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《研究生教材：智能控制理論及應用》以發電行業為工程背景，理論緊密聯繫實際，講述了人工智能算法在控制工程中應用的各類問題．較系統全面地介紹了自動控制理論的發展過程及智能控制理論的發展及應用現狀．為給後續各章程序設計打下基礎，論述了自動控制系統的數字仿真方法．論述了經典的和現代的多種優化算法以及智能辨識方法，通過工程實例闡明了智能理論的實際應用方法．介紹了模糊數學基礎，並詳細地論述了模糊控制器的設計方法和工程應用所面臨的實際問題，為模糊控制器的工程應用提供了參考．論述了專家系統在離線優化和在線優化控制中的應用方法．論述了神經網絡在系統辨識、故障診斷和優化控制中的應用方法。為方便讀者理解書中內容和設計程序，以及方便程序代碼的轉換，書中的程序採用MATLAB的基本語句進行設計，而不使用MATLAB的工具箱和複雜函數。
書中所給出的實例大多是工程實際問題，所闡述的許多方法都是作者在工程研究項目中所用到的，有些算法由《研究生教材：智能控制理論及應用》作者首創，書中的程序可直接用於工程實際。
《研究生教材：智能控制理論及應用》可作為高等院校自動化專業高年級學生及控制科學與工程專業的碩士、博士研究生的教材，亦可作為工程技術人員的參考用書。
書中所給出的實例大多是工程實際問題，所闡述的許多方法都是作者在工程研究項目中所用到的，有些算法由《研究生教材：智能控制理論及應用》作者首創，書中的程序可直接用於工程實際。
《研究生教材：智能控制理論及應用》可作為高等院校自動化專業高年級學生及控制科學與工程專業的碩士、博士研究生的教材，亦可作為工程技術人員的參考用書。
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韓璞等編著的《智能控制理論及應用(附光盤研究生教材)》共分7章：第1章概述了自動控制理論的發展過程，特別是智能控制的發展及應用現狀；第2章論述了自動控制系統的數字仿真方法，其目的是為后續各章程序設計打下基礎；第3章論述了經典的和現代的多種優化算法，通過工程實例說明了優化算法的實際應用方法；第4章論述了智能辨識方法，通過工程實例說明了智能辨識的工程實現方法；第5章介紹了模糊數學基礎后，詳細地論述了模糊控制器的設計方法和工程應用所面臨的實際問題；第6章介紹了專家系統的組成原理，論述了專家系統在離線優化和在線優化控制中的應用方法；第7章介紹了神經網絡結構及其學習方法。
目次
前言
第1章 概述
1 1 自動控制理論的形成與發展
1 2 智能控制的研究及應用現狀
第2章 控制系統數字仿真
2 1 連續系統的離散化
2 2 離散系統的差分方程求取
2 3 數字仿真程序結構
2 4 本章小結
第3章 智能優化理論與方法
3 1 控制系統的參數優化問題
3 2 經典優化方法
3 3 遺傳優化算法
3 4 蟻群優化算法
3 5 粒子群優化算法
第4章 智能建模理論與方法
4 1 建模方法概述
4 2 智能辨識原理
4 3 估計模型的選擇
4 4 基於粒子群算法的智能辨識
第5章 模糊控制
5 1 模糊控制的數學基礎
5 2 基本模糊控制器設計
5 3 帶自調整因子的模糊控制器的設計
5 4 模糊與PID複合控制
第6章 專家控制
6 1 專家系統概述
6 2 知識庫
6 3 推理機
6 4 專家控制
第7章 神經網絡控制
7 1 生物神經元與人工神經元
7 2 神經網絡的結構及學習方法
7 3 神經網絡辨識
7 4 神經網絡故障診斷
7 5 單節點神經網絡控制系統
參考文獻
第1章 概述
1 1 自動控制理論的形成與發展
1 2 智能控制的研究及應用現狀
第2章 控制系統數字仿真
2 1 連續系統的離散化
2 2 離散系統的差分方程求取
2 3 數字仿真程序結構
2 4 本章小結
第3章 智能優化理論與方法
3 1 控制系統的參數優化問題
3 2 經典優化方法
3 3 遺傳優化算法
3 4 蟻群優化算法
3 5 粒子群優化算法
第4章 智能建模理論與方法
4 1 建模方法概述
4 2 智能辨識原理
4 3 估計模型的選擇
4 4 基於粒子群算法的智能辨識
第5章 模糊控制
5 1 模糊控制的數學基礎
5 2 基本模糊控制器設計
5 3 帶自調整因子的模糊控制器的設計
5 4 模糊與PID複合控制
第6章 專家控制
6 1 專家系統概述
6 2 知識庫
6 3 推理機
6 4 專家控制
第7章 神經網絡控制
7 1 生物神經元與人工神經元
7 2 神經網絡的結構及學習方法
7 3 神經網絡辨識
7 4 神經網絡故障診斷
7 5 單節點神經網絡控制系統
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