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1绪论 1

1.1传统控制所面临的问题 1

1.2智能控制的定义、特点及其发展历史 2

1.3智能控制的主要研究内容 3

1.3.1模糊控制 3

1.3.2神经网络控制 5

1.3.3遗传算法 6

1.4智能控制面临的问题 7

习题 8

2递阶智能系统 9

2.1递阶智能系统概述 9

2.1.1信息的层次 9

2.1.2信息的特征 10

2.2递阶智能系统的信息处理 11

2.2.1基本概念 11

2.2.2基本方法 13

2.3递阶智能系统的数据融合 18

2.3.1分解与综合 18

2.3.2数据融合 19

2.4递阶智能系统的优化算法 21

习题 22

3模糊控制理论 23

3.1概述 23

3.1.1模糊控制理论简介 23

3.1.2模糊理论的发展简史 23

3.1.3模糊控制理论的特点 24

3.2模糊集合与隶属函数 24

3.2.1从经典集合到模糊集合 24

3.2.2模糊集合及其运算 25

3.2.3隶属函数 29

3.3模糊矩阵与模糊关系 31

3.3.1模糊矩阵的定义及其运算 31

3.3.2模糊关系 32

3.3.3模糊关系的合成 34

3.4模糊逻辑与模糊推理 35

3.4.1语言变量与蕴含关系 35

3.4.2模糊推理的方式 38

3.4.3模糊推理的性质 41

3.5模糊控制器 42

3.5.1模糊控制结构概述 42

3.5.2模糊控制器的设计结构 43

3.5.3输入向量的模糊化 43

3.5.4规则库和推理机 45

3.5.5输出向量的解模糊 46

3.6模糊单点算法优化 48

3.6.1传统的模糊查询表算法 48

3.6.2由传统模糊查询表算法推导出模糊单点算法 48

3.6.3二输入下的模糊单点算法及编程思路 53

习题 54

4专家系统 56

4.1专家系统概述 56

4.1.1专家系统简介 56

4.1.2专家系统发展简史 56

4.1.3专家系统的特点 57

4.2专家系统类型及基本组成 57

4.2.1专家系统的类型 57

4.2.2专家系统的基本组成 58

4.3专家系统的知识表示法 60

4.3.1逻辑表示法 60

4.3.2产生式表示法 65

4.3.3框架表示法 68

4.3.4“与或图”表示法 70

4.3.5语义网络表示法 71

4.4专家系统的推理机制 74

4.4.1盲目推理 74

4.4.2启发式推理机制 82

4.4.3演绎推理和归纳推理 89

4.4.4精确推理和不精确推理 91

4.5知识库 91

4.5.1设计初始知识库 92

4.5.2知识库的建立 92

4.5.3知识库的管理和维护 95

习题 96

5神经网络 98

5.1神经网络概述 98

5.1.1神经网络简介 98

5.1.2神经网络发展历史 99

5.1.3神经网络的特点 99

5.2神经网络模型及学习方法 100

5.2.1神经网络模型 100

5.2.2神经网络学习方法 101

5.3前向神经网络 101

5.3.1前向神经网络的数学基础 101

5.3.2前馈BP网络 104

5.3.3径向基函数神经网络 110

5.3.4前馈神经网络的泛化问题 114

5.4反馈神经网络 114

5.4.1离散型Hopfield神经网络 115

5.4.2连续型Hopfield神经网络 116

5.4.3 Hopfield神经网络的应用领域 118

5.5自组织神经网络 120

5.5.1网络的拓扑结构 121

5.5.2 SOM网络的原理及其算法 121

习题 124

6遗传算法 125

6.1概述 125

6.1.1遗传算法简介 125

6.2.2遗传算法发展简史 125

6.2.3遗传算法的特点 126

6.2基本遗传算法 127

6.2.1遗传算法的基本原理 127

6.2.2遗传算法的设计与实现 128

6.2.3遗传算法运行参数的选择 133

6.2.4函数寻优实例 134

6.3遗传算法的数学基础 137

6.3.1模式定理 137

6.3.2积木块假设 142

6.4遗传算法的改进 142

6.4.1早熟现象 142

6.4.2自适应遗传算法 143

6.4.3小生境技术 145

7应用篇 147

7.1物料平衡的数字仿真 147

7.1.1工艺描述 147

7.1.2纯滞后系统的机制分析 149

7.1.3数据跟踪 154

7.1.4数字仿真控制 156

7.1.5程序设计 157

7.1.6系统调试 158

7.2烧结矿化学成分预测系统 159

7.2.1工艺介绍 159

7.2.2样本数据归一化 160

7.2.3专家系统 161

7.2.4烧结过程化学成分专家控制系统知识库 163

7.2.5烧结过程化学成分知识库的组织结构 165

7.2.6知识库的检测 166

7.2.7化学成分专家控制系统推理机 167

7.2.8专家系统的实现 168

7.3高炉专家系统的建立 175

7.3.1工艺描述 175

7.3.2国内外高炉专家系统现状 176

7.3.3系统总体结构 177

7.3.4高炉炉况异常预报的方法研究 179

7.3.5运行情况 185

7.3.6小结 186

7.4 LF炉模糊控制系统设计 186

7.4.1工艺介绍 186

7.4.2电弧炉炼钢过程电极升降智能复合控制系统 188

7.5 SKF炉自适应预测推理系统 195

7.5.1问题的引入 195

7.5.2 APIS总结构流程图及设计 196

7.5.3系统运行结果 205

7.6烧透点递阶智能控制系统 208

7.6.1工艺描述 208

7.6.2研究现状 209

7.6.3递阶系统的优化算法 210

7.6.4建立预测模型 211

7.6.5隶属函数的建立 216

7.6.6开发阶段 220

7.6.7系统框架设计 221

7.6.8烧透点预测系统与模糊控制联调 225

参考文献 227

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