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Chapter 1 智慧型控制的工程基础 1

1.1专家系统基础 2

1.2专家系统的结构 4

1.3知识的表示 10

1.4专家系统中的推论方法 33

1.5智慧型控制系统中的推论 44

1.6知识的获取 56

1.7产生式系统 59

1.8智能学习系统 63

1.9人机智慧型结合系统 68

Chapter 2 智慧控制理论与系统设计 75

2.1智慧控制基本概念 76

2.2智慧控制系统的结构 79

2.3智慧型控制系统的类型 83

2.4智慧型控制系统的理论基础及基本质 84

Chapter 3 多层递阶智慧型控制 87

3.1复杂系统控制的基本形式 88

3.2递阶控制的一般原理 91

3.3多级递阶智慧控制 92

3.4人-机交互的多级递阶智慧控制 95

Chapter 4 基于知识的专家控制 101

4.1专家控制系统 102

4.2即时过程控制专家系统 105

4.3专家控制器 106

4.4基于知识的智能过程控制 109

Chapter 5 模糊控制 115

5.1模糊控制原理 116

5.2模糊控制器设计的基本方法 129

5.3模糊控制器的设计举例 156

5.4解析描述控制规则可调整的模糊控制器 165

5.5模糊系统辨识与模糊预测 182

5.6自适应、自组织与自学习模糊控制 205

5.7提高模糊控制性能的多种方法 247

Chapter 6 神经网路与计算智能 263

6.1神经网路研究的概述 264

6.2脑与神经系统 267

6.3神经网路的结构与学习原则 281

6.4典型前向网路—BP网路 289

6.5典型反馈网路—Hopfield网路 305

6.6小脑模型关联控制器—CMAC网路 309

6.7大脑自组织特性映射模型—Kohonen网路 314

6.8基于概率是学习的Boltzmann模型 317

6.9其它类型的神经网路 319

Chapter 7 神经控制 321

7.1神经控制的基本原理 322

7.2神经网路控制的分类 324

7.3神经网路学习控制的结构 330

7.4神经网路直接反馈控制 335

7.5神经网路模型参考自适应控制 338

7.6神经网路自校正控制 340

7.7神经网路内模控制 342

7.8神经元自适应PSD控制 344

7.9基于模糊神经网路的自组织控制 348

7.10多变量系统的模糊神经网路控制 356

7.11基于神经网路的模糊逻辑控制系统设计 360

7.12基于模糊推理和神经网路建造专家系统的一种方法 375

7.13神经网路专家系统与故障诊断 383

Chapter 8 基于规则的仿人智能控制 389

8.1以PID控制看仿人智能控制 390

8.2仿人智能控制的原理与结构 394

8.3仿人智能开关控制器 402

8.4仿人比例控制器 403

8.5仿人智能积分控制 406

8.6仿人智能采样控制 409

8.7仿人智能控制周期的自选择 412

8.8基于极值采样的仿人智能控制 414

英中文索引 417

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