课程名称： 智能控制基础
课程英文名称： The Basic of Intelligent Control
课程性质： 限选
总学时： 48
学分： 3
教材：
1．Kevin M. Passino, Stephen Yurkovich, Fuzzy Control（ISBN 7-302-04937-8济南莱钢钢结构有限公司）. 清华大学出版社，2001年
2．师黎，陈铁军，李晓媛，姚利娜. 模因智能控制理论及应用（ISBN 978-7-302-16157-8）. 清
华大学出版社，2009年
主要参考书：
1. 蔡自兴编著，《智能控制（第二版）》，电子工业出版社，2004年版
2. 孙增圻编著，《智能控制理论与技术》，清华大学出版社，1997年版
3. 冯冬青编著，《模糊智能控制》，化学工业出版社，1998年版
4. 李士勇编著，《模糊控制、神经控制和智能控制论》，哈尔滨工业大学出版社， 1996年版
5. 易继锴等编著，《智能控制技术》，北京工业大学出版社，1999年版
6. 张化光等编著，《智能控制基础理论及应用》，机械工业出版社，2005年版
7. Simon Haykin, Neural Networks-A Comprehensive Foundation (Second Edition), Printice Hall ，清华大学出版社，2001年版
8. Junhong Nie & Derek Linkens, Fuzzy-Neural Control-Principles, Algorithms and Applications ，Prentice Hall International (UK) Ltd. Hertfordshire, UK,1995
9. D. Drinkov, H. Hellendoorn, M. Reinfrank, An Introduction to Fuzzy Control, Springer ， Springer-Verlag New York, Inc. New York, NY, USA ，1993
10. 李国勇编著，《智能控制及其 MATLAB 实现》，电子工业出版社，2005年
11. 李人厚等编著，《智能控制理论和方法》，西安电子科技大学出版社，2007年
12. 诸静等著，《模糊控制原理与应用》，机械工业出版社，1995年版
13. 王顺晃，舒迪前编著，《智能控制系统及其应用》，机械工业出版社，1995年版
14. 王永骥，涂健编著，《神经元网络控制》，机械工业出版社，1998商科年版
15. 周东华等编著 ，《现代故障诊断与容错控制》，清华大学出版社，2000年版
16. 师黎等编著，《智能控制实验与综合设计指导》，清华大学出版社，2008年版
一、课程的性质与任务
本课程是自动化专业、电气工程及其自动化专业的一门专业基础课程。通过本课程的学习，可使学生熟悉智能控制的主要理论分支、基本理论、应用场合及发展趋势，掌握智能控制的基本概念、理论基础及其在实际控制系统中的应用方法。
二、课程的内容与要求
童鞋论文网本课程包含的基本内容为：
（1）智能控制的基本概念和理论基础：智能控制的优势、结构、主要分支、控制对象的特点、智能控制与传统控制的关系、应用领域；
（2）模糊控制：模糊集合基础理论、模糊控制原理、模糊控制器设计、函数模糊系统等；
（3）模糊辨识和建模：模糊建模数据集的选择和建立、最小二乘方法辨识模糊模型、估计器和预测器；
（4）自适应模糊控制：模糊参考自适应学习控制系统（FMRLC）的结构、工作原理以及
工程设计实例；
（5）遗传算法：遗传算法的思想、主要操作及其在模糊控制系统计算机辅助设计、在线调整中的应用；
（6）神经网络控制：生物神经元结构和人工神经元模型、前馈神经网络的结构和学习算法、神经网络控制的方法； （7）模糊神经网络：神经网络与模糊系统的优缺点及融合方式、自适应网络，ANFIS的结构、工作原理及其应用；
（8）专家控制系统：专家系统、优势、系统结构和组成、分类，专家控制系统的组成、建立步骤，专家控制器的组成等；
（9）其他智能控制方法：蚁算法、粒子算法和DNA计算。
2019十大经济年度人物通过学习要求：
1. 掌握智能控制的基本概念和理论基础，了解智能控制理论的发展历程和应用领域。
2. 掌握模糊集合、模糊逻辑推理和模糊控制的基本原理，掌握模糊控制器、模糊PID控制器的设计方法。
3. 掌握模糊辨识和自适应模糊控制的基本概念，了解模糊辨识和自适应模糊控制的原理及方法。
4. 掌握遗传算法的基本思想和主要算法，了解遗传算法的应用方法。
5. 掌握生物神经元结构和人工神经元模型、神经网络的特点和分类，重点掌握前馈神经网络（包括感知器网络、BP网络、RBF网络）的网络结构、学习算法和优缺点。了解用于控制的典型神经网络和神经网络控制系统的设计方法。
西方音乐史论文6. 了解模糊系统和神经网络的融合方式以及基于模糊神经网络的学习算法；基本掌握自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）的结构和学习算法；了解基于T-S模糊模型的递归神经网络的学习算法。
7. 掌握专家控制系统的基本概念和工作原理，掌握专家控制器的结构与设计原则。
8. 了解其他智能控制算法的基本思想，包括蚁算法、DNA计算和粒子算法的基本概念和算法。
三、本课程与其他课程的联系
1．本课程的先修课程为《高等数学》、《自动控制原理》、《现代控制理论》，应具备必要的数学知识、控制理论基础和控制系统的概念。
2．本课程的后续课程有相关的课程设计或毕业设计，可将本课程学到的理论和技术应用于具体的设计工作中。
四、学时分配
总学时 48 ，讲授40 ，实验4学时，课程设计4学时。
五、课程内容及教学与考核要求
本大纲在各章的 “ 教学目的与要求 ” 中，对概念、理论和应用要求的提法是 “ 掌握 ” 、 “ 重点掌握 ”、“ 了解 ” 、 “ 理解 ”。在大纲各章的 “ 考核知识点与考核要求 ” 中，提出了四个能
力层次的要求，即 “ 识记 ” 、 “ 领会 ” 、 “ 简单应用 ” 和 “ 综合应用 ” ，这四个能力层次是递进等级的关系，后者必须建立在前者的基础上。它们的含义为： “ 识记 ” ：能知道有关的名词、概念、知识的意义、并能正确认识和表述。 “ 领会 ” ：在识记的基础上，能全面把握基本概念、基本原理，能掌握有关概念和原理的区别与联系。 “ 简单应用 ” ：在领会的基础上，能用学过的一、二个知识点分析和解决简单的问题。 “ 综合应用 ” ：在简单应用的基础上，能用学过的多个知识点，综合分析和解决较复杂的问题。
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