神经网络与模糊控制

出版时间：1998-10  出版社：清华大学出版社  作者：张乃尧  
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内容概要

内 容 简 介
神经网络与模糊控制是两种重要的智能控制技术，它们都能模拟人的智能行为，解决不确定、非线
性、复杂的自动化问题，具有非常广阔的应用前景。本书以智能控制的观点，对神经网络与模糊控制进行
了V综合论述，并分析比较了它们的共性、特性、适用范围和相互结合的途径，以使读者更全面地了解智能
控制领域的最新研究成果。本书选材精炼，论述简明，介绍和分析了大量的应用实例，包括字符识别、股
票预测、旅行商最优路径规划、石灰窑炉辨识、PH值控制、化工反应器故障诊断、机械手、倒立摆、倒车
等，便于读者了解各种技术的应用对象、应用方法以及应用效果。
本书可作为工科有关专业研究生和本科生、电大和业大学生以及工程技术人员的教材或自学读物。

书籍目录

目录
第1章 绪论
1.1神经网络的发展和应用
1.2人工神经元模型
1.3用有向图表示神经网络
1.4网络结构及工作方式
1.5神经网络的学习方法
1.5.1学习方式
1.5.2学习算法（学习规则）
1.5.3学习与自适应
习题
参考文献
第2章 前馈网络
2.1线性阈值单元
2.2感知器学习算法
2.3多层前馈网络及其函数逼近能力
2.4反向传播学习算法
2.5改进BP算法收敛速度的一些措施
2.6径向基函数网络
2.7应用举例
习题
参考文献
第3章 学习理论与网络结构选择
3.1基本概念
3.2推广问题
3.3学习过程的统计性质
3.4函数逼近问题
3.5关于网络规模选择中的几个问题
3.6例题
习题
参考文献
第4章 反馈网络与联想存储器
4.1离散的Hopfield网络
4.2联想存储器及其学习
4.3相关学习算法
4.4联想存储器的容量问题
4.5伪逆法
4.6线性规划方法
4.7多余吸引子问题
4.8应用举例
4.9双向联想存储器
习题
参考文献
第5章 神经网络用于优化计算
5.1概述
5.2连续Hopfield 网络用于求解TSP
5.3离散Hopfield网络用于求解TSP
5.4神经网络用于求解货流问题
5.5在通信网络中的应用举例
习题
参考文献
第6章 自组织网络
6.1主成份分析
6.2自组织特征映射
6.3向量量化
6.4广义学习向量量化算法
6.5应用举例――指纹识别
习题
参考文献
第7章 动态信号与系统的处理
7.1引言
7.2带延时单元的网络
7.3时空神经元模型
7.4部分反馈网络
7.5学习问题
7.6应用举例
习题
参考文献
第8章 全局优化
8.1引言
8.2随机梯度法
8.3模拟退火算法
8.4遗传算法
8.5遗传算法机理的分析
8.6讨论
8.7应用举例
习题
参考文献
第9章 神经网络用于非线性
系统辨识
9.1概述
9.2基于NARMA模型的辨识方法
9.2.1问题描述
9.2.2NARMA模型的参数辨识
9.2.3系统辨识的并联模式与
串－并联模式
9.2.4系统Ⅲ辨识的仿真实验
9.3通用辨识模型和动态BP算法
9.3.1通用辨识模型
9.3.2动态BP算法
9.4石灰窑炉的神经网络模型
9.4.1石灰窑炉的生产过程
9.4.2石灰窑的数学模型
9.4.3石灰窑的神经网络模型
习题
参考文献
第10章 神经网络用于非线性控制
10.1概述
10.2控制方案
10.2.1监督控制
10.2.2直接逆控制
10.2.3内模控制
10.2.4模型预报控制
10.2.5模型参考控制
10.2.6再励学习控制
10.2.7自学习控制与自适
应控制
10.3内模控制及其在石灰窑炉中
的应用
