本书从控制系统建模、控制与优化的本质要求出发，系统介绍了近年来模糊推理、神经网络、智能优化理论和方法的作用及意义。作为控制理论和方法的进一步发展，本书着重介绍了智能理论和方法在解决复杂系统控制问题中的方法及意义，同时结合实例介绍智能理论与方法在控制系统中的各种应用。本书共分10章，主要介绍了智能控制的基本概念与研究内容、复杂系统结构与智能控制、模糊集合与模糊推理的数学基础、常用模糊控制器形式、工作原理和设计过程、机器学习的经典算法、神经元与神经网络，针对非线性系统的建模和控制问题给出了详细阐述，以遗传算法重点介绍了数值优化算法对设计控制系统的作用，最后介绍了数据挖掘、数据校正和数据融合等新技术，并对智能控制的发展进行了展望。

本书可作为高等院校高年级本科生和研究生教材，也可供控制科学与工程、计算机控制、系统工程、电气工程及相关专业的工程技术人员参考。

前言

第1章概论1

1.1控制科学发展的新阶段——智能控制1

1.2智能控制的基本概念与研究内容3

1.3本书的主要内容6

第2章复杂系统结构与智能控制8

2.1复杂系统的分层递阶智能控制8

2.2专家系统13

2.3学习控制19

2.4习题23

第3章模糊集合与模糊推理24

3.1模糊集合及其运算24

3.2模糊关系与模糊推理31

3.3基于规则库的模糊推理40

3.4习题49

第4章基于模糊推理的智能控制51

4.1模糊控制系统的基本概念51

4.2模糊控制的基本原理55

4.3模糊控制系统的两种基本类型60

4.4模糊控制器的设计过程62

4.5模糊控制系统的分析与设计66

4.6模糊控制系统的应用83

4.7习题90

第5章基于经典机器学习方法的智能控制92

5.1机器学习的基本概念92

5.2决策树93

5.3支持向量机96

5.4主成分分析102

5.5经典机器学习在控制领域的应用104

5.6习题113

第6章神经元与神经网络115

6.1神经网络的基本概念115

6.2前馈神经网络120

6.3反馈神经网络125

6.4模糊神经网络130

6.5深度学习141

6.6习题149

第7章基于神经网络的智能控制150

7.1神经网络建模150

7.2神经网络控制160

7.3神经网络控制系统的分析169

7.4神经网络控制系统的应用174

7.5习题183

第8章智能控制中的现代优化方法185

8.1遗传算法的基本原理185

8.2遗传算法在加热炉控制系统建模中的应用197

8.3遗传算法在模糊控制器设计中的应用203

8.4遗传算法在神经网络控制器设计中的应用205

8.5其他现代优化方法207

8.6习题210

第9章控制系统数据处理的智能方法211

9.1数据挖掘与信息处理的基本概念211

9.2基于智能技术的控制系统数据挖掘212

9.3基于智能技术的控制系统数据校正与数据融合223

9.4基于数据驱动的TBM地质适应性控制与辅助决策实例231

9.5习题242

第10章智能控制的进一步发展：自适应与学习控制244

10.1自适应控制244

10.2学习控制245

10.3学习控制和自适应控制的关系246

参考文献248