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内容简介
神经网络与模糊控制是两种重要的智能控制技术，它们都能模拟人的智能行为，解决不确定、非线
性、复杂的自动化问题，具有非常广阔的应用前景。本书以智能控制的观点，对神经网络与模糊控制进行
了V综合论述，并分析比较了它们的共性、特性、适用范围和相互结合的途径，以使读者更全面地了解智能
控制领域的最新研究成果。本书选材精炼，论述简明，介绍和分析了大量的应用实例，包括字符识别、股
票预测、旅行商最优路径规划、石灰窑炉辨识、PH值控制、化工反应器故障诊断、机械手、倒立摆、倒车
等，便于读者了解各种技术的应用对象、应用方法以及应用效果。
本书可作为工科有关专业研究生和本科生、电大和业大学生以及工程技术人员的教材或自学读物。
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顾客评论
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目录
目 录 第1章 绪论 1. 1 神经网络的发展和应用 1. 2 人工神经元模型 1. 3 用有向图表示神经网络 1. 4 网络结构及工作方式 1. 5 神经网络的学习方法 1. 5. 1 学习方式 1. 5. 2 学习算法 学习规则 1. 5. 3 学习与自适应 习题 参考文献 第2章 前馈网络 2. 1 线性阈值单元 2. 2 感知器学习算法 2. 3 多层前馈网络及其函数逼近能力 2. 4 反向传播学习算法 2. 5 改进BP算法收敛速度的一些措施 2. 6 径向基函数网络 2. 7 应用举例： 习题 参考文献 第3章 学习理论与网络结构选择 3. 1 基本概念 3. 2 推广问题 3. 3 学习过程的统计性质 3. 4 函数逼近问题 3. 5 关于网络规模选择中的几个问题 3. 6 例题 习题 参考文献 第4章 反馈网络与联想存储器 4. 1 离散的Hopfield网络 4. 2 联想存储器及其学习 4. 3 相关学习算法 4. 4 联想存储器的容量问题 4. 5 伪逆法 4. 6 线性规划方法 4. 7 多余吸引子问题 4. 8 应用举例 4. 9 双向联想存储器 习题 参考文献 第5章 神经网络用于优化计算 5. 1 概述 5. 2 连续Hopfield网络用于求解TSP 5. 3 离散Hopfield网络用于求解TSP 5. 4 神经网络用于求解货流问题 5. 5 在通信网络中的应用举例 习题 参考文献 第6章 自组织网络 6. 1 主成份分析 6. 2 自组织特征映射 6. 3 向量量化 6. 4 广义学习向量量化算法 6. 5 应用举例--指纹识别 习题 参考文献 第7章 动态信号与系统的处理 7. 1 引言 7. 2 带延时单元的网络 7. 3 时空神经元模型 7. 4 部分反馈网络 7. 5 学习问题 7. 6 应用举例 习题 参考文献 第8章 全局优化 8. 1 引言 8. 2 随机梯度法 8. 3 模拟退火算法 8. 4 遗传算法 8. 5 遗传算法机理的分析 8. 6 讨论 8. 7 应用举例 习题 参考文献 第9章 神经网络用于非线性系统辨识 9. 1 概述 9. 2 基于NARMA模型的辨识方法 9. 2. 1 问题描述 9. 2. 2 NARMA模型的参数辨识 9. 2. 3 系统辨识的并联模式与串-并联模式 9. 2. 4 系统III辨识的仿真实验 9. 3 通用辨识模型和动态BP算法 9. 3. 1 通用辨识模型 9. 3. 2 动态BP算法 9. 4 石灰窑炉的神经网络模型 9. 4. 1 石灰窑炉的生产过程 9. 4. 2 石灰窑的数学模型 9. 4. 3 石灰窑的神经网络模型 习题 参考文献 第10章 神经网络用于非线性控制 10. 1 概述 10. 2 控制方案 10. 2. 1 监督控制 10. 2. 2 直接逆控制 10. 2. 3 内模控制 10. 2. 4 模型预报控制 10. 2. 5 模型参考控制 10. 2. 6 再励学习控制 10. 2. 7 自学习控制与自适应控制 10. 3 内模控制及其在石灰窑炉中的应用 10. 3. 1 内模控制系统的分析与设计 10. 3. 