图书介绍
智能控制及其在林业上的应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本下载
- 王克奇，杜尚丰，白雪冰编著 著
- 出版社： 中国林业出版社
- ISBN：9787503855917
- 出版时间：2009
- 标注页数：217页
- 文件大小：11MB
- 文件页数：227页
- 主题词：智能控制－应用－林业－高等学校－教材
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图书目录
第1章 绪论1
1.1智能控制的发展过程及其特点1
1.1.1古典控制理论的局限性1
1.1.2现代控制理论的局限性1
1.1.3智能控制理论的特点2
1.2智能控制的基本方法3
1.2.1分级递阶智能控制3
1.2.2模糊控制4
1.2.3专家智能控制5
1.2.4神经网络控制7
1.3智能控制的研究方向和发展趋势8
习题8
第2章 模糊控制9
2.1普通集合论简介9
2.1.1集合的概念9
2.1.2集合之间的关系11
2.2模糊集合论13
2.2.1模糊集合的基本概念13
2.2.2模糊集合的运算18
2.2.3模糊关系20
2.2.4模糊关系的运算及其性质22
2.2.5模糊关系合成23
2.2.6特殊的模糊关系24
2.2.7模糊变换25
2.3模糊推理26
2.3.1模糊语言与语言变量26
2.3.2模糊命题与模糊条件语句27
2.3.3模糊推理32
2.4模糊控制概述36
2.4.1模糊控制的发展历史36
2.4.2模糊控制的特点37
2.4.3模糊控制的研究内容37
2.4.4模糊控制还存在的理论问题38
2.5模糊控制原理38
2.5.1模糊控制系统和模糊控制器38
2.5.2模糊控制系统的工作原理40
2.6基本模糊控制器的设计44
2.6.1基本模糊控制器的设计方法44
2.6.2基本模糊控制器的设计举例48
2.7自校正模糊控制器的设计57
2.7.1基本模糊控制器57
2.7.2改进的模糊控制器58
2.7.3规则自校正模糊控制器59
2.8模糊PID控制器的设计61
2.8.1模糊控制器与常规PID的混合结构62
2.8.2常规PID的模糊参数自整定技术65
习题66
第3章 专家控制68
3.1专家系统的基本组成68
3.2专家系统的知识表示方法69
3.2.1一阶谓词表示法69
3.2.2时序逻辑知识表示法71
3.2.3产生式知识规则表示法71
3.2.4状态空间知识表示法72
3.2.5框架知识表示法72
3.2.6与或图知识表示法74
3.2.7黑板模型知识表示法76
3.2.8神经网络知识表示法78
3.2.9综合知识表示法79
3.3专家系统的知识获取79
3.3.1非自动知识获取80
3.3.2自动知识获取80
3.4专家系统的推理机制82
3.4.1宽度优先搜索法85
3.4.2深度优先搜索86
3.4.3 MYCIN不精确推理87
3.4.4模糊Petri网的知识表示与推理92
3.5专家控制系统概述97
3.6直接专家控制系统99
3.6.1知识库的建立99
3.6.2控制知识的获取100
3.6.3推理方法的选用101
3.7间接专家控制系统101
3.7.1专家PID控制系统的结构102
3.7.2知识模型和知识库103
3.7.3推理策略106
3.7.4间接专家PID控制仿真实例106
3.8专家模糊控制系统107
3.8.1模糊控制级107
3.8.2专家协调级108
3.8.3协调级的知识获取108
习题109
第4章 神经网络控制111
4.1神经网络概述111
4.1.1神经元模型111
4.1.2人工神经网络113
4.1.3人工神经网络的特点114
4.1.4人工神经网络的发展概况114
4.2前馈神经网络115
4.2.1感知器网络116
4.2.2 BP网络119
4.2.3 BP网络学习算法的改进121
4.2.4 BP网络的设计及训练问题122
4.3 Hopfield网络124
4.3.1离散Hopfield网络124
4.3.2连续Hopfield网络133
4.3.3 Boltzmann机137
4.4神经网络模型辨识141
4.4.1正向建模141
4.4.2逆模型144
4.5神经网络控制的基本思想146
4.6单神经元自适应PID控制147
4.7神经元自适应PSD控制149
4.7.1自适应PSD控制算法149
4.7.2单神经元自适应PSD控制150
4.8神经网络内模控制152
4.8.1内模控制152
4.8.2神经网络内模控制153
4.9神经网络自适应控制154
4.9.1神经网络自校正控制154
4.9.2神经网络模型参考控制155
4.10神经网络PID控制156
4.10.1网络AP，AI，AD参数自学习PID控制器157
4.10.2改进型BP神经网络AP，AI，AD参数自学习PID控制器160
习题165
第5章 基于遗传算法的智能控制166
5.1遗传算法概述166
5.1.1遗传算法简介166
5.1.2遗传算法的发展简史166
5.1.3遗传算法的特点167
5.2基本遗传算法167
5.2.1遗传算法的基本原理167
5.2.2遗传算法的基本概念和算子169
5.2.3遗传算法的参数选择174
5.2.4遗传算法寻优实例175
5.3遗传算法的数学基础178
5.3.1模式定理178
5.3.2积木块假设182
5.4遗传算法的应用问题183
5.5基于遗传算法的PID参数整定183
5.5.1基于遗传算法的PID参数整定原理184
5.5.2基于实数编码遗传算法的PID参数整定185
习题186
第6章 智能控制方法在温室控制中的应用188
6.1温室环境模糊控制器188
6.1.1系统构成及特点188
6.1.2控制算法的选择190
6.1.3模糊控制器输入输出变量的确定190
6.1.4温室控制的专家经验191
6.1.5温度模糊控制器191
6.2温室环境专家控制器194
6.2.1温室环境专家控制概述194
6.2.2温室环境专家控制系统的结构195
6.2.3温室环境专家控制系统的实现196
6.2.4结论197
第7章 木材干燥模糊自适应控制系统198
7.1总体控制方案198
7.2神经网络建模199
7.2.1木材干燥模型的结构199
7.2.2温湿度控制模型200
7.2.3干燥基准模型202
7.2.4干燥基准逆模型203
7.3基于神经网络辨识的模糊控制器204
7.3.1基本模糊控制器结构205
7.3.2神经网络自学习算法208
7.4模糊自适应控制器211
7.4.1模糊自适应控制器的结构和自适应算法211
7.4.2模糊自适应控制器的硬件系统212
7.4.3控制器软件流程213
7.4.4控制器可靠性措施216
参考文献217