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第一章 智能控制与常规控制 1

1.1 引言 1

1.2 自动控制系统与经典控制理论 5

1.3 控制系统理论的发展与面临的挑战 10

1.4 智能控制系统研究的发展与特点 13

1.5 智能控制系统研究中的方法论和几个关键问题 18

1.6 小结 24

参考文献 25

第二章 人工智能与计算智能 29

2.1 引言 29

2.2 计算机运算能力的极限 34

2.3 人工智能方法的基本思想 37

2.4 人工智能的基本方法 40

2.5 人工智能的成就与困难 50

2.6 计算智能概述 56

2.7 模拟进化方法 58

2.8 人工神经网络 72

2.9 模糊系统基础 91

参考文献 103

第三章 知识与复杂信息处理基础 110

3.1 引言 110

3.2 知识的分类 111

3.3 知识的获取与机器学习 115

3.4 知识的表达 123

3.5 知识的信息熵测度 157

3.6 智能采样与信号重构 164

3.7 多传感器信息融合 169

3.8 推理机制 174

3.9 知识的实时处理 195

3.10 专家系统方法概述 211

参考文献 216

第四章 智能控制原理与系统的体系结构 219

4.1 引言 219

4.2 智能控制的原理与方法 222

4.3 智能控制系统的体系结构分类 253

4.4 智能控制系统中的反馈问题 275

4.5 智能控制的优化准则 279

参考文献 282

第五章 智能控制系统的结构性质 289

5.1 引言 289

5.2 预备知识 292

5.3 智能控制系统能控(能观)性分析的特点和问题 302

5.4 智能推理决策机构ID中的能控(能观)性问题 304

5.5 在ID支配下的结构能控(能观)性分析 308

5.6 智能控制系统整体结构能控(能观)性 330

5.7 智能控制系统的最经济结构综合问题 331

5.8 智能控制系统的稳定性分析 338

5.9 智能控制系统的自主性 352

参考文献 363

第六章 智能控制系统的优化原理和方法 368

6.1 引言 368

6.2 从综合集成到整体优化 370

6.3 熵优化原理和方法 372

6.4 智能控制系统的整体优化 397

6.5 智能控制系统的信息组织机理与综合集成 411

6.6 基于知识和计算智能技术的智能优化 427

参考文献 454

第七章 智能控制系统的综合与设计 460

7.1 多级递阶智能控制系统解析设计理论 460

7.2 符号学模型与情境控制 494

7.3 模糊控制与神经网络控制 514

参考文献 564

第八章 智能技术的工程应用 569

8.1 引言 569

8.2 智能技术在工业控制中的应用 572

8.3 软件环境与开发工具 577

8.4 G2简介 581

8.5 实时专家系统应用实例 588

8.6 模糊系统与神经网络技术在家用电器控制系统中的应用 594

8.7 模糊系统与神经网络技术在工业生产过程中的应用 598

参考文献 608