智能控制與智能系統(tǒng)

序
前言
第1章 緒論
1.1 智能系統(tǒng)與智能控制的含義
1.2 智能控制的形成與發(fā)展概述
1.3 應用概述：從智慧控制到智慧系統(tǒng)
1.4 開發(fā)智能系統(tǒng)的商業(yè)化應用
1.5 本章概要與教學建議
本章參考文獻
第2章 專家系統(tǒng)與專家控制
2.1 專家系統(tǒng)
2.2 專家控制
2.3 專家系統(tǒng)和專家控制的應用概況
2.4 專家控制系統(tǒng)設(shè)計和應用舉例
2.5 本章小結(jié)
本章參考文獻
第3章 模糊集合理論
3.1 引言
3.2 經(jīng)典集合的簡要回顧
3.3 模糊集合與錄屬函數(shù)
3.4 錄屬函數(shù)的類型與建立
3.5 模糊關(guān)系與模糊推理
3.6 本章小結(jié)
本章參考文獻
第4章 模糊控制的原理和設(shè)計
4.1 模糊控制的基本原理
4.2 模糊控制器的設(shè)計
4.3 模糊控制規(guī)則的修正與模糊PID控制器
4.4 模糊控制應用實例
4.5 本章小結(jié)
本章參考文獻
第5章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類
5.2 人工神經(jīng)元模型
5.3 活化函數(shù)的基本形式
5.4 McCulloch-Pitts神經(jīng)元、Adaline和Perceptron
5.5 本章小結(jié)
本章參考文獻
第6章 前饋網(wǎng)絡(luò)Ⅰ：多層感知器與BP算法
6.1 多層感知器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
6.2 誤差反向傳播（BP）算法
6.3 一些與MLP和BP算法相關(guān)的問題
6.4 BP算法的加速技術(shù)
6.5 帶約束條件的監(jiān)督學習
6.6 本章小結(jié)
本章參考文獻
第7章 前饋網(wǎng)絡(luò)Ⅱ：CMAC與局部性前饋網(wǎng)絡(luò)
7.1 CMAC的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學習算法
7.2 CMAC學習的收斂性分析
7.3 B樣條神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.4 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.5 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.6 部分連接的多層感知器
……
第8章 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Ⅲ：模糊網(wǎng)絡(luò)與高階次展開類網(wǎng)絡(luò)
第9章 競爭性網(wǎng)絡(luò)與回歸型網(wǎng)絡(luò)
第10章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習控制
第11章 遺傳算法與進化計算
第12章 多智能體系統(tǒng)、人工免疫與工人情感
本章參考文獻