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《浙江大学》 1996年
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复杂系统的智能建模与控制

金耀初  
【摘要】:本文以智能系统为指导思想,探讨了智能控制的基本理论和基于模糊逻辑及神经网络的智能控制和建模方法。结合进化计算等智能计算方法,着重研究了智能控制的自组织和自学习算法。 全文共分三篇。第一篇首先回顾了人工智能的发展历史,比较了符号主义和联接主义这两种研究范式的各自特点,分析了它们在智能系统中的作用。基于自然智能系统的基本原理,提出了智能控制的一种新型研究范式。本篇最后总结了智能控制系统的学习方式。 本文第二篇采用几种不同方法,深入研究了模糊规则控制系统的结构自组织和参数自学习,并给出多种新颖的自适应模糊控制方法。根据第二类模糊规则系统的特点,提出了一种特殊的神经网络结构,以实现这类模糊系统的在线学习。它被应用于复杂系统的建模和控制,具有明显的优越性。本篇的另一重要工作是,利用模糊系统的特有性能,提出了非线性系统的模糊线性化概念,并给出了相应的模糊子系统辨识和控制器综合方法,分析了模糊线性化系统在两种不同情形下的稳定性。这样,一个非线性系统的控制问题可以等价地转化成线性系统的设计。 本文第三篇讨论基于人工神经网络的智能控制方法。根据信息准则理论和遗传算法,研究了神经网络的结构优化和学习参数确定方法。之后,针对一类非线性系统,提出一种神经自适应控制器结构,并分析了它的渐近稳定性和收敛性。为克服静态前馈网络的不足,将Hopfield网络进行改造,使之适用于动态系统的控制和建模。这种动态网络被用于机器人建模和模型参考自适应控制,取得了良好的效果。
【关键词】:
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:1996
【分类号】:TP18
【目录】:
  • 致谢4-8
  • 中文摘要8-9
  • 英文摘要9-10
  • 第一篇 智能控制及其范式研究10-45
  • 第一章 自然智能与人工智能10-19
  • 1.1 智能的含义10-11
  • 1.2 人工智能的提出及其发展历史11-16
  • 1.3 符号主义还是联接主义16-17
  • 1.4 智能系统的研究方向17-19
  • 第二章 智能控制的范式探讨19-32
  • 2.1 智能控制的提出19-22
  • 2.2 智能控制的分类22-24
  • 2.3 一种新型的智能控制范式24-32
  • 第三章 智能系统的学习模式32-44
  • 3.1 引言32
  • 3.2 生物系统的学习模式32-34
  • 3.3 人工智能系统的学习方法34-44
  • 附1-1 参考文献44-45
  • 第二篇 模糊控制及建模研究45-145
  • 第一章 模糊集与模糊控制概述45-57
  • 1.1 模糊集的特点及有关争论45-50
  • 1.2 模糊控制发展简述50-55
  • 1.3 模糊系统在智能系统中的作用55-56
  • 1.4 模糊系统的软硬件实现56-57
  • 第二章 基本模糊控制器设计的新型策略研究57-79
  • 2.1 基本模糊控制器的一般设计方法57-63
  • 2.2 采用进化算法的比例因子优化63-68
  • 2.3 弹性结构的模糊控制器及其实现68-75
  • 2.4 一种模糊控制器的综合方法75-79
  • 第三章 模糊控制的自组织和自学习研究79-106
  • 3.1 引言79
  • 3.2 模糊控制器的结构自组织79-84
  • 3.3 基于梯度法的模糊规则参数学习84-90
  • 3.4 基于遗传算法的模糊规则参数优化90-99
  • 3.5 模糊控制器结构与参数的统一设计99-106
  • 第四章 基于神经网络的自适应模糊建模与控制106-126
  • 4.1 神经模糊系统106-107
  • 4.2 混合Pi-sigma神经网络及其学习算法107-115
  • 4.3 基于神经模糊系统的模糊建模115-118
  • 4.4 机器人动态系统的神经模糊控制118-126
  • 第五章 非线性系统的模糊线性化及控制126-142
  • 5.1 引言126
  • 5.2 模糊线性化的提出及其实现方法126-130
  • 5.3 模糊线性子系统的辨识130-134
  • 5.4 最优调节器设计134-136
  • 5.5 稳定性分析136-140
  • 5.6 仿真结果140-142
  • 附2—1 参考文献142-145
  • 第三篇 神经网络控制与建模145-183
  • 第一章 神经控制发展简述145-150
  • 1.1 人工神经网络的特点145
  • 1.2 神经控制研究现状145-148
  • 1.3 神经网络控制的若干问题与研究方向148-150
  • 第二章 神经网络的结构优化及新型算法研究150-165
  • 2.1 神经网络的结构分析150-155
  • 2.2 前馈网络的新型算法研究155-158
  • 2.3 结合模糊逻辑的多变量系统学习方法158-165
  • 第三章 非线性系统神经自适应控制及其稳定性分析165-173
  • 3.1 引言165
  • 3.2 一类非线性系统的神经自适应控制——结构及算法165-168
  • 3.3 稳定性分析168-171
  • 3.4 机器人神经自适应控制仿真171-173
  • 第四章 基于动态神经网络的建模与控制173-180
  • 4.1 引言173
  • 4.2 一种动态神经网络的模型及学习算法173-176
  • 4.3 动态网络用于机器人建模176-177
  • 4.4 基于动态网络的模型参考自适应控制177-180
  • 附3—1 参考文献180-183
  • 作者在攻读博士学位期间完成的教学及科研工作183-184
  • 结束语184

【参考文献】
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