智能控制系统及应用pdf电子书版本下载

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第一章 绪论 1

第一节 智能控制的基本概念与研究内容 1

第二节 智能控制系统的性能与特点 4

第三节 智能控制系统的分类 5

第四节 智能控制的发展概况 11

小结 15

习题一 16

第二章 模糊控制 18

第一节 模糊控制理论的基本概念 18

第二节 基于模糊控制的智能控制系统 48

第三节 控制系统的应用实例 75

小结 84

习题二 85

第三章 神经网络控制 87

第一节 神经网络的基本概念 88

第二节 误差反传算法及其应用 94

第三节 径向基函数（RBF）神经网络及其应用 111

第四节 Hopfield神经网络及其应用 115

第五节 模拟退火算法及其应用 130

第六节 自组织特征映射（SOFM）神经网络及其运用 140

第七节 人工神经网络智能控制系统概述 143

第八节 神经网络PID控制 148

第九节 神经网络预测控制 162

第十节 神经网络模型参考控制 168

小结 171

习题三 172

第四章 混沌控制 174

第一节 基本概念和理论基础 174

第二节 混沌控制的基本理论 181

第三节 混沌控制在电力系统中的应用 204

小结 211

习题四 212

第五章 遗传算法 213

第一节 遗传算法概述 213

第二节 遗传算法原理 220

第三节 遗传算法在自动控制中的应用 240

小结 243

习题五 243

第六章 专家控制系统 244

第一节 专家系统概述 244

第二节 专家控制系统概述 274

第三节 实时专家控制系统 292

小结 294

习题六 294

第七章 群集智能控制 295

第一节 粒子群优化算法的简介 295

第二节 粒子群优化算法的来源及背景 296

第三节 PSO的拓扑结构和邻域结构 301

第四节 惯性权系数 303

第五节 粒子的行为分析 304

第六节 粒子群优化算法的缺陷及改进策略 306

第七节 混沌粒子群优化算法 307

第八节 嵌入梯度算法的混合粒子群优化方法 309

第九节 基于旋转曲面变换的粒子群优化算法 310

第十节 粒子群优化算法在自动控制中的应用 313

小结 319

习题七 319

第八章 人工免疫系统及应用 320

第一节 生物免疫系统 320

第二节 人工免疫系统 325

第三节 人工免疫算法 330

第四节 人工免疫系统应用 339

小结 344

习题八 344

参考文献 345