智能控制技术

1.1 智能控制的起源与发展
1.1.1 控制理论应用面临新的挑战
1.1.2 智能控制的提出与发展概况
1.1.3 智能控制的特点
1.1.4 智能控制的应用
1.2 智能控制的基本概念
1.2.1 智能控制的定义
1.2.2 智能控制的结构
1.3 智能控制的几种形式
1.3.1 模糊逻辑控制
1.3.2 分级递阶智能控制
1.3.3 人工神经网络控制
1.3.4 专家控制
1.3.5 仿人智能控制
1.3.6 学习控制
1.4 智能控制系统的研究方向和趋势
1.4.1 研究方向
1.4.2 发展趋势
第2章 模糊控制的数学基础
2.1 模糊控制概述
2.1.1 模糊理论的创立
2.1.2 模糊控制的应用
2.1.3 模糊控制技术的特点
2.1.4 模糊控制技术的发展
2.2 模糊集合及其表示方法
2.2.1 模糊集合的基本概念
2.2.2 模糊集合的表示方法
2.2.3 模糊集合的运算
2.2.4 确定隶属函数的原则
2.3 模糊关系和模糊矩阵
2.3.1 普通关系
2.3.2 模糊关系
2.4 模糊逻辑
2.4.1 模糊语言逻辑
2.4.2 语言算子
2.4.3 模糊逻辑与多值逻辑的区别和联系
2.5 模糊逻辑推理
2.5.1 似然推理
2.5.2 模糊条件推理
2.5.3 多输入模糊推理
2.5.4 多输人多规则推理
第3章 模糊控制的基本原理
3.1 模糊控制的基本思想
3.1.1 模糊控制思想
3.1.2 模糊控制系统的基本组成
3.1.3 模糊控制器的组成
3.2 模糊控制基本原理
3.2.1 单输入单输出模糊控制原理
3.2.2 电热炉炉温模糊控制设计例证
第4章 模糊逻辑控制器及模糊控制系统设计
4.1 模糊控制器设计的内容
4.2 模糊控制器结构设计
4.2.1 输入输出变量的确定
4.2.2 模糊控制器结构的选择
4.3 模糊控制规则设计
4.3.1 输入输出变量词集的选择
4.3.2 各模糊变量的模糊子集隶属函数的选择
4.3.3 模糊控制规则的建立
4.3.4 模糊化和解模糊化方法
4.3.5 论域、量化因子和比例因子
4.3.6 模糊控制在线推理示例
4.3.7 模糊控制器的硬、软件实现
……
第5章 神经网络与神经网络控制
第6章 专家控制技术
第7章 遗传算法与应用
参考文献