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編輯推薦： 本书既讲理论，同时也联系实际，通过大量的案例把晦涩难懂的理论讲解得通俗易懂。 內容簡介： 本书以通俗易懂的语言，简明扼要地介绍了智能控制的基本内容，包括智能控制基本概念、智能控制算法基础——模糊控制、神经网络、群智能算法，以实例分析与设计的形式给出了智能控制器的实现方法，包括模糊控制应用、神经网络控制应用、群智能算法应用以及综合智能算法在电力参数分析中的应用等。 本书可作为高等院校自动化、电气工程及其自动化、计算机应用等专业高年级本科生和控制科学与工程专业硕士研究生智能控制课程的配套教材，也可供自动化领域工程技术人员阅读和参考。 關於作者： 王家林，博士，副教授，主持和参与基础加强计划技术领域基金、国家自然科学基金等10余项，获大学教育成果一等奖，发表论文20余篇。 目錄： 第1章 智能控制基本概念（1) 1.1 传统控制面临的挑战（1) 1.2 智能控制的提出（1) 1.3 智能控制的基本概念与发展概况（2) 1.3.1 智能控制的概念（2) 1.3.2 智能控制发展概况（3) 1.4 智能控制系统的分类（4) 第2章 模糊控制（5) 2.1 模糊理论（5) 2.1.1 模糊集合及其运算（5) 2.1.2 模糊推理（8) 2.1.3 模糊化与解模糊化（8) 2.2 模糊控制的基本原理（9) 2.3 模糊控制系统的组成（10) 2.4 模糊控制系统的结构与设计原则（12) 2.4.1 模糊控制系统的结构（12) 2.4.2 模糊控制系统的设计原则（12) 2.5 模糊控制系统的设计方法（14) 2.5.1 查表法（14) 2.5.2 梯度下降法（15) 2.6 MATLAB模糊逻辑工具箱简介（15) 第3章 神经网络（18) 3.1神经网络理论基础（18) 3.1.1 人工神经网络的定义（18) 3.1.2 神经元的数学模型（18) 3.2 神经网络学习算法（20) 3.2.1 Hebb学习规则（20) 3.2.2 Delta（δ）学习规则（21) 3.2.3 BP网络学习算法（21) 3.2.4 RBF网络的学习算法（26) 3.2.5 Hopfield神经网络（27) 3.3 神经网络控制（28) 第4章 群智能算法（30) 4.1 遗传算法基本原理（31) 4.1.1 遗传算法的发展（31) 4.1.2 遗传算法的特点（32) 4.1.3 遗传算法的基本概念（32) 4.1.4 遗传算法的基本操作（33) 4.1.5 遗传算法的流程（37) 4.2 蚁群算法的基本原理（38) 4.2.1 蚁群算法的基本概念（38) 4.2.2 蚁群算法研究现状（41) 4.2.3 蚁群算法的应用（43) 4.3 粒子群算法（44) 4.3.1 粒子群优化算法的基本原理（44) 4.3.2 粒子群优化算法研究现状（48) 4.3.3 粒子群算法的应用（50) 4.4 免疫算法（51) 4.4.1 生物免疫系统结构及相关机理（52) 4.4.2 人工免疫系统的研究现状（52) 4.5 差分进化算法（55) 4.5.1 差分进化算法的基本原理（56) 4.5.2 差分进化算法的参数设置（57) 第5章 模糊控制应用（59) 5.1 模糊控制与PID控制的结合（59) 5.2 船舶航向模糊控制器设计（60) 5.2.1 船舶航向控制原理（60) 5.2.2 船舶航向控制数学模型（61) 5.2.3 船舶航向模糊控制器的结构设计（62) 5.2.4 船舶航向模糊控制器设计（62) 5.2.5 模糊PID控制器设计（66) 5.2.6 仿真分析（69) 5.3 洞库温湿度模糊控制器设计（72) 5.3.1 洞库温湿度控制系统模型（72) 5.3.2 洞库温湿度控制系统架构（74) 5.3.3 应用于洞库温湿度控制的模糊控制器设计（74) 5.3.4 洞库温湿度模糊PID控制器设计（76) 5.3.5 洞库温湿度系统PID控制仿真（78) 5.3.6 洞库温湿度系统模糊控制仿真（79) 5.3.7 洞库温湿度系统模糊PID控制仿真（80) 5.3.8 温湿度解耦效果分析（82) 5.4 舵鳍联合减摇系统模糊PID控制（86) 5.4.1 舵鳍联合减摇系统的控制策略分析（86) 5.4.2 舵鳍联合减摇系统控制方案（87) 5.4.3 模糊PID控制器设计（87) 5.4.4 仿真分析（91) 第6章 神经网络控制应用（95) 6.1 基于神经网络的船舶航向控制器设计（95) 6.1.1 神经网络自适应PID算法（95) 6.1.2 传统PID自动舵的仿真实验（97) 6.1.3 神经网络自适应PID自动舵的仿真（101) 