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内容简介
本书对基于网络环境的智能控制的基本理论、先进技术、信息安全与可靠性技术、以及网络环境下控制的特殊问题等作了较全面的阐述，并理论联系实际，介绍了网络环境下智能控制的典型应用案例。论述时，围绕网络环境下智能控制基本理论和技术的热点问题，结合作者研究工作的体会，重点介绍了这一崭新领域的基本理论、概念、特殊问题和关键技术，并对基于网络环境的智能控制的新技术与发展前景进行了分析与探讨。
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顾客评论
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目录
第1章 结论
1.1 智能控制的发展过程
1.2 智能控制的几个重要分支
1.3 智能控制的特点、研究工具
思考题与习题
第2章 专家控制
2.1 专家系统
2.2 专家控制
2.3 专家PID控制
思考题与习题
第3章 模糊控制的理论基础
3.1 概述
3.2 模糊集合
3.3 隶属函数
3.4 模糊关系及其运算
3.5 模糊推理
思考题与习题
附录（程序代码）
第4章 模糊控制
4.1 模糊控制的基本原理
4.2 模糊控制系统分类
4.3 模糊控制器的设计
4.4 模糊控制应用实例——洗衣机的模糊控制
4.5 模糊自适应整定PID控制
4.6 Sugeno模糊模型
4.7 基于Sugeno模糊模型的倒立摆模糊控制
4.8 模糊控制的应用
4.9 模糊控制发展概况
思考题与习题
附录（程序代码）
第5章 自适应模糊控制
5.1 模糊逼近
5.2 间接自适应模糊控制
5.3 直接自适应模糊控制
思考题与习题
附录（程序代码）
第6章 神经网络的理论基础
6.1 神经网络发展简史
6.2 神经网络原理
6.3 神经网络的分类
6.4 神经网络学习算法
6.5 神经网络的特征及要素
6.6 神经网络控制的研究领域
思考题与习题
第7章 典型神经网络
7.1 单神经元网络
7.2 BP神经网络
7.3 RBF神经网络
7.4 回归神经网络
思考题
附录（程序代码）
第8章 高级神经网络
8.1 模糊RBF网络
8.2 pi-sigma神经网络
8.3 小脑模型神经网络
8.4 Hopfield网络
思考题与习题
附录（程序代码）
第9章 神经网络控制
9.1 概述
9.2 神经网络控制的结构
9.3 单神经元自适应控制
9.4 RBF网络监督控制
9.5 RBF网络自校正控制
9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制
思考题与习题
附录（程序代码）
第10章 遗传算法及其应用
10.1 遗传算法的基本原理
10.2 遗传算法的特点
10.3 遗传算法的发展及应用
10.4 遗传算法的优化设计
10.5 遗传算法求函数极大值
10.6 基于遗传算法优化的RBF网络逼近
思考题与习题
附录（程序代码）
参考文献
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