智能預(yù)測(cè)控制及其MATLAB實(shí)現(xiàn)（第2版）

第一篇　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制及其MATLAB實(shí)現(xiàn)
第1章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論 （1）
1.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 （2）
1.1.1　生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)與功能特點(diǎn) （2）
1.1.2　人工神經(jīng)元模型 （3）
1.1.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) （5）
1.1.4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式 （6）
1.1.5　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí) （6）
1.1.6　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi) （9）
1.2　典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型 （9）
1.2.1　MP模型 （9）
1.2.2　感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （11）
1.2.3　自適應(yīng)線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （14）
1.2.4　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （16）
1.2.5　徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （24）
1.2.6　競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （29）
1.2.7　學(xué)習(xí)向量量化（LVQ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （38）
1.2.8　Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （39）
1.2.9　Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （40）
1.2.10　Boltzmann神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （56）
1.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 （60）
1.4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng) （63）
1.4.1　神經(jīng)控制的基本原理 （63）
1.4.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的主要作用 （64）
1.4.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的分類(lèi) （65）
小結(jié) （73）
思考練習(xí)題 （74）
第2章　MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù) （75）
2.1　MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù) （75）
2.1.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的通用函數(shù) （75）
2.1.2　感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB函數(shù) （78）
2.1.3　線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB函數(shù) （89）
2.1.4　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB函數(shù) （95）
2.1.5　徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB函數(shù) （107）
2.1.6　自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB函數(shù) （112）
2.1.7　學(xué)習(xí)向量量化（LVQ）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB函數(shù) （126）
2.1.8　Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB函數(shù) （129）
2.1.9　Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB函數(shù) （132）
2.1.10　利用Demos演示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立 （137）
2.2　MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的圖形用戶(hù)界面 （139）
2.2.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編輯器 （139）
2.2.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合工具 （144）
小結(jié) （147）
思考練習(xí)題 （147）
第3章　基于Simulink的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng) （148）
3.1　基于Simulink的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊 （148）
3.1.1　模塊的設(shè)置 （148）
3.1.2　模塊的生成 （149）
3.2　基于Simulink的三種典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng) （151）
3.2.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)控制 （151）
3.2.2　反饋線(xiàn)性化控制 （157）
3.2.3　模型參考控制 （159）
小結(jié) （162）
思考練習(xí)題 （162）
第二篇　模糊邏輯控制及其MATLAB實(shí)現(xiàn)
第4章　模糊邏輯控制理論 （163）
4.1　模糊邏輯理論的基本概念 （163）
4.1.1　模糊集合及其運(yùn)算 （163）
4.1.2　模糊關(guān)系及其合成 （170）
4.1.3　模糊向量及其運(yùn)算 （171）
4.1.4　模糊邏輯規(guī)則 （172）
4.1.5　模糊邏輯推理 （174）
4.2　模糊邏輯控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu) （178）
4.2.1　模糊控制系統(tǒng)的組成 （179）
4.2.2　模糊控制器的基本結(jié)構(gòu) （179）
4.2.3　模糊控制器的維數(shù) （180）
4.2.4　模糊控制中的幾個(gè)基本運(yùn)算操作 （180）
4.3　模糊邏輯控制系統(tǒng)的基本原理 （181）
4.3.1　模糊化運(yùn)算 （181）
4.3.2　數(shù)據(jù)庫(kù) （181）
4.3.3　規(guī)則庫(kù) （184）
4.3.4　模糊推理 （186）
4.3.5　清晰化計(jì)算 （188）
