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简介
本书面向21世纪智能控制学科前沿，以微机模拟智能实现智能控制为主线，从智能控制论的高度全面系统深入地介绍了模糊控制、神经控制和智能控制的理论、方法、系统设计及其实现技术。突出反映了该领域作者近期的研究成果，并综合国内外的最新研究成果及其大量应用实例。
全书共四篇。一、智能控制的新学科基础：思维科学，智能模拟，模糊逻辑，粗糙集合，神经网络，遗传算法，人工生命，混饨理论及可抗集合；二、智能控制的知识工程和信息科学基础；三、智能控制理论与系统设计：多级送阶智能控制，专家控制，模糊控制，神经控制，仿人智能控制，基于模式识别的智能控制，多模变结构智能控制，学习控制，混饨控制及可拓控制；四、模糊控制、神经控制和智能控制在工业过程、运动工具、机器人及家电产品中20个内容翔实、新颖的应用实例。
本书涉及多个学科前沿，取材广泛，内容新颖，构思巧妙，结构严谨，深入浅出，启发思维，理论联系实际。可满足多种学科和不同层次教学和科研人员的需求，可作为高等学校自动控制、自动化、电子工程、机电工程、航天工程、机器人、计算机应用等相关专业高年级本科生、硕士生、博士生的教材，对于博士后人员、出国留学人员及广大科技人员也具有重要的参考价值。
目录
序篇 智能控制理论
0.1 控制理论和产生及其发展
0.2 智能控制的生产及其发展
0.3 传统控制和智能控制
0.4 智能控制论
0.5 智能控制的基础及学科范畴
0.6 本书学习指南
第一篇 智能控制的新学科基础
第1章 思维科学与智能模拟
1.1 信息社会与思维科学
1.2 思维的神经基础
1.3 智能模拟
1.4 智能模拟中的科学方法论
1.5 智能控制与智能模拟
第2章 模糊逻辑与粗糙集合
2.1 模糊数学的创立及发展
2.2 经典集合及其运算
2.3 模糊集合及其运算
2.4 模糊集合与经典集合的联系
2.5 隶属函数
2.6 模糊矩阵与模糊关系
2.7 模糊向量
2.8 模糊逻辑和模糊推理
2.9 粗糙集合
第3章 神经网络与计算机智能
3.1 神经网络研究的概述
3.2 脑与神经系统
3.3 神经网络的结构和学习规则
3.4 典型前向网络——bp网络
3.5 典型反馈网络——hopfield网络
3.6 小脑模型关联控制器——cmac网络
3.7 大脑自组织特征映射模型——kohonen网络
3.8 基于概率式学习的boltzmann机模型
3.9 其它类型的神经网络
第4章 遗传算法与人工生命
第5章 复杂开放系统的自组织理论
第6章 物元分析与可拓集合
第二篇 智能控制的知识工程和信息科学基础
第三篇 智能控制理论与系统设计
第四篇 智能控制的工程应用
参考文献
附录 本书作者及其合作者1999-2005的发表的学术论文.著作目录
Fuzzy control·neurocontrol and intelligent cybernetics
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