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智能控制基礎(全國高等學校自動化專業繫列教材)
該商品所屬分類:自然科學 -> 自然科學總論
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438-635
【優惠價】
274-397
【介質】 book
【ISBN】9787302169185
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內容介紹



  • 出版社:清華大學
  • ISBN:9787302169185
  • 作者:編者:韋巍//何衍
  • 頁數:347
  • 出版日期:2008-11-01
  • 印刷日期:2017-08-01
  • 包裝:平裝
  • 開本:16開
  • 版次:1
  • 印次:7
  • 字數:460千字
  • 。。。
  • 。。。
  • 第1章 緒論
    1.1 智能控制的發展
    1.1.1 智能控制問題的提出
    1.1.2 智能控制的發展
    1.2 智能控制的幾個主要分支
    1.2.1 基於知識的專家繫統
    1.2.2 模糊控制
    1.2.3 神經元網絡控制
    1.2.4 學習控制
    1.3 智能控制繫統的構成原理
    1.3.1 智能控制繫統結構
    1.3.2 智能控制繫統的特點
    1.3.3 智能控制繫統研究的主要數學工具
    習題和思考題
    第2章 模糊控制論
    2.1 引言
    2.2 模糊集合論基礎
    2.2.1 模糊集的概念
    2.2.2 模糊集合的運算
    2.2.3 模糊集合運算的基本性質
    2.2.4 隸屬度函數的建立
    2.2.5 模糊關繫
    2.3 模糊邏輯、模糊邏輯推理和合成
    2.3.1 二值邏輯
    2.3.2 模糊邏輯的基本運算
    2.3.3 模糊語言邏輯
    2.3.4 模糊邏輯推理
    2.3.5 模糊關繫方程的解
    2.4 模糊控制繫統的組成
    2.4.1 模糊化過程
    2.4.2 知識庫
    2.4.3 決策邏輯
    2.4.4 **化過程
    2.5 模糊控制繫統的設計
    2.5.1 模糊控制器的結構設計
    2.5.2 模糊控制器的基本類型
    2.5.3 模糊控制器的設計原則
    2.5.4 模糊控制器的常規設計方法
    2.6 模糊PID控制器
    2.6.1 模糊控制器和常規PID的混合結構
    2.6.2 常規PID參數的模糊自整定技術
    2.7 模糊控制器的應用
    2.7.1 流量控制的模糊控制器設計
    2.7.2 倒立擺的模糊控制
    習題和思考題
    第3章 人工神經元網絡控制論
    3.1 引言
    3.1.1 神經元模型
    3.1.2 神經網絡的模型分類
    3.1.3 神經網絡的學習算法
    3.1.4 神經網絡的泛化能力
    3.2 前向神經網絡模型
    3.2.1 多層神經網絡結構
    3.2.2 多層傳播網絡的BP學習算法
    3.2.3 快速的BP改進算法
    3.2.4 BP學習算法的MATLAB例程
    3.3 動態神經網絡模型
    3.3.1 帶時滯的多層感知器網絡
    3.3.2 Hopfield神經網絡
    3.3.3 回歸神經網絡
    3.4 CMAC神經網絡
    3.4.1 小腦網絡的感知器模型
    3.4.2 CMAC的映射原理
    3.4.3 CMAC網絡的學習算法
    3.5 RBF神經網絡模型
    3.5.1 具有固定中心的RBF神經網絡的訓練
    3.5.2 徑向基神經網絡訓練的隨機梯度逼近法
    3.6 神經網絡控制基礎
    3.6.1 引言
    3.6.2 神經網絡的逼近能力
    3.7 非線性動態繫統的神經網絡辨識
    3.7.1 神經網絡的辨識基礎
    3.7.2 神經網絡辨識模型的結構
    3.7.3 非線性動態繫統的神經網絡辨識
    3.8 神經網絡控制的學習機制
    3.8.1 監督式學習
    3.8.2 增強式學習
    3.9 神經網絡控制器的設計
    3.9.1 神經網絡直接逆模型控制法
    3.9.2 直接網絡控制法
    3.9.3 多神經網絡自學習控制法
    3.10 單一神經元控制
    習題和思考題
    第4章 專家控制
    4.1 引言
    4.2 專家控制的基本原理
    4.2.1 專家控制繫統的基本內容
    4.2.2 知識表達
    4.2.3 知識推理
    4.2.4 專家控制繫統的設計
    4.3 專家控制應用舉例
    4.3.1 PID專家控制繫統設計
    4.3.2 過程專家控制繫統
    4.4 仿人智能控制
    4.4.1 仿人智能控制的引入
    4.4.2 仿人智能控制的基本概念
    4.4.3 仿人智能控制的實現
    4.4.4 仿人智能控制的應用舉例
    習題和思考題
    上機實驗題
    第5章 分層遞階智能控制
    5.1 引言
    5.2 遞階智能控制的基本原理
    5.3 遞階智能控制的組織和協調
    5.3.1 遞階智能控制的組織級
    5.3.2 遞階智能控制的協調級
    5.3.3 遞階智能控制的執行級
    5.4 分層遞階智能控制的應用舉例
    5.4.1 智能機器人繫統的遞階控制
    5.4.2 集散遞階智能控制繫統
    習題和思考題
    第6章 學習控制
    6.1 迭代學習控制
    6.1.1 迭代學習控制的基本思想
    6.1.2 線性時變繫統的迭代學習控制
    6.1.3 一類非線性動態繫統的迭代學習控制
    6.1.4 多關節機械手的迭代學習控制
    6.1.5 迭代學習控制面臨的挑戰
    6.2 增強學習
    6.2.1 增強學習的基本思想
    6.2.2 增強學習的主要算法
    6.2.3 增強學習在控制中的應用
    習題和思考題
    上機實驗題
    第7章 模糊神經網絡控制與自適應神經網絡
    7.1 模糊神經網絡控制
    7.1.1 神經網絡與模糊控制繫統
    7.1.2 模糊神經網絡的學習算法
    7.2 基於神經元網絡的自適應控制
    7.2.1 神經網絡的模型參考自適應控制
    7.2.2 神經網絡的自校正控制
    7.3 自適應神經網絡結構學習
    7.3.1 神經網絡結構設計準則
    7.3.2 神經網絡結構設計方法
    第8章 進化算法
    8.1 引言
    8.2 遺傳學習原理與算法
    8.2.1 遺傳學習的基本思想
    8.2.2 遺傳學習算法的理論基礎
    8.2.3 遺傳學習算法的改良
    8.2.4 遺傳學習算法的應用
    8.3 人工免疫進化算法
    8.3.1 免疫繫統的基本概念
    8.3.2 人工免疫進化的引入和算法的提出
    習題和思考題
    第9章 多智能體繫統控制
    9.1 引言
    9.1.1 多智能體繫統的概念
    9.1.2 多智能體繫統的發展
    9.2 多智能體繫統的理論
    9.2.1 多智能體繫統的理論模型
    9.2.2 多智能體繫統的通信
    9.2.3 多智能體繫統的協調與協作
    9.3 多智能體控制繫統
    9.3.1 基於符號推理的多智能體控制繫統
    9.3.2 基於行為主義的多智能體控制繫統
    9.3.3 基於進化思想的多智能體控制繫統
    9.4 多智能體控制繫統的應用舉例
    9.4.1 多機器人控制繫統
    9.4.2 交通管理繫統
    習題和思考題
    上機實驗題
    參考文獻
  • 。。。
 
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