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第一章 智能控制与常规控制1

1.1 引言1

1.2 自动控制系统与经典控制理论5

1.3 控制系统理论的发展与面临的挑战10

1.4 智能控制系统研究的发展与特点13

1.5 智能控制系统研究中的方法论和几个关键问题18

1.6 小结24

参考文献25

第二章 人工智能与计算智能29

2.1 引言29

2.2 计算机运算能力的极限34

2.3 人工智能方法的基本思想37

2.4 人工智能的基本方法40

2.5 人工智能的成就与困难50

2.6 计算智能概述56

2.7 模拟进化方法58

2.8 人工神经网络72

2.9 模糊系统基础91

参考文献103

第三章 知识与复杂信息处理基础110

3.1 引言110

3.2 知识的分类111

3.3 知识的获取与机器学习115

3.4 知识的表达123

3.5 知识的信息熵测度157

3.6 智能采样与信号重构164

3.7 多传感器信息融合169

3.8 推理机制174

3.9 知识的实时处理195

3.10 专家系统方法概述211

参考文献216

第四章 智能控制原理与系统的体系结构219

4.1 引言219

4.2 智能控制的原理与方法222

4.3 智能控制系统的体系结构分类253

4.4 智能控制系统中的反馈问题275

4.5 智能控制的优化准则279

参考文献282

第五章 智能控制系统的结构性质289

5.1 引言289

5.2 预备知识292

5.3 智能控制系统能控(能观)性分析的特点和问题302

5.4 智能推理决策机构ID中的能控(能观)性问题304

5.5 在ID支配下的结构能控(能观)性分析308

5.6 智能控制系统整体结构能控(能观)性330

5.7 智能控制系统的最经济结构综合问题331

5.8 智能控制系统的稳定性分析338

5.9 智能控制系统的自主性352

参考文献363

第六章 智能控制系统的优化原理和方法368

6.1 引言368

6.2 从综合集成到整体优化370

6.3 熵优化原理和方法372

6.4 智能控制系统的整体优化397

6.5 智能控制系统的信息组织机理与综合集成411

6.6 基于知识和计算智能技术的智能优化427

参考文献454

第七章 智能控制系统的综合与设计460

7.1 多级递阶智能控制系统解析设计理论460

7.2 符号学模型与情境控制494

7.3 模糊控制与神经网络控制514

参考文献564

第八章 智能技术的工程应用569

8.1 引言569

8.2 智能技术在工业控制中的应用572

8.3 软件环境与开发工具577

8.4 G2简介581

8.5 实时专家系统应用实例588

8.6 模糊系统与神经网络技术在家用电器控制系统中的应用594

8.7 模糊系统与神经网络技术在工业生产过程中的应用598

参考文献608