标题：智能控制基础
版权信息
书 名: 智能控制基础
编著：韦巍  何衍
出版社： 清华大学出版社
出版时间： 2008
ISBN: 9787302169185
开本： 16
定价: 35.00 元
内容简介
智能控制作为一门新兴学科，它的发展得益于许多学科，如人工智能、认知科学、现代控制理论、模糊数学、生物控制论、学习理论以及网络理论等。
《智能控制基础》总结近20年来智能控制的研究成果，详细论述智能控制的基本概念、工作原理和设计方法。主要内容包括：智能控制概论、模糊控制论、人工神经网络控制论、专家控制、分层递阶智能控制、学习控制、模糊神经网络控制与自适应神经网络、进化算法、多智能体系统控制。
《智能控制基础》在深入系统介绍智能控制设计理论和应用方法的同时，还结合课堂教学给出了大量的设计例子和习题。
《智能控制基础》选材新颖，系统性强，通俗易懂，突出理论联系实际。既适合初学者学习智能控制的基本理论和方法，又对智能控制的研究学者有一定的参考价值。它标注了部分拓展内容的章节，供深入研究者参考。整本教材主要针对控制科学与工程、电气工程等学科硕士研究生和自动化专业高年级本科生使用，也适合其他专业的工程师阅读和参考。
作者简介
韦巍，1964年生。1983年浙江大学本科毕业，1994年获博士学位。1993年和1998年分别获ALCS和DFG资助，赴英国Reading大学和德国Bochum大学联合研究。现为浙江大学电气学院副院长，博士生导师。目前主要从事智能控制与智能系统理论及应用研究，包括智机器人。曾获浙江省科技进步二等奖1项、教育部科技进步三等奖1项和浙江省优秀教学成果奖1项。已发表学术论文近百篇，其中SCI、EI收录论文50余篇。
何衍，浙江金华人，1973年生。1995年、4998年于浙江工业大学获自动化专业学士、硕士学位，2001年于浙江大学获控制理论与控制工程专业博士学位。现为浙江大学系统科学与工程学系副教授、硕士生导师。主要从事信息融合、机器人、知识工程、运筹学等方面的科研和教学工作。负责、参加国家自然科学基金等科研项目多项。
目录
第1章绪论
1.1智能控制的发展
1.1.1智能控制问题的提出
1.1.2智能控制的发展
1.2智能控制的几个主要分支
1.2.1基于知识的专家系统
1.2.2模糊控制
1.2.3神经元网络控制
1.2.4学习控制
1.3智能控制系统的构成原理
1.3.1智能控制系统结构
1.3.2智能控制系统的特点
1.3.3智能控制系统研究的主要数学工具
习题和思考题
第2章模糊控制论
2.1引言
2.2模糊集合论基础
2.2.1模糊集的概念
2.2.2模糊集合的运算
2.2.3模糊集合运算的基本性质
2.2.4隶属度函数的建立
2.2.5模糊关系
2.3模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成
2.3.1二值逻辑
2.3.2模糊逻辑的基本运算
2.3.3模糊语言逻辑
2.3.4模糊逻辑推理
2.3.5模糊关系方程的解
2.4模糊控制系统的组成
2.4.1模糊化过程
2.4.2知识库
2.4.3决策逻辑
2.4.4精确化过程
2.5模糊控制系统的设计
2.5.1模糊控制器的结构设计
2.5.2模糊控制器的基本类型
2.5.3模糊控制器的设计原则
2.5.4模糊控制器的常规设计方法
2.6模糊PID控制器
2.6.1模糊控制器和常规PID的混合结构
2.6.2常规PID参数的模糊自整定技术
2.7模糊控制器的应用
2.7.1流量控制的模糊控制器设计
2.7.2倒立摆的模糊控制
习题和思考题
第3章人工神经元网络控制论
3.1引言
3.1.1神经元模型
3.1.2神经网络的模型分类
3.1.3神经网络的学习算法
3.1.4神经网络的泛化能力
3.2前向神经网络模型
3.2.1多层神经网络结构
3.2.2多层传播网络的BP学习算法
3.2.3快速的BP改进算法