4.4　離散論域的模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì) （189）
4.5　具有PID功能的模糊控制器 （194）
小結(jié) （195）
思考練習(xí)題 （195）
第5章　MATLAB模糊邏輯工具箱函數(shù) （196）
5.1　MATLAB模糊邏輯工具箱簡(jiǎn)介 （196）
5.1.1　模糊邏輯工具箱的功能特點(diǎn) （196）
5.1.2　模糊推理系統(tǒng)的基本類(lèi)型 （197）
5.1.3　模糊邏輯系統(tǒng)的構(gòu)成 （197）
5.2　利用模糊邏輯工具箱建立模糊推理系統(tǒng) （198）
5.2.1　模糊推理系統(tǒng)的建立、修改與存儲(chǔ)管理 （198）
5.2.2　模糊語(yǔ)言變量及其語(yǔ)言值 （201）
5.2.3　模糊語(yǔ)言變量的隸屬函數(shù) （202）
5.2.4　模糊規(guī)則的建立與修改 （209）
5.2.5　模糊推理計(jì)算與去模糊化 （213）
5.3　MATLAB模糊邏輯工具箱的圖形用戶(hù)界面 （215）
5.3.1　模糊推理系統(tǒng)編輯器（Fuzzy） （216）
5.3.2　隸屬函數(shù)編輯器（Mfedit） （217）
5.3.3　模糊規(guī)則編輯器（Ruleedit） （218）
5.3.4　模糊規(guī)則瀏覽器（Ruleview） （218）
5.3.5　模糊推理輸入輸出曲面瀏覽器（Surfview） （218）
5.4　基于Simulink的模糊邏輯的系統(tǒng)模塊 （220）
小結(jié) （224）
思考練習(xí)題 （224）
第6章　模糊神經(jīng)和模糊聚類(lèi)及其MATLAB實(shí)現(xiàn) （225）
6.1　基于Mamdani模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （225）
6.1.1　模糊系統(tǒng)的Mamdani模型 （225）
6.1.2　系統(tǒng)結(jié)構(gòu) （227）
6.1.3　學(xué)習(xí)算法 （228）
6.2　基于Takagi-Sugeno模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （230）
6.2.1　模糊系統(tǒng)的Takagi-Sugeno模型 （231）
6.2.2　系統(tǒng)結(jié)構(gòu) （231）
6.2.3　學(xué)習(xí)算法 （233）
6.3　自適應(yīng)神經(jīng)模糊系統(tǒng)及其MATLAB實(shí)現(xiàn) （235）
6.3.1　采用網(wǎng)格分割方式生成模糊推理系統(tǒng)函數(shù) （236）
6.3.2　自適應(yīng)神經(jīng)模糊系統(tǒng)的建模函數(shù) （237）
6.3.3　自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的圖形用戶(hù)界面編輯器（Anfis Editor） （240）
6.4　模糊聚類(lèi)及其MATLAB實(shí)現(xiàn) （247）
6.4.1　模糊C-均值聚類(lèi)函數(shù) （247）
6.4.2　模糊減法聚類(lèi)函數(shù) （248）
6.4.3　基于減法聚類(lèi)的模糊推理系統(tǒng)建模函數(shù) （250）
6.4.4　模糊C-均值和減法聚類(lèi)的圖形用戶(hù)界面 （252）
小結(jié) （254）
思考練習(xí)題 （254）
第三篇　模型預(yù)測(cè)控制及其MATLAB實(shí)現(xiàn)
第7章　模型預(yù)測(cè)控制理論 （255）
7.1　動(dòng)態(tài)矩陣控制理論 （255）
7.1.1　預(yù)測(cè)模型 （255）
7.1.2　滾動(dòng)優(yōu)化 （257）
7.1.3　誤差校正 （258）
7.2　廣義預(yù)測(cè)控制理論 （258）
7.2.1　預(yù)測(cè)模型 （259）
7.2.2　滾動(dòng)優(yōu)化 （259）
7.2.3　反饋校正 （261）
7.3　預(yù)測(cè)控制理論分析 （262）
7.3.1　廣義預(yù)測(cè)控制的性能分析 （262）
7.3.2　廣義預(yù)測(cè)控制與動(dòng)態(tài)矩陣控制規(guī)律的等價(jià)性證明 （266）
7.3.3　廣義預(yù)測(cè)控制與動(dòng)態(tài)矩陣控制的比較 （268）
小結(jié) （268）
思考練習(xí)題 （268）
第8章　MATLAB預(yù)測(cè)控制工具箱函數(shù) （269）
8.1　系統(tǒng)模型辨識(shí)函數(shù) （269）
8.1.1　數(shù)據(jù)向量或矩陣的歸一化 （269）
8.1.2　基于線(xiàn)性回歸方法的脈沖響應(yīng)模型辨識(shí) （271）
8.1.3　脈沖響應(yīng)模型轉(zhuǎn)換為階躍響應(yīng)模型 （274）
8.1.4　模型的校驗(yàn) （275）
8.2　系統(tǒng)模型建立與轉(zhuǎn)換函數(shù) （275）
8.2.1　模型轉(zhuǎn)換 （276）
8.2.2　模型建立 （281）
8.3　基于階躍響應(yīng)模型的控制器設(shè)計(jì)與仿真函數(shù) （282）
8.3.1　輸入/輸出有約束的模型預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì)與仿真 （283）
8.3.2　輸入/輸出無(wú)約束的模型預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì) （284）
8.3.3　計(jì)算由階躍響應(yīng)模型構(gòu)成的閉環(huán)系統(tǒng)模型 （285）
8.4　基于狀態(tài)空間模型的預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì)函數(shù) （286）
8.4.1　輸入/輸出有約束的狀態(tài)空間模型預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì) （286）
8.4.2　輸入/輸出無(wú)約束的狀態(tài)空間模型預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì) （288）
8.4.3　狀態(tài)估計(jì)器設(shè)計(jì) （291）
8.5　系統(tǒng)分析與繪圖函數(shù) （293）
8.5.1　計(jì)算和繪制系統(tǒng)的頻率響應(yīng)曲線(xiàn) （293）
8.5.2　計(jì)算頻率響應(yīng)的奇異值 （294）
8.5.3　計(jì)算系統(tǒng)的極點(diǎn)和穩(wěn)態(tài)增益矩陣 （294）
8.5.4　系統(tǒng)分析和繪圖 （294）
8.6　通用功能函數(shù) （296）
8.6.1　通用模型轉(zhuǎn)換 （296）
8.6.2　方程求解 （297）
8.6.3　離散系統(tǒng)的分析 （298）
8.7　MATLAB模型預(yù)測(cè)控制工具箱的圖形用戶(hù)界面 （298）
小結(jié) （306）
思考練習(xí)題 （307）
第9章　隱式廣義預(yù)測(cè)自校正控制及其MATLAB實(shí)現(xiàn) （308）
9.1　單輸入單輸出系統(tǒng)的隱式廣義預(yù)測(cè)自校正控制算法 （308）
9.2　多輸入多輸出系統(tǒng)的隱式廣義預(yù)測(cè)自校正控制算法 （311）
9.3　仿真研究 （315）
9.3.1　單輸入單輸出系統(tǒng)的仿真研究 （315）
9.3.2　多輸入多輸出系統(tǒng)的仿真研究 （320）
小結(jié) （321）
思考練習(xí)題 （321）
附錄A　隱式廣義預(yù)測(cè)自校正控制仿真程序清單 （322）
附錄B　MATLAB函數(shù)一覽表 （329）
附錄C　MATLAB函數(shù)分類(lèi)索引 （335）
參考文獻(xiàn) （337）