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 　　「智慧型控製」成為當下日常生活切身話題，舉凡傢電、醫療、國防等隨處可見。本書可分三大部份，第一部　神經網路控製，第二部 模糊邏輯控製，第三部 基因演算控製。書中對於上述三種控製法理論、方法及應用作詳細介紹。對於相關的數學基礎，作者以最淺顯易懂方式來論述，並加入例題供讀者練習，希望讀者在閱讀此書時能以最快、最清楚方式進入智慧型控製的殿堂。

本書特色

　　1.由控製工程的觀點齣發，闡述類神經網路、模糊邏輯理論及基因演算法則在控製領域的應用。
　　2.內容由淺入深，由基礎理論齣發至進階控製應用，使讀者兼顧理論學習與實務應用。
　　3.多元的內容與綜閤應用，可供修習基本知識亦可作為研究參考。


 

第1章 導論
1.1 基本概念
1.2 研究範圍
1.3 基本組成
1.4 精確的定義
1.5 係統架構
1.6 模糊邏輯係統與類神經網路的比較
1.7 適應控製與類神經網路控製的比較

第2章 數學基礎
2.1 嚮量(Vectors)
2.2 矩陣(Matrices)
2.3 綫性轉換(Linear Transformations)
2.4 嚮量空間(Vector Spaces)
2.5 特徵值與特徵嚮量(Eigenvalues and Eigenvectors)

第3章 最佳化基本概念
3.1 基本定義
3.2 性能麵和最佳值

第4章 梯度演算法
4.1 基本梯度演算法
4.2 判斷步距大小-綫搜尋法
4.3 修正率 的影響
4.4 穩定修正率
4.5 解與討論
4.6 應用

第一部 神經網路控製
第5章 類神經網路簡介
5.1 前言
5.2 類神經網路的特性
5.3 神經元模型
5.4 類神經網路的典型功能
5.5 類神經網路架構及運用模式
5.6 類神經網路控製
5.7 應用實例
5.8 小結

第6章 單層感知器
6.1 感知器設計
6.2 基本的兩類型識彆
6.3 單層離散感知器網路
6.4 單層連續感知器

第7章 多層前饋式網路
7.1 多層網路的必要性
7.2 單層感知器(單層前饋式網路)
7.3 多層感知器(多層前饋式網路)
7.4 小結
7.5 網路訓練的注意事項

第8章 單層迴授網路
8.1 離散時間Hopfield網路
8.2 連續時間[梯度型] Hopfield網路
8.3 迴歸型類神經網路
8.4 Brain-State-in-a-Box模型(BSB Model)

第9章 動態係統識彆
9.1 輸齣/輸入係統模式識彆
9.2 狀態空間模式識彆
9.3 傳統與神經網路係統識彆的比較

第10章 係統識彆與控製整閤
10.1 係統識彆
10.2 基本控製架構
10.3 應用-類神經網路非直接適應控製
10.4 應用-求解Lyapunov矩陣方程式及控製
10.5 應用-機器人運動控製

第二部 模糊邏輯控製
第11章 模糊邏輯控製簡介
11.1 概論
11.2 模糊邏輯的特色
11.3 模糊邏輯運作機製與應用實例
11.4 模糊理論主要研究領域

第12章 模糊邏輯控製基本概念

第13章 模糊數學
13.1 基本定義
13.2 模糊化
13.3 模糊集閤的運算
13.4 模糊關係方程式
13.5 模糊蘊含
13.6 模糊推論
13.7 解模糊化

第14章 模糊邏輯控製
14.1 基本模糊邏輯控製器
14.2 模糊邏輯控製器的設計
14.3 動態係統PID控製的設計範例
14.4 模糊增益排程PID控製

第15章 模糊非綫性控製
15.1 擬PID控製的模糊邏輯控製器
15.2 滑動模糊邏輯控製器
15.3 Sugeno模糊邏輯控製

第三部 基因演算控製
第16章 基因演算法則簡介
16.1 生物的基因演化-進化論
16.2 基本概念

第17章 二進製基因演算 (Binary Genetic Algorithm；BGA)
17.1 演化過程
17.2 設定要領
17.3 高階基因演算機製
17.4 結構化基因演算法
17.5 設計適應函數
17.6 基因演算法範例

第18章 實數型基因演算法則

第19章 進化演算
19.1 進化過程
19.2 進化策略
19.3 進化演算法的主要特性
19.4 基因演算法與進化演算法的比較
19.5 螞蟻演算法

第20章 進階基因演算法
20.1 混基因與梯度演算法
20.2 雙族群基因演算法
20.3 多目標最佳化演算法

第21章 DNA演算法
21.1 DNA編碼概論
21.2 DNA演算法
21.3 應用

第22章 綜閤應用
22.1 類神經網路學習
22.2 最佳路徑規劃
22.3 控製的應用
22.4 以基因模糊邏輯模式設計導引控製係統

參考文獻

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