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| 內容簡介： |
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本书详细论述了智能控制的基本概念、原理、实现方法及其应用。主要内容包括：专家控制系统的结构、原理，以及一些主要控制方式；模糊控制系统的组成、原理，以及一些典型的模糊控制设计和分析方法；基于神经网络的系统辨识方法，神经网络控制的原理，以及一些典型的神经网络的控制类型，深度学习；遗传算法在智能控制中的应用；多Agent技术在监控系统中的应用方法。
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| 關於作者： |
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董海鹰，兰州交通大学自动化学院副院长，作者分别于北京航空航天大学、兰州铁道学院和西安交通大学获得学士、硕士和博士学位，兰州交通大学自动化与电气工程学院副院长，中国人工智能学会智能检测与运动控制技术专业委员会理事，中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会委员，甘肃省太阳能发电系统工程重点实验室学术委员会主任，甘肃省变频调速系统与技术重点实验室学术委员会委员，甘肃省机械工程学会理事，甘肃省电工技术学会理事，兰州市促进新型工业化专家咨询委员会委员 。同时参编过《现代控制理论》和《自动控制原理》，且对该课程的教学时间长达10年之久，有丰富的教学经验和深厚的专业知识。
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| 目錄：
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第1章绪论
11控制科学发展的历史
12智能控制产生的背景
13智能控制的基本概念和研究内容
14本书的主要内容
本章小结
习题
第2章专家控制
21专家系统
22知识表示与推理
23专家控制系统
24自学习专家控制系统
25基于粗糙集的专家控制系统
26专家控制系统示例
本章小结
习题
第3章模糊控制
31模糊控制的基本概念
32模糊集合与模糊关系
33模糊关系与模糊推理
34模糊控制系统的结构
35模糊控制系统的设计
36模糊控制系统的稳定性分析
本章小结
习题
第4章神经网络控制
41神经网络的基本概念
42神经网络结构类型及其学习算法
43基于神经网络的系统辨识
44PID神经网络控制
45神经PID控制
46小脑模型神经网络控制
47基于神经网络的内模控制
48基于神经网络的模型参考自适应控制
49基于神经网络的预测控制
410深度学习
本章小结
习题
第5章遗传算法与智能控制
51遗传算法的基本原理
52基于遗传算法的系统辨识
53基于遗传算法的PID参数优化
54基于遗传算法的模糊控制器参数优化
55基于遗传算法的神经网络控制器优化
本章小结
习题
第6章基于多Agent的智能控制
61Agent及多Agent
62多Agent的通信
63基于多Agent的变电站故障诊断
64基于多Agent的列车运行智能控制
65基于多Agent的水箱液位控制
本章小结
习题
参考文献
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| 內容試閱：
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智能控制是一门交叉学科，融合了人工智能、自动控制、生物神经、运筹学、计算机、信息处理和认知科学等多种学科知识。它是当代科学技术中一个十分活跃和非常具有挑战性的领域，具有极其广泛的应用前景。
本书从控制系统的建模、控制与优化的要求出发，系统论述智能控制的基本概念、理论基础、实现的技术方法及其应用。全书共分6章，第1章着重论述智能控制的产生背景、特点、基本定义，以及研究对象和研究内容；第2章论述专家控制系统的结构、原理，以及一些主要控制方式；第3章在介绍模糊数学的基本知识基础上，论述模糊控制系统的组成、基本原理、设计方法，并介绍了变论域模糊控制、模糊自适应控制、预测型模糊控制、模糊PID控制等一些典型的模糊控制类型，最后对模糊控制系统的稳定性进行了分析；第4章首先介绍了神经网络的几种典型类型和学习算法，然后介绍基于神经网络的系统辨识方法，接着着重论述神经网络控制的原理、工作方式，包括基于PID神经网络的控制、基于神经PID的控制、基于CMAC的控制、基于神经网络的内模控制和模型参考自适应控制，以及预测控制，最后论述深度学习及其应用；第5章论述遗传算法在智能控制中的应用，包括基于遗传算法的系统辨识、模糊控制器参数综合优化、神经网络控制器权值优化；第6章介绍了多Agent系统的基本结构、概念和原理，着重论述多Agent技术在监控系统中的应用方法。
本书的内容中包含了作者近年来的研究成果，在编写过程中，参考了智能控制研究领域的一些著名专家学者的研究成果，他们的研究成果丰富了本书的内容，他们是蔡自兴、李人厚、张化光、孙增圻、佟绍成、王立新、王永骥、王耀南、徐丽娜、李少远、师黎、韦巍等教授，在此向他们表示诚挚的谢意。本书的出版得到了国家自然科学基金的资助（61165006），在此表示衷心的感谢。
由于编者水平所限，缺点和疏漏在所难免，敬请各位专家和广大读者批评指正，编者不胜感激！
编者2016年2月
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