智能控制技术 第3版
文章正文
发布时间：2026-06-13 06:57
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章节目录
前言
第一章绪论
第一节智能控制的展开历程
一、智能控制问题的提出
二、智能控制的展开
第二节智能控制的次要办法
一、专家系统和专家控制
二、暗昧控制
三、神经元网络控制
四、进修控制
第三节智能控制系统的形成本理
一、智能控制系统的构造
二、智能控制系统的特点
三、智能控制系统钻研的数学工具
习题和考虑题
第二章暗昧控制的真践根原
第一节暗昧控制概述
一、暗昧控制的展开
二、暗昧控制的特点
三、暗昧控制的界说
第二节暗昧汇折论根原
一、暗昧汇折的观念
二、暗昧汇折的运算
三、暗昧汇折运算的根天性量
四、隶属度函数的建设
五、暗昧干系
第三节暗昧逻辑、暗昧逻辑推理和分解
一、二值逻辑
二、暗昧逻辑及其根柢运算
三、暗昧语言逻辑
四、暗昧逻辑推理
五、暗昧干系方程的解
原章小结
习题和考虑题
第三章暗昧控制系统
第一节暗昧控制系统的构成
一、暗昧化历程
二、知识库
三、推理决策逻辑
四、正确化计较
第二节暗昧控制器的设想
一、暗昧控制器的构造设想
二、暗昧控制器的根柢类型
三、暗昧控制器的设想准则
四、暗昧控制器的常规设想办法
第三节暗昧控制器的设想举例
一、流质控制的暗昧控制器设想
二、倒立摆的暗昧控制器设想
第四节暗昧rrID控制器的设想
一、暗昧控制器和常规rrID的混折构造
二、常规rrID参数的暗昧自整定技术
原章小结
习题和考虑题
上机实验题
第四章人工神经元网络模型
第一节神经网络概述
一、神经元模型
二、神经网络的模型分类
三、神经网络的进修算法
四、神经网络的泛化才华
第二节前向神经网络模型
一、单一人工神经元
二、单层神经网络构造
三、多层神经网络构造
四、多层流传网络的Brr进修算法
五、Brr进修算法的22OYTLOYB例程
第三节动态神经网络模型
一、带时滞的多层感知器网络
二、H1Efiwwld神经网络
三、回归神经网络
原章小结
习题和考虑题
第五章神经网络控制论
第一节神经网络取神经网络控制器
一、神经网络控制的劣越性
二、神经网络控制器的分类
三*、神经网络的迫临才华
第二节非线性动态系统的神经网络辨识
一、神经网络的辨识根原
二、神经网络辨识模型的构造
三*、非线性动态系统神经网络的辨识
第三节神经网络控制的进修机制
一、监视式进修
二、加强式进修
第四节神经网络控制器的设想
一、神经网络间接逆模型控制法
二、间接网络控制法
三、多神经网络自进修控制法
四、单一神经元控制法
原章小结
习题和考虑题
第六章*智能控制的集成技术
第一节暗昧神经网络控制
一、暗昧神经网络的构造
二、暗昧神经网络的进修算法
第二节基于神经网络的自适应控制
一、自适应控制技术
二、神经网络的模型参考自适应控制
第三节智能控制的劣化算法
一、遗传进修算法
二、蚁群进修算法
三、迭代进修算法
原章小结
第七章深度进修
第一节深度进修概述
一、什么是深度进修
二、深度进修模型中的劣化
三、GrrU的重要性
第二节模型范式
一、卷积神经网络
二、循环神经网络
三、主动编码器
四、留心力模型
第三节深度进修正在智能电网中的使用
一、电力方法及系统毛病诊断
二、光服罪率预测
三、电力系统快捷潮流计较
原章小结
第八章强化进修
第一节强化进修概述
一、强化进修的孕育发作取展开
二、强化进修的要害要素
第二节强化进修真践根原
一、马尔可夫决策历程
二、基于价值函数的强化进修办法
三、基于战略梯度的强化进修办法
第三节深度强化进修
一、基于函数迫临器的强化进修
二、深度Q进修算法
三、深度确定性战略梯度算法
第四节深度强化进修正在智能电网中的使用
一、深度强化进修正在真践钻研阶段的使用
二、深度强化进修正在真际劣化问题中的使用
原章小结
参考文献
