章介紹了專家系統和專家控制方法，概述了傳統人工智能的知識表示方法和搜索推理技術。第5章主要介紹了前饋神經網絡、反饋神經網絡和自組織神經網絡等幾種常用網絡的基本原理與建模方法。第6章主要介紹了遺傳算法的基本原理與實現過程，並對其數學基礎進行了綜述，同時還提出了遺傳算法的幾種改進措施及其和神經網絡的結合。第7章是智能控制系統的應用，具體給出了六個綜合智能控制系統在工程上應用實例，以給讀者提供對不同複雜生產製造過程建立智能控制系統的方法和手段。

1 緒論

1.1 傳統控制所面臨的問題

1.2 智能控制的定義、特點及其發展歷史

1.3 智能控制的主要研究內容

1.3.1 模糊控制

1.3.2 神經網絡控制

1.3.3 遺傳算法

1.4 智能控制面臨的問題

習題

2 遞階智能系統

2.1 遞階智能系統概述

2.1.1 信息的層次

2.1.2 信息的特徵

2.2 遞階智能系統的信息處理

2.2.1 基本概念

2.2.2 基本方法

2.3 遞階智能系統的數據融合

2.3.1 分解與綜合

2.3.2 數據融合

2.4 遞階智能系統的優化算法

習題

3 模糊控制理論

3.1 概述

3.1.1 模糊控制理論簡介

3.1.2 模糊理論的發展簡史

3.1.3 模糊控制理論的特點

3.2 模糊集合與隸屬函數

3.2.1 從經典集合到模糊集合

3.2.2 模糊集合及其運算

3.2.3 隸屬函數

3.3 模糊矩陣與模糊關係

3.3.1 模糊矩陣的定義及其運算

3.3.2 模糊關係

3.3.3 模糊關係的合成

3.4 模糊邏輯與模糊推理

3.4.1 語言變量與藴含關係

3.4.2 模糊推理的方式

3.4.3 模糊推理的性質

3.5 模糊控制器

3.5.1 模糊控制結構概述

3.5.2 模糊控制器的設計結構

3.5.3 輸入向量的模糊化

3.5.4 規則庫和推理機

3.5.5 輸出向量的解模糊

3.6 模糊單點算法優化

3.6.1 傳統的模糊查詢表算法

3.6.2 由傳統模糊查詢表算法推導出模糊單點算法

3.6.3 二輸入下的模糊單點算法及編程思路

習題

4 專家系統

4.1 專家系統概述

4.1.1 專家系統簡介

4.1.2 專家系統發展簡史

4.1.3 專家系統的特點

4.2 專家系統類型及基本組成

4.2.1 專家系統的類型

4.2.2 專家系統的基本組成

4.3 專家系統的知識表示法

4.3.1 邏輯表示法

4.3.2 產生式表示法

4.3.3 框架表示法

4.3.4 “與或圖”表示法

4.3.5 語義網絡表示法

4.4 專家系統的推理機制

……

5 神經網絡

6 遺傳算法

7 應用篇

參考文獻