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版权信息
再版前言
第1章 绪论
1.1 智能控制的发展过程
1.2 智能控制的几个重要分支
1.3 智能控制的特点、研究工具及应用
思考题与习题
第2章 专家控制
2.1 专家系统
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2.2 专家控制
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2.3 专家PID控制
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思考题与习题
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附录（程序代码）
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第3章 模糊控制的理论基础
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3.1 概述
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3.2 模糊集合
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3.3 隶属函数
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3.4 模糊关系及其运算
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3.5 模糊推理
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思考题与习题
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附录（程序代码）
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第4章 模糊控制
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4.1 模糊控制的基本原理
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4.2 模糊控制系统分类
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4.3 模糊控制器的设计
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4.4 模糊控制应用实例——洗衣机的模糊控制
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4.5 模糊自适应整定PID控制
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4.6 Sugeno模糊模型
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4.7 基于Sugeno模糊模型的倒立摆模糊控制
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4.8 模糊控制的应用
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4.9 模糊控制发展概况
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思考题与习题
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附录（程序代码）
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第5章 自适应模糊控制
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5.1 模糊逼近
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5.2 间接自适应模糊控制
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5.3 直接自适应模糊控制
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5.4 机器人关节数学模型
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5.5 基于模糊补偿的机械手自适应模糊控制
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思考题与习题
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附录（程序代码）
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第6章 神经网络的理论基础
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6.1 神经网络发展简史
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6.2 神经网络原理
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6.3 神经网络的分类
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6.4 神经网络学习算法
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6.5 神经网络的特征及要素
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6.6 神经网络控制的研究领域
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思考题与习题
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第7章 典型神经网络
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7.1 单神经元网络
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7.2 BP神经网络
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7.3 RBF神经网络
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7.4 回归神经网络
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思考题与习题
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附录（程序代码）
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第8章 高级神经网络
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8.1 模糊RBF网络
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8.2 pi-sigma神经网络
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8.3 小脑模型神经网络
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8.4 Hopfield网络
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8.5 基于Hopfield网络的路径优化
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思考题与习题
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附录（程序代码）
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第9章 神经网络控制
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9.1 概述
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9.2 神经网络控制的结构
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9.3 单神经元自适应控制
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9.4 RBF网络监督控制
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9.5 RBF网络自校正控制
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9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制
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9.7 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制
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9.8 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制
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9.9 神经网络数字控制
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思考题与习题
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附录（程序代码）
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第10章 遗传算法及其应用
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10.1 遗传算法的基本原理
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10.2 遗传算法的特点
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10.3 遗传算法的发展及应用
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10.4 遗传算法的设计
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10.5 遗传算法求函数极大值
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10.6 基于遗传算法优化的RBF网络逼近
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10.7 基于遗传算法的伺服系统静态摩擦参数辨识
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10.8 基于遗传算法的TSP问题优化
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思考题与习题
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附录（程序代码）
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第11章 迭代学习控制
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11.1 基本原理
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11.2 基本迭代学习控制算法
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11.3 迭代学习控制的关键技术
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11.4 机械手轨迹跟踪迭代学习控制仿真实例
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11.5 线性时变连续系统迭代学习控制
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11.6 移动机器人轨迹跟踪迭代学习控制
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思考题与习题
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附录（程序代码）
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附录A
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参考文献
更新时间：2018-12-28 18:29:46
完结共99章
倒序