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