2 基于神经网络的内模控制 10. 3. 3 石灰窑炉的内模控制 10. 4 模型预报控制及其在pH值控制中的应用 10. 4. 1 模型预报控制的基本原理 10. 4. 2 动态矩阵控制 DMC 10. 4. 3 pH值的神经网络模型预报控制 习题 参考文献 第11章 神经网络用于机器人控制 11. 1 机器人的控制问题 11. 2 CMAC网络 11. 2. 1 模型结构 11. 2. 2 工作原理 11. 2. 3 学习算法 11. 3 用CMAC网络解决机械手的逆运动学问题 11. 3. 1 三关节机械手在二维平面的运动 11. 3. 2 解决方案 11. 3. 3 机械手的正模型NN1 11. 3. 4 机械手的逆模型NN2 11. 3. 5 仿真实验 11. 4 用CMAC网络解决机械手的逆动力学问题 11. 4. 1 二关节机械手的伺服控制 11. 4. 2 控制方案 11. 4. 3 仿真实验结果 11. 4. 4 CMAC设计参数对控制性能的影响 11. 4. 5 控制系统的鲁棒性和自适应能力 11. 4. 6 CMAC网络的优缺点 习题 参考文献 第12章 模糊数学基础 12. 1 概述 12. 2 模糊集合 12. 2. 1 模糊集合的定义 12. 2. 2 模糊集合的表示法 12. 2. 3 常用的隶属函数 12. 2. 4 模糊集合的基本运算 12. 2. 5 分解定理 12. 2. 6 扩张定理 12. 3 模糊关系 12. 3. 1 模糊关系的定义 12. 3. 2 模糊关系的运算 12. 3. 3 模糊关系的性质 12. 4 模糊推理 12. 4. 1 广义前向推理和广义反向推理 12. 4. 2 模糊命题 12. 4. 3 模糊蕴含 12, 4. 4 模糊推理 习题 参考文献 第13章 模糊控制理论 13. 1 模糊控制器的基本结构 13. 2 D-FC的工作原理 13. 3 C-FC的工作原理 13. 4 模糊控制器的种类和设计参数 13. 4. 1 D-FC和C-FC 13. 4. 2 PD, PI, PID型的模糊控制器 13. 4. 3 控制规则的三种类型 13. 4. 4 模糊控制器的主要设计因素 13. 4. 5 模糊控制的特点和理论研究问题 13. 5 典型模糊控制器的结构分析 13. 5. 1 概述 13. 5. 2 典型模糊控制器及其设计参数 13. 5. 3 典型模糊控制器的结构特性 13. 5. 4 对模糊控制器的几点认识 13. 6 模糊控制系统的稳定性分析和设计方法 13. 6. 1 模糊系统的T-S模型 13. 6. 2 模糊方块图 13. 6. 3 稳定性分析 13. 6. 4 设计方法 习题 参考文献 第14章 模糊神经网络用于非线性系统建模和故障诊断 14. 1 模糊系统与神经网络 14. 2 模糊系统的函数逼近能力 14. 2. 1 模糊基函数 14. 2. 2 模糊系统的通用逼近性 14. 3 用神经网络来构造模糊系统 14. 4 用模糊神经网络辨识非线性系统 14. 4. 1 实验对象 14. 4. 2 结构辨识 14. 4. 3 参数辨识 14. 5 CSTR控制系统的在线故障诊断 14. 5. 1 CSTR控制系统简介 14. 5. 2 故障诊断的方案 14. 5. 3 故障诊断实验结果 习题 参考文献 第15章 基于神经网络的模糊自适应控制 15. 1 概述 15. 2 用DCL算法从数据中提取模糊规则 15. 2. 1 倒车实验 15. 2. 2 倒车的模糊控制 15. 2. 3 DCL学习算法 15. 2. 4 从输入输出数据中提取模糊规则 15. 3 基于模糊神经网络的模型参考自适应控制 15. 3. 1 基于模糊神经网络的MRAC方案 15. 3. 2 模糊神经网络结构 15. 3. 3 模糊神经网络的学习方法 15. 3. 4 自适应学习率 15. 3. 5 非线性对象的模糊自适应控制实验 15. 4 采用再励学习的模糊自适应控制 15. 4. 1 GARIC的系统结构 15. 4. 2 GARIC的工作原理 15. 4. 3 GARIC的学习方法 15. 4. 4 倒立摆的自适应控 制实验 习题 参考文献
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