3.2.4BP学习算法的MATLAB例程
3.3动态神经网络模型
3.3.1带时滞的多层感知器网络
3.3.2Hopfield神经网络
3.3.3回归神经网络
3.4CMAC神经网络
3.4.1小脑网络的感知器模型
3.4.2CMAC的映射原理
3.4.3CMAC网络的学习算法
3.5RBF神经网络模型
3.5.1具有固定中心的RBF神经网络的训练
3.5.2径向基神经网络训练的随机梯度逼近法
3.6神经网络控制基础
3.6.1引言
3.6.2神经网络的逼近能力
3.7非线性动态系统的神经网络辨识
3.7.1神经网络的辨识基础
3.7.2神经网络辨识模型的结构
3.7.3非线性动态系统的神经网络辨识
3.8神经网络控制的学习机制
3.8.1监督式学习
3.8.2增强式学习
3.9神经网络控制器的设计
3.9.1神经网络直接逆模型控制法
3.9.2真接网络控制法
3.9.3多神经网络自学习控制法
3.10单一神经元控制
习题和思考题
第4章专家控制
4.1引言
4.2专家控制的基本原理
4.2.1专家控制系统的基本内容
4.2.2知识表达
4.2.3知识推理
4.2.4专家控制系统的设计
4.3专家控制应刚举例
4.3.1PID专家控制系统设计
4.3.2过程专家控制系统
4.4仿人智能控制
4.4.1仿人智能控制的引入
4.4.2仿人智能控制的基本概念
4.4.3仿人智能控制的实现
4.4.4仿人智能控制的应用举例
习题和思考题
上机实验题
第5章分层递阶智能控制
5.1引言
5.2递阶智能控制的基本原理
5.3递阶智能控制的组织和协调
5.3.1递阶智能控制的组织级
5.3.2递阶智能控制的协调级
5.3.3递阶智能控制的执行级
5.4分层递阶智能控制的应用举例
5.4.1智能机器人系统的递阶控制
5.4.2集散递阶智能控制系统
习题和思考题
第6章学习控制
第7章模糊神经网络控制与自适应神经网络
第8章进货算法
第9章多智能体系统控制

简介
暖色系包括红紫,红,红橙,橙,黄橙; 暖色系(8张)
冷色系包括黄绿,绿,蓝绿,蓝,蓝紫;还有介於暖色系和寒色系的颜色:黄,紫.暖色系由太阳颜色衍生出来的颜色，红色、黄色，给人以温暖柔和的感觉，春天色系和秋天色系的人特别适合穿暖色系的衣服，化暖色系的妆。  暖色系冷色系蓝色，绿色，紫色都属于冷色系，冬天色系和夏天色系的人是用冷色系的颜色。  冷色系的整体厨中间色系就是黑、白、灰三种颜色，适用于任何色系的。[1]  中间色系卧室
暖色与冷色
1．暖色与冷色：
红色、橙色、黄色--为暖色，象征着：太阳、火焰  色彩分类。
绿色、蓝色、紫色--为冷色，象征着：森林、大海、蓝天。
灰色、黑色、白色--为中间色；
冷色调的亮度越高--越偏暖，暖色调的亮度越低--越偏冷。
2．兴奋与沉静：
红色和明亮的黄色调成的橙色--给人活泼、愉快、兴奋的感受。青色、青绿色、青紫色--让人感到安静、沉稳、塌实。
3．前进与后退：
色彩可以使人有距离上的心理感觉。黄色有突出背景向前的感觉，青色有缩入的感觉；其排列如下：红色 > 黄色≈橙色 > 紫色 > 绿色 > 青色；
暖色为前进色--膨胀、亲近、依偎的感觉。色彩明亮--前进！
冷色为后退色--镇静、收缩、遥远的感觉。色彩暗 --后退！
在家庭装修中，面积较小的房间要选用"暗色调的地板"；使人有面积扩大的感觉。如果选用明亮色彩的地板就会显得空间狭窄，增加压抑感。
4．轻与重：
色彩可以给人带来"轻与重"的感觉；白色和黄色给人感觉较轻，而红色和黑色给人感觉较重。总体来说：明度高的色彩感觉轻，富有动感，暗色具有稳重感；以色相分，轻重次序排列为白、黄、橙、红、灰、绿、蓝、紫、黑。在家装中，居室的顶部（天花）易选用浅颜色或较亮的色调；而墙和地面可适当加重，否则给人头重脚轻的感觉。
5．柔和与强硬：
暖色感觉柔和、柔软，冷色给人坚实、强硬；中性为过度色。[2]暖色系与生活(6张)