10.3.1内模控制系统的分析
与设计
10.3.2基于神经网络的内
模控制
10.3.3石灰窑炉的内模控制
10.4模型预报控制及其在pH值控
制中的应用
10.4.1模型预报控制的基
本原理
10.4.2动态矩阵控制（DMC）
10.4.3pH值的神经网络模
型预报控制
习题
参考文献
第11章 神经网络用于机器人控制
11.1机器人的控制问题
11.2CMAC网络
11.2.1模型结构
11.2.2工作原理
11.2.3学习算法
11.3用CMAC网络解决机械手的逆
运动学问题
11.3.1三关节机械手在二维
平面的运动
11.3.2解决方案
11.3.3机械手的正模型NN
11.3.4机械手的逆模型NN
11.3.5仿真实验
11.4用CMAC网络解决机械手的逆
动力学问题
11.4.1二关节机械手的伺
服控制
11.4.2控制方案
11.4.3仿真实验结果
11.4.4CMAC设计参数对控制
性能的影响
11.4.5控制系统的鲁棒性和自
适应能力
11.4.6CMAC网络的优缺点
习题
参考文献
第12章 模糊数学基础
12.1概述
12.2模糊集合
12.2.1模糊集合的定义
12.2.2模糊集合的表示法
12.2.3常用的隶属函数
12.2.4模糊集合的基本运算
12.2.5分解定理
12.2.6扩张定理
12.3模糊关系
12.3.1模糊关系的定义
12.3.2模糊关系的运算
12.3.3模糊关系的性质
12.4模糊推理
12.4.1广义前向推理和广义
反向推理
12.4.2模糊命题
12.4.3模糊蕴含
12.4.4模糊推理
习题
参考文献
第13章 模糊控制理论
13.1模糊控制器的基本结构
13.2D－FC 的工作原理
13.3CFC 的工作原理
13.4模糊控制器的种类和设计参数
13.4.1D－FC和C－FC
13.4.2PD，PI，PID型的模糊
控制器
13.4.3控制规则的三种类型
13.4.4模糊控制器的主要设
计因素
13.4.5模糊控制的特点和理论
研究问题
13.5典型模糊控制器的结构分析
13.5.1概述
13.5.2典型模糊控制器及其
设计参数
13.5.3典型模糊控制器的
结构特性
13.5.4对模糊控制器的几
点认识
13.6模糊控制系统的稳定性分析和
设计方法
13.6.1模糊系统的TS模型
13.6.2模糊方块图
13.6.3稳定性分析
13.6.4设计方法
习题
参考文献
第14章 模糊神经网络用于非线性
系统建模和故障诊断
14.1模糊系统与神经网络
14.2模糊系统的函数逼近能力
14.2.1模糊基函数
14.2.2模糊系统的通用逼近性
14.3用神经网络来构造模糊系统
14.4用模糊神经网络辨识非线性系统
14.4.1实验对象
14.4.2结构辨识
14.4.3参数辨识
14.5CSTR控制系统的在线故障诊断
14.5.1CSTR控制系统简介
14.5.2故障诊断的方案
14.5.3故障诊断实验结果
习题
参考文献
第15章 基于神经网络的模糊自
适应控制
15.1概述
15.2用DCL算法从数据中提取
模糊规则
15.2.1倒车实验
15.2.2倒车的模糊控制
15.2.3DCL学习算法
15.2.4从输入输出数据中提取
模糊规则
15.3基于模糊神经网络的模型参考自
适应控制
15.3.1基于模糊神经网络的
MRAC方案
15.3.2模糊神经网络结构
15.3.3模糊神经网络的
学习方法
15.3.4自适应学习率
15.3.5非线性对象的模糊自适
应控制实验
15.4采用再励学习的模糊自适应控制
15.4.1GARIC的系统结构
15.4.2GARIC的工作原理
15.4.3GARIC的学习方法
15.4.4倒立摆的自适应控
制实验
习题
参考文献