前言第1章 概述1.1 智能控制理論的發(fā)展歷史1.2 智能控制的現(xiàn)狀及應(yīng)用第2章 控制系統(tǒng)數(shù)字仿真2.1 計算機仿真 2.2連續(xù)系統(tǒng)二次建模過程---連續(xù)系統(tǒng)的離散化2.3離散系統(tǒng)的差分方程求取 2.4 計算機仿真程序設(shè)計第3章 智能優(yōu)化理論與萬法”3.1 控制系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化問題3.2 單純形法3.3 遺傳優(yōu)化算法 3.4 蟻群優(yōu)化算法 3.5 粒子群優(yōu)化算法第4章智能建模理論與方法4.1建模方法概述4.2智能辨識原理4.3估計模型的選擇4.4基于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的智能辨識第5章 模糊控制 5.1模糊控制概述5.2模糊控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)5.3基本模糊控制器設(shè)計5.4帶自調(diào)整因子的模糊控制器設(shè)計5.5 模糊與 PID 復(fù)合控制5.6 TS模糊模型控制第6章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制6.1 生物神經(jīng)元和人工神經(jīng)元 6.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)方法6.3 典型的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷 6.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制