智能控制及其MATLAB實(shí)現(xiàn)

前言

　　今天，隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正以極大的魅力吸引著世界上眾多專家、學(xué)者為之奮斗。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特有的非線性適應(yīng)性信息處理能力，克服了傳統(tǒng)人工智能方法對(duì)于直覺，如模式、語(yǔ)音識(shí)別、非結(jié)構(gòu)化信息處理方面的缺陷，使之在神經(jīng)專家系統(tǒng)、模式識(shí)別、智能控制、組合優(yōu)化、預(yù)測(cè)等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他傳統(tǒng)方法相結(jié)合，將推動(dòng)人工智能和信息處理技術(shù)不斷發(fā)展。近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向模擬人類認(rèn)知的道路上更加深入發(fā)展，與模糊系統(tǒng)、遺傳算法、進(jìn)化機(jī)制等結(jié)合，形成計(jì)算智能，成為人工智能的一個(gè)重要方向，將在實(shí)際應(yīng)用中得到發(fā)展。模糊控制作為結(jié)合傳統(tǒng)的基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、模糊集理..

內(nèi)容概要

本書系統(tǒng)地論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊邏輯控制和模型預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB語(yǔ)言、MATLAB工具箱函數(shù)和Simulink對(duì)其實(shí)現(xiàn)的方法。該書取材先進(jìn)實(shí)用，講解深入淺出，各章均有大量用MATLAB/Simulink實(shí)現(xiàn)的仿真實(shí)例，便于讀者掌握和鞏固所學(xué)知識(shí)。    本書可作為高等院校自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)和機(jī)電工程等電子信息類專業(yè)的研究生和高年級(jí)本科生的教材，也可作為從事智能控制與智能系統(tǒng)研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用的科學(xué)技術(shù)人員的參考用書。

