智慧型控制：分析與設計（修訂版）

第1章　導論1.1　基本概念1-11.2　研究範圍1-21.3　基本組成1-31.4　精確的定義1-41.5　系統架構1-61.6　模糊邏輯系統與類神經網路的比較1-91.7　適應控制與類神經網路控制的比較1-10第2章　數學基礎2.1　向量(Vectors)2-12.2　矩陣(Matrices)2-42.3　線性轉換(LinearTransformations)2-102.4　向量空間(VectorSpaces)2-112.5　特徵值與特徵向量(EigenvaluesandEigenvectors)2-14第3章　最佳化基本概念3.1　基本定義3-13.2　性能面和最佳值3-5第4章　梯度演算法4.1　基本梯度演算法4-24.2　判斷步距大小-線搜尋法4-154.3　修正率的影響4-194.4　穩定修正率4-204.5　解與討論4-214.6　應用4-28第一部　神經網路控制第5章　類神經網路簡介5.1　前言5-15.2　類神經網路的特性5-25.3　神經元模型5-45.4　類神經網路的典型功能5-115.5　類神經網路架構及運用模式5-135.6　類神經網路控制5-185.7　應用實例5-225.8　小結5-24第6章　單層感知器6.1　感知器設計6-26.2　基本的兩類型識別6-46.3　單層離散感知器網路6-86.4　單層連續感知器6-13第7章　多層前饋式網路7.1　多層網路的必要性7-17.2　單層感知器(單層前饋式網路)7-57.3　多層感知器(多層前饋式網路)7-97.4　小結7-127.5　網路訓練的注意事項7-15第8章　單層回授網路8.1　離散時間Hopfield網路8-18.2　連續時間[梯度型]Hopfield網路8-108.3　迴歸型類神經網路8-278.4　Brain-State-in-a-Box模型(BSBModel)8-35第9章　動態系統識別9.1　輸出/輸入系統模式識別9-19.2　狀態空間模式識別9-119.3　傳統與神經網路系統識別的比較9-15第10章　系統識別與控制整合10.1　系統識別10-110.2　基本控制架構10-410.3　應用-類神經網路非直接適應控制10-1010.4　應用-求解Lyapunov矩陣方程式及控制10-1910.5　應用-機器人運動控制10-27第二部　模糊邏輯控制第11章　模糊邏輯控制簡介11.1　概論11-111.2　模糊邏輯的特色11-511.3　模糊邏輯運作機制與應用實例11-611.4　模糊理論主要研究領域11-16第12章　模糊邏輯控制基本概念第13章　模糊數學13.1　基本定義13-113.2　模糊化13-1013.3　模糊集合的運算13-1113.4　模糊關係方程式13-4113.5　模糊蘊含13-4713.6　模糊推論13-5213.7　解模糊化13-71第14章　模糊邏輯控制14.1　基本模糊邏輯控制器14-214.2　模糊邏輯控制器的設計14-414.3　動態系統PID控制的設計範例14-1114.4　模糊增益排程PID控制14-24第15章　模糊非線性控制15.1　擬PID控制的模糊邏輯控制器15-415.2　滑動模糊邏輯控制器15-1015.3　Sugeno模糊邏輯控制15-20第三部　基因演算控制第16章　基因演算法則簡介16.1　生物的基因演化-進化論16-216.2　基本概念16-3第17章　二進制基因演算17.1　演化過程17-217.2　設定要領17-917.3　高階基因演算機制17-1417.4　設計適應函數17-1717.5　基因演算法範例17-22第18章　實數型基因演算法則第19章　進化演算19.1　進化過程19-219.2　進化策略19-519.3　進化演算法的主要特性19-819.4　基因演算法與進化演算法的比較19-9第20章　進階基因演算法20.1　混基因與梯度演算法20-120.2　雙族群基因演算法20-320.3　多目標最佳化演算法20-6第21章　DNA演算法21.1　DNA編碼概論21-321.2　DNA演算法21-1021.3　應用21-15第22章　綜合應用22.1　類神經網路學習22-122.2　最佳路徑規劃22-522.3　控制的應用22-822.4　以基因模糊邏輯模式設計導引控制系統22-10參考文獻

第1章　導論1.1　基本概念1-11.2　研究範圍1-21.3　基本組成1-31.4　精確的定義1-41.5　系統架構1-61.6　模糊邏輯系統與類神經網路的比較1-91.7　適應控制與類神經網路控制的比較1-10第2章　數學基礎2.1　向量(Vectors)2-12.2　矩陣(Matrices)2-42.3　線性轉換(LinearTransformations)2-102.4　向量空間(VectorSpaces)2-112.5　特徵值與特徵向量(EigenvaluesandEigenvectors)2-14第3章　最佳化基本概念3.1　基本定義3-13.2　性能面和最佳值3-5第4章　梯度演算法4.1　基本梯度演算法4-24.2　判斷步距大小-線搜尋法4-154.3　修正率的影響4-1...