第1章 绪论 1
1.1 智能控制的发展历史 1
1.2 智能控制的特点 3
1.3 智能控制的结构理论 4
1.4 智能控制与传统控制的关系 5
1.5 智能控制的研究对象 6
1.6 智能控制的类型 7
1.7 智能控制的应用 11
习题 13
第2章 模糊控制系统 14
2.1 普通集合论 14
2.2 模糊集合论 19
2.3 模糊推理 31
2.4 模糊控制概述 41
2.5 模糊控制原理 44
2.6 基本模糊控制器的设计 49
2.7 自校正模糊控制器的设计 62
2.8 模糊PID控制器的设计 66
习题 71
第3章 专家控制系统 73
3.1 专家系统的基本概念 73
3.2 专家系统的知识表示 74
3.3 专家系统的知识获取 84
3.4 专家系统的推理机制 86
3.5 专家控制系统概述 100
3.6 直接专家控制 103
3.7 间接专家控制 105
3.8 专家模糊控制系统 110
习题 113
第4章 神经网络控制系统 114
4.1 人工神经网络概述 114
4.2 前馈神经网络 118
4.3 Hopfield神经网络 126
4.4 神经网络模型辨识 144
4.5 神经网络控制的基本思想 148
4.6 单神经元自适应PID控制 149
4.7 神经元自适应PSD控制 151
4.8 神经网络内模控制 154
4.9 神经网络自适应控制 156
4.1 0神经网络PID控制 158
习题 167
第5章 仿人控制 168
5.1 仿人控制的基本原理 168
5.2 仿人控制的递阶结构 170
5.3 仿人控制的特征模型和决策模态 177
5.4 仿人控制器的设计 181
5.5 仿人控制器示例 186
习题 191
第6章 遗传算法 192
6.1 遗传算法概述 192
6.2 遗传算法的基本原理 193
6.3 遗传算法的数学基础 203
6.4 遗传算法的应用问题 208
6.5 基于遗传算法的PID参数整定 209
习题 212
第7章 智能控制在林业工程中的应用 213
7.1 智能控制方法在刨纤板施胶控制中的应用 213
7.2 木材干燥模糊自适应控制系统 220
7.3 智能控制在温室中的应用 228
参考文献 234