智慧控制與智慧系統是近20多年發展起來的一門新興學科。本書系統介紹了智慧控制和智慧系統的基本概念、工作原理、實現方法、應用設計實例、研究進展和主要學術觀點。主要內容包括：專家系統與專家控制、模糊集合與模糊邏輯控制、遺傳演算法與進化計算、各種神經網格模型、基於神經網路的學習控制等，並簡要介紹了多智慧體系統、人工免疫和人工情感等前沿領域的研究成果。本書論述嚴謹、內容詳實、深入淺出，所引用文獻均清楚標明，便於讀者進一步查閱和瞭解。 本書可作為資訊、自動化和電腦應用等專業的碩士、博士研究生以及高年級本科生的教材，也可供相關教師和工程技術人員參考使用。目錄序前言章 緒論 1.1 智慧系統與智慧控制的含義 1.2 智慧控制的形成與發展概述 1.3 應用概述：從智慧控制到智慧系統 1.4 開發智慧系統的商業化應用 1.5 本章概要與教學建議 本章參考文獻第2章 專家系統與專家控制 2.1 專家系統 2.2 專家控制 2.3 專家系統和專家控制的應用概況 2.4 專家控制系統設計和應用舉例 2.5 本章小結 本章參考文獻第3章 模糊集合理論 3.1 引言 3.2 經典集合的簡要回顧 3.3 模糊集合與錄屬函數 3.4 錄屬函數的類型與建立 3.5 模糊關係與模糊推理 3.6 本章小結 本章參考文獻第4章 模糊控制的原理和設計 4.1 模糊控制的基本原理 4.2 模糊控制器的設計 4.3 模糊控制規則的修正與模糊pid控制器 4.4 模糊控制應用實例 4.5 本章小結 本章參考文獻第5章 人工神經網路基礎 5.1 人工神經網路的分類 5.2 人工神經元模型 5.3 活化函數的基本形式 5.4 mcculloch-pitts神經元、adaline和perceptron 5.5 本章小結 本章參考文獻第6章 前饋網路Ⅰ：多層感知器與bp演算法 6.1 多層感知器的網路結構 6.2 誤差反向傳播（bp）演算法 6.3 一些與mlp和bp演算法相關的問題 6.4 bp演算法的加速技術 6.5 帶約束條件的監督學習 6.6 本章小結 本章參考文獻第7章 前饋網路Ⅱ：cmac與局部性前饋網路 7.1 cmac的網路結構和學習演算法 7.2 cmac學習的收斂性分析 7.3 b樣條神經網路 7.4 徑向基函數神經網路 7.5 小波神經網路 7.6 部分連接的多層感知器 ……第8章 前饋神經網路Ⅲ：模糊網路與高階次展開類網路第9章 競爭絡與回歸型網路0章 基於神經網路的學習控制1章 遺傳演算法與進化計算2章 多智慧體系統、人工免疫與工人情感本章參考文獻作者介紹序言

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