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内容简介
本书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。书中取材实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。
目录
目 录
第一篇 神经网络控制及其MATLAB实现
第1章 神经网络理论 （1）
1.1 神经网络的基本概念 （2）
1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 （2）
1.1.2 人工神经元模型 （3）
1.1.3 神经网络的结构 （5）
1.1.4 神经网络的工作方式 （6）
1.1.5 神经网络的学习 （6）
1.1.6 神经网络的分类 （9）
1.2 典型神经网络的模型 （9）
1.2.1 MP模型 （9）
1.2.2 感知机 （11）
1.2.3 自适应线性神经网络 （15）
1.2.4 BP神经网络 （17）
1.2.5 径向基神经网络 （27）
1.2.6 竞争学习神经网络 （31）
1.2.7 学习向量量化神经网络 （40）
1.2.8 Elman神经网络 （41）
1.2.9 Hopfield神经网络 （42）
1.2.10 Boltzmann神经网络 （58）
1.3 神经网络的训练 （61）
小结 （65）
思考练习题 （65）
第2章 MATLAB神经网络工具箱函数 （66）
2.1 MATLAB神经网络工具箱函数 （66）
2.1.1 神经网络工具箱中的通用函数 （66）
2.1.2 感知机MATLAB函数 （69）
2.1.3 线性神经网络MATLAB函数 （79）
2.1.4 BP神经网络MATLAB函数 （85）
2.1.5 径向基神经网络MATLAB函数 （96）
2.1.6 自组织神经网络MATLAB函数 （102）
2.1.7 学习向量量化神经网络MATLAB函数 （115）
2.1.8 Elman神经网络MATLAB函数 （118）
2.1.9 Hopfield神经网络MATLAB函数 （121）
2.1.10 利用Demos演示神经网络的建立 （126）
2.2 MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面 （127）
2.2.1 神经网络编辑器 （128）
2.2.2 神经网络拟合工具 （137）
2.3 基于Simulink的神经网络模块 （139）
2.3.1 模块的设置 （139）
2.3.2 模块的生成 （141）
2.4 神经网络在系统预测和故障诊断中的应用 （143）
2.4.1 系统输入/输出数据的处理 （143）
2.4.2 基于神经网络的系统预测 （144）
2.4.3 基于神经网络的故障诊断 （155）
小结 （162）
思考练习题 （162）
第3章 神经网络控制系统 （163）
3.1 神经网络控制理论 （163）
3.1.1 神经网络控制的基本原理 （163）
3.1.2 神经网络在控制中的主要作用 （164）
3.1.3 神经网络控制系统的分类 （165）
3.2 基于Simulink的三种典型神经网络控制系统 （174）
3.2.1 神经网络模型预测控制 （175）
3.2.2 反馈线性化控制 （180）
3.2.3 模型参考控制 （182）
小结 （185）
思考练习题 （186）
第二篇 模糊逻辑控制及其MATLAB实现
第4章 模糊逻辑控制理论 （187）
4.1 模糊逻辑理论的基本概念 （187）
4.1.1 模糊集合及其运算 （187）
4.1.2 模糊关系及其合成 （194）
4.1.3 模糊向量及其运算 （196）
4.1.4 模糊逻辑规则 （197）
4.1.5 模糊逻辑推理 （199）
4.2 模糊逻辑控制系统的基本结构 （205）
4.2.1 模糊控制系统的组成 （205）
4.2.2 模糊控制器的基本结构 （206）
4.2.3 模糊控制器的维数 （206）
4.2.4 模糊控制中的几个基本运算操作 （207）
4.3 模糊逻辑控制系统的基本原理 （207）
4.3.1 模糊化运算 （207）
4.3.2 数据库 （208）
4.3.3 规则库 （210）
4.3.4 模糊推理 （213）
4.3.5 清晰化计算 （214）
4.4 离散论域的模糊控制系统的设计 （216）
4.5 具有PID功能的模糊控制器 （221）
小结 （222）
思考练习题 （222）
第5章 MATLAB模糊逻辑工具箱函数 （223）
5.1 MATLAB模糊逻辑工具箱简介 （223）
5.1.1 模糊逻辑工具箱的