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 　　「智慧型控制」成为当下日常生活切身话题，举凡家电、医疗、国防等随处可见。本书可分三大部份，第一部　神经网路控制，第二部 模煳逻辑控制，第三部 基因演算控制。书中对于上述三种控制法理论、方法及应用作详细介绍。对于相关的数学基础，作者以最浅显易懂方式来论述，并加入例题供读者练习，希望读者在阅读此书时能以最快、最清楚方式进入智慧型控制的殿堂。

本书特色

　　1.由控制工程的观点出发，阐述类神经网路、模煳逻辑理论及基因演算法则在控制领域的应用。
　　2.内容由浅入深，由基础理论出发至进阶控制应用，使读者兼顾理论学习与实务应用。
　　3.多元的内容与综合应用，可供修习基本知识亦可作为研究参考。


 

第1章 导论
1.1 基本概念
1.2 研究范围
1.3 基本组成
1.4 精确的定义
1.5 系统架构
1.6 模煳逻辑系统与类神经网路的比较
1.7 适应控制与类神经网路控制的比较

第2章 数学基础
2.1 向量(Vectors)
2.2 矩阵(Matrices)
2.3 线性转换(Linear Transformations)
2.4 向量空间(Vector Spaces)
2.5 特征值与特征向量(Eigenvalues and Eigenvectors)

第3章 最佳化基本概念
3.1 基本定义
3.2 性能面和最佳值

第4章 梯度演算法
4.1 基本梯度演算法
4.2 判断步距大小-线搜寻法
4.3 修正率 的影响
4.4 稳定修正率
4.5 解与讨论
4.6 应用

第一部 神经网路控制
第5章 类神经网路简介
5.1 前言
5.2 类神经网路的特性
5.3 神经元模型
5.4 类神经网路的典型功能
5.5 类神经网路架构及运用模式
5.6 类神经网路控制
5.7 应用实例
5.8 小结

第6章 单层感知器
6.1 感知器设计
6.2 基本的两类型识别
6.3 单层离散感知器网路
6.4 单层连续感知器

第7章 多层前馈式网路
7.1 多层网路的必要性
7.2 单层感知器(单层前馈式网路)
7.3 多层感知器(多层前馈式网路)
7.4 小结
7.5 网路训练的注意事项

第8章 单层回授网路
8.1 离散时间Hopfield网路
8.2 连续时间[梯度型] Hopfield网路
8.3 回归型类神经网路
8.4 Brain-State-in-a-Box模型(BSB Model)

第9章 动态系统识别
9.1 输出/输入系统模式识别
9.2 状态空间模式识别
9.3 传统与神经网路系统识别的比较

第10章 系统识别与控制整合
10.1 系统识别
10.2 基本控制架构
10.3 应用-类神经网路非直接适应控制
10.4 应用-求解Lyapunov矩阵方程式及控制
10.5 应用-机器人运动控制

第二部 模煳逻辑控制
第11章 模煳逻辑控制简介
11.1 概论
11.2 模煳逻辑的特色
11.3 模煳逻辑运作机制与应用实例
11.4 模煳理论主要研究领域

第12章 模煳逻辑控制基本概念

第13章 模煳数学
13.1 基本定义
13.2 模煳化
13.3 模煳集合的运算
13.4 模煳关系方程式
13.5 模煳蕴含
13.6 模煳推论
13.7 解模煳化

第14章 模煳逻辑控制
14.1 基本模煳逻辑控制器
14.2 模煳逻辑控制器的设计
14.3 动态系统PID控制的设计范例
14.4 模煳增益排程PID控制

第15章 模煳非线性控制
15.1 拟PID控制的模煳逻辑控制器
15.2 滑动模煳逻辑控制器
15.3 Sugeno模煳逻辑控制

第三部 基因演算控制
第16章 基因演算法则简介
16.1 生物的基因演化-进化论
16.2 基本概念

第17章 二进制基因演算 (Binary Genetic Algorithm；BGA)
17.1 演化过程
17.2 设定要领
17.3 高阶基因演算机制
17.4 结构化基因演算法
17.5 设计适应函数
17.6 基因演算法范例

第18章 实数型基因演算法则

第19章 进化演算
19.1 进化过程
19.2 进化策略
19.3 进化演算法的主要特性
19.4 基因演算法与进化演算法的比较
19.5 蚂蚁演算法

第20章 进阶基因演算法
20.1 混基因与梯度演算法
20.2 双族群基因演算法
20.3 多目标最佳化演算法

第21章 DNA演算法
21.1 DNA编码概论
21.2 DNA演算法
21.3 应用

第22章 综合应用
22.1 类神经网路学习
22.2 最佳路径规划
22.3 控制的应用
22.4 以基因模煳逻辑模式设计导引控制系统

参考文献

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