書籍目錄

第一篇 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制及其MATLAB實(shí)現(xiàn)　第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論　　1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念　　　1.1.1 生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能特點(diǎn)　　　1.1.2 人工神經(jīng)元模型　　　1.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)　　　1.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式　　　1.1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)　　　1.1.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類　　1.2 典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型　　　1.2.1 MP模型　　　1.2.2 感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　　　1.2.3 自適應(yīng)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　　　1.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　　　1.2.5 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　　　1.2.6 競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　　　1.2.7 學(xué)習(xí)向量量化（LVQ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　　　1.2.8 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　　　1.2.9 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　　　1.2.10 Boltzmann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　　　1.2.11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練　　1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)　　　1.3.1 神經(jīng)控制的基本原理　　　1.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的主要作用　　　1.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的分類　第2章 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)　　2.1 感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)　　2.2 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)　　2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)　　2.4 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)　　2.5 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)　　2.6 學(xué)習(xí)向量量化（LVQ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)　　2.7 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)　　2.8 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)　　2.9 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的圖形用戶界面　第3章 基于Simulink的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)　　3.1 基于Simulink的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊　　　3.1.1 模塊的設(shè)置　　　3.1.2 模塊的生成　　3.2 基于Simulink的三種典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)　　　3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)控制　　　3.2.2 反饋線性化控制　　　3.2.3 模型參考控制第二篇 模糊邏輯控制及其MATLAB實(shí)現(xiàn)　第4章 模糊邏輯控制理論　　4.1 模糊邏輯理論的基本概念　　　4.1.1 模糊集合及其運(yùn)算　　　4.1.2 模糊關(guān)系及其合成　　　4.1.3 模糊向量及其運(yùn)算　　　4.1.4 模糊邏輯規(guī)則　　　4.1.5 模糊邏輯推理　　4.2 模糊邏輯控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)　　　4.2.1 模糊控制系統(tǒng)的組成　　　4.2.2 模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)　　　4.2.3 模糊控制器的維數(shù)　　　4.2.4 模糊控制中的幾個(gè)基本運(yùn)算操作　　4.3 模糊邏輯控制系統(tǒng)的基本原理　　　4.3.1 模糊化運(yùn)算　　　4.3.2 數(shù)據(jù)庫(kù)　　　4.3.3 規(guī)則庫(kù)　　　4.3.4 模糊推理　　　4.3.5 清晰化計(jì)算　　4.4 離散論域的模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)　　4.5 具有PID功能的模糊控制器　第5章 MATLAB模糊邏輯工具箱函數(shù)　　5.1 MATLAB模糊邏輯工具箱簡(jiǎn)介　　　5.1.1 模糊邏輯工具箱的功能特點(diǎn)　　　5.1.2 模糊推理系統(tǒng)的基本類型　　　5.1.3 模糊邏輯系統(tǒng)的構(gòu)成　　5.2 利用模糊邏輯工具箱建立模糊推理系統(tǒng)　　　5.2.1 模糊推理系統(tǒng)的建立、修改與存儲(chǔ)管理　　　5.2.2 模糊語(yǔ)言變量及其語(yǔ)言值　　　5.2.3 模糊語(yǔ)言變量的隸屬度　　　5.2.4 模糊規(guī)則的建立與修改　　　5.2.5 模糊推理計(jì)算與去模糊化　　5.3 MATLAB模糊邏輯工具箱的圖形用戶界面　　　5.3.1 模糊推理系統(tǒng)編輯器（Fuzzy） 　　　5.3.2 隸屬度函數(shù)編輯器（Mfedit） 　　　5.3.3 模糊規(guī)則編輯器（Ruleedit）　　　5.3.4 模糊規(guī)則瀏覽器（Ruleview）　　　5.3.5 模糊推理輸入輸出曲面視圖（Surfview） 　　5.4 基于Simulink的模糊邏輯的系統(tǒng)模塊　第6章 模糊神經(jīng)和模糊聚類及其MATLAB實(shí)現(xiàn)　　6.1 基于標(biāo)準(zhǔn)模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　　　6.1.1 模糊系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)模型　　　6.1.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)　　　6.1.3 學(xué)習(xí)算法　　6.2 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　　　6.2.1 模糊系統(tǒng)的Takagi-Sugeno模型　　　6.2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)　　　6.2.3 學(xué)習(xí)算法　　6.3 MATLAB模糊神經(jīng)工具箱函數(shù)　　　6.3.1 模糊神經(jīng)系統(tǒng)的建模函數(shù)　　　6.3.2 采用網(wǎng)格分割方式生成模糊推理系統(tǒng)函數(shù)　　　6.3.3 MATLAB模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)的圖形用戶界面　　6.4 MATLAB模糊聚類函數(shù)　　　6.4.1 模糊C.均值聚類函數(shù)　　　6.4.2 減法聚類函數(shù)　　　6.4.3 基于減法聚類的模糊推理系統(tǒng)建模函數(shù)第三篇 預(yù)測(cè)控制及其MATLAB實(shí)現(xiàn)　第7章 預(yù)測(cè)控制理論　　7.1 動(dòng)態(tài)矩陣控制理論　　　7.1.1 預(yù)測(cè)模型　　　7.1.2 滾動(dòng)優(yōu)化　　　7.1.3 誤差校正　　7.2 廣義預(yù)測(cè)控制理論　　　7.2.1 預(yù)測(cè)模型　　　7.2.2 滾動(dòng)優(yōu)化　　　7.2.3 反饋校正　　7.3 預(yù)測(cè)控制理論分析　　　7.3.1 廣義預(yù)測(cè)控制的性能分析　　　7.3.2 廣義預(yù)測(cè)控制與動(dòng)態(tài)矩陣控制規(guī)律的等價(jià)性證明　　　7.3.3 廣義預(yù)測(cè)控制與動(dòng)態(tài)矩陣控制的比較　第8章 MATI.AB預(yù)測(cè)控制工具箱函數(shù)　　8.1 系統(tǒng)模型辨識(shí)函數(shù)　　　8.1.1 數(shù)據(jù)向量或矩陣的歸一化　　　8.1.2 基于線性回歸方法的脈沖響應(yīng)模型辨識(shí)　　　8.1.3 脈沖響應(yīng)模型轉(zhuǎn)換為階躍響應(yīng)模型　　　8.1.4 模型的校驗(yàn)　　8.2 系統(tǒng)模型建立與轉(zhuǎn)換函數(shù)　　　8.2.1 模型轉(zhuǎn)換　　　8.2.2 模型建立　　8.3 基于階躍響應(yīng)模型的控制器設(shè)計(jì)與仿真函數(shù)　　　8.3.1 輸入/輸出有約束的模型預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì)與仿真　　　8.3.2 輸入/輸出無(wú)約束的模型預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì)　　　8.3.3 計(jì)算由階躍響應(yīng)模型構(gòu)成的閉環(huán)系統(tǒng)模型　　8.4 基于狀態(tài)空間模型的預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì)函數(shù)　　　8.4.1 輸入/輸出有約束的狀態(tài)空間模型預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì)　　　8.4.2 輸入腧出無(wú)約束的狀態(tài)空間模型預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì)　　　8.4.3 狀態(tài)估計(jì)器設(shè)計(jì)　　8.5 系統(tǒng)分析與繪圖函數(shù)　　　8.5.1 計(jì)算和繪制系統(tǒng)的頻率響應(yīng)曲線　　　8.5.2 計(jì)算頻率響應(yīng)的奇異值　　　8.5.3 計(jì)算系統(tǒng)的極點(diǎn)和穩(wěn)態(tài)增益矩陣　　　8.5.4 系統(tǒng)分析和繪圖　　8.6 通用功能函數(shù)　　　8.6.1 通用模型轉(zhuǎn)換　　　8.6.2 方程求解　　　8.6.3 離散系統(tǒng)的分析　第9章 隱式廣義預(yù)測(cè)自校正控制及其MATLAB實(shí)現(xiàn)　　9.1 單輸入單輸出系統(tǒng)的隱式廣義預(yù)測(cè)自校正控制算法　　9.2 多輸入多輸出系統(tǒng)的隱式廣義預(yù)測(cè)自校正控制算法　　9.3 仿真研究　　　9.3.1 單輸入單輸出系統(tǒng)的仿真研究　　　9.3.2 多輸入多輸出系統(tǒng)的仿真研究附錄A 隱式廣義預(yù)測(cè)自校正控制仿真程序清單附錄B MATLAB函數(shù)一覽表附錄C MATLAB函數(shù)分類索引參考文獻(xiàn)

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