6.2 MATLAB神经网络工具箱及其仿真（108) 6.2.1 MATLAB神经网络工具箱图形用户界面（108) 6.2.2 基于Simulink的神经网络模块工具（109) 第7章 智能算法控制应用（112) 7.1 基于粒子群优化算法的离散PID控制器参数优化（112) 7.1.1 优化问题目标函数的选取（112) 7.1.2 仿真优化设计过程（113) 7.1.3 仿真分析（115) 7.2 基于粒子群算法的无人船路径规划（118) 7.2.1 无人船路径规划的基本概念（118) 7.2.2 环境建模（119) 7.2.3 模型建立（121) 7.2.4 仿真实验（121) 7.3 基于蚁群算法的无人水下航行器路径规划（126) 7.3.1 蚁群算法的路径规划设计（126) 7.3.2 仿真结果（129) 7.4 免疫控制（132) 7.4.1 免疫控制的系统结构（132) 7.4.2 免疫控制的自然计算体系和系统计算框图（134) 7.5 基于蚁群算法的PID控制器参数整定及仿真（135) 7.5.1 基于ACO的PID控制器参数整定（135) 7.5.2 仿真结果及分析（137) 第8章 综合智能算法在电力参数分析中的应用（139) 8.1 船舶电力系统电力信号模型与电力参数分析方法（139) 8.1.1 采用遗传算法的电力参数分析方法（139) 8.1.2 采用Adaline神经网络的电力参数分析方法（141) 8.1.3 采用Prony算法的电力参数分析方法（143) 8.2 基于遗传神经网络的船舶电力信号参数分析方法（144) 8.2.1 采用数字微分结合遗传算法的信号参数粗略估计（145) 8.2.2 基于改进神经网络的电力信号参数精确分析（146) 8.2.3 仿真算例与分析（148) 8.2.4 小结（150) 8.3 采用改进Prony算法的船舶电力信号参数分析方法（151) 8.3.1 采用差分算法的电力信号预处理（151) 8.3.2 改进Prony算法的船舶电力系统电力参数分析（153) 8.3.3 仿真算例与分析（155) 8.3.4 小结（159) 8.4 本章小结（160) 参考文献（161) 內容試閱： 自动控制经过了经典控制理论和现代控制理论两个阶段的长期发展，无论是在科学理论上还是在工程实践中都取得了辉煌成就。但是，随着社会的发展，控制对象日益复杂，控制要求越来越高，传统控制理论面临的挑战也越来越大。智能控制是以人工智能、自动控制和运筹学为核心，同时涉及计算机科学、生物学、心理学、信息论等多学科交叉的新兴学科，是自动控制领域的前沿学科之一，也是自动控制理论发展的第三阶段。智能控制的发展为解决复杂非线性、不确定系统的控制问题开辟了新的途径。 本书共8章。第1章介绍智能控制的产生背景、基本概念、特点、发展历程以及主要分支；第2章介绍模糊控制的基本原理、组成、结构、设计原则与方法；第3章简要介绍神经网络理论基础、神经网络学习算法和神经网络控制；第4章介绍遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、免疫算法和标准差分进化算法基本原理；第5章介绍模糊控制与PID控制的结合、船舶航向模糊控制器设计、洞库温湿度模糊控制器设计和舵鳍联合减摇系统模糊PID控制；第6章介绍基于神经网络的船舶航向控制器设计、MATLAB神经网络工具箱及其仿真；第7章介绍基于粒子群优化算法对离散PID控制器参数进行优化、基于粒子群算法的无人船路径规划、基于蚁群算法的无人水下航行器路径规划、基于蚁群算法的PID控制器参数整定及仿真；第8章介绍船舶电力系统电力信号模型与电力参数分析方法、基于遗传神经网络的船舶电力信号参数分析方法、采用改进Prony算法的船舶电力信号参数分析方法。 本书是适应新形势下高校教学改革与人才培养方案调整而编写，可用于“智能控制”“智能控制课程综合设计”“智能控制理论与实践”等课程的教学。 本书由海军工程大学王家林副教授担任主编，由武汉工程大学王涛副教授，海军工程大学李龙梅讲师、李成县讲师、闫晓玲副教授和王征副教授担任副主编。武汉工程大学王涛副教授从马克思主义哲学角度出发，在方法论、思想政治教育理论结合实践等方面对本书的编写贡献良多。在教材编写过程中，得到了海军工程大学宋立忠副教授的大力支持，参考了海军工程大学自动化专业毕业设计论文，并引用了相关机构、学者的文献和相关网络资源，在此一并表示感谢。 由于作者水平有限，而智能控制的研究发展很快，不断有新的理论和方法产生，因此书中难免有疏漏和不当之处，敬请同行专家和读者批评指正！

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