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各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例。内容简介
《创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）》系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。书中取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。作者简介
李国勇，大学教授，资深作者，山西省电机工程协会会员、山西省自动化协会会员，著作方向：控制理论、预测控制、神经网络、模糊控制、MATLAB和计算机控制技术与CAD等。内页插图
目录
第一篇 神经网络控制及其MATLAB实现第1章 神经网络理论
1.1 神经网络的基本概念
1.1.1 生物神经元的结构与功能特点
1.1.2 人工神经元模型
1.1.3 神经网络的结构
1.1.4 神经网络的工作方式
1.1.5 神经网络的学习
1.1.6 神经网络的分类
1.2 典型神经网络的模型
1.2.1 MP模型
1.2.2 感知机
1.2.3 自适应线性神经网络
1.2.4 BP神经网络
1.2.5 径向基神经网络
1.2.6 竞争学习神经网络
1.2.7 学习向量量化神经网络
1.2.8 Elman神经网络
1.2.9 Hopfield神经网络
1.2.10 Boltzmann神经网络
1.3 神经网络的训练
小结
思考练习题
第2章 MATLAB神经网络工具箱函数
2.1 MATLAB神经网络工具箱函数
2.1.1 神经网络工具箱中的通用函数
2.1.2 感知机MATLAB函数
2.1.3 线性神经网络MATLAB函数
2.1.4 BP神经网络MATLAB函数
2.1.5 径向基神经网络MATLAB函数
2.1.6 自组织神经网络MATLAB函数
2.1.7 学习向量量化神经网络MATLAB函数
2.1.8 Elman神经网络MATLAB函数
2.1.9 Hopfield神经网络MATLAB函数
2.1.10 利用Demos演示神经网络的建立
2.2 MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面
2.2.1 神经网络编辑器
2.2.2 神经网络拟合工具
2.3 基于Simulink的神经网络模块
2.3.1 模块的设置
2.3.2 模块的生成
2.4 神经网络在系统预测和故障诊断中的应用
2.4.1 系统输入/输出数据的处理
2.4.2 基于神经网络的系统预测
2.4.3 基于神经网络的故障诊断
小结
思考练习题
第3章 神经网络控制系统
3.1 神经网络控制理论
3.1.1 神经网络控制的基本原理
3.1.2 神经网络在控制中的主要作用
3.1.3 神经网络控制系统的分类
3.2 基于Simulink的三种典型神经网络控制系统
3.2.1 神经网络模型预测控制
3.2.2 反馈线性化控制
3.2.3 模型参考控制
小结
思考练习题
第二篇 模糊逻辑控制及其MATLAB实现
第4章 模糊逻辑控制理论
4.1 模糊逻辑理论的基本概念
4.1.1 模糊集合及其运算
4.1.2 模糊关系及其合成
4.1.3 模糊向量及其运算
4.1.4 模糊逻辑规则
4.1.5 模糊逻辑推理
4.2 模糊逻辑控制系统的基本结构
4.2.1 模糊控制系统的组成
4.2.2 模糊控制器的基本结构
4.2.3 模糊控制器的维数
4.2.4 模糊控制中的几个基本运算操作
4.3 模糊逻辑控制系统的基本原理
4.3.1 模糊化运算
4.3.2 数据库
4.3.3 规则库
4.3.4 模糊推理
4.3.5 清晰化计算
4.4 离散论域的模糊控制系统的设计
4.5 具有PID功能的模糊控制器
小结
思考练习题
第5章 MATLAB模糊逻辑工具箱函数
5.1 MATLAB模糊逻辑工具箱简介
5.1.1 模糊逻辑工具箱的功能特点
5.1.2 模糊推理系统的基本类型
5.1.3 模糊逻辑系统的构成
5.2 利用模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统
5.2.1 模糊推理系统的建立、修改与存储管理
5.2.2 模糊语言变量及其语言值
5.2.3 模糊语言变量的隶属函数
5.2.4 模糊规则的建立与修改
5.2.5 模糊推理计算与去模糊化
5.3 MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面
5.3.1 模糊推理系统编辑器
5.3.2 隶属函数编辑器
5.3.3 模糊规则编辑器
5.3.4 模糊规则浏览器
5.3.5 模糊推理输入/输出曲面浏览器
5.4 基于Simulink的模糊逻辑的系统模块
5.5 模糊推理系统在控制系统中的应用
小结
思考练习题
第6章 模糊神经和模糊聚类及其MATLAB实现
6.1 基于Mamdani模型的模糊神经网络
6.1.1 模糊系统的Mamdani模型
6.1.2 系统结构
6.1.3 学习算法
6.2 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络
6.2.1 模糊系统的Takagi-Sugeno模型
6.2.2 系统结构
6.2.3 学习算法
6.3 自适应神经模糊系统及其MATLAB实现
6.3.1 采用网格分割方式生成模糊推理系统函数
6.3.2 自适应神经模糊系统的建模函数
6.3.3 自适应神经模糊推理系统的图形用户界面编辑器
6.3.4 自适应神经模糊推理系统在建模中的应用
6.4 模糊聚类及其MATLAB实现
6.4.1 模糊C-均值聚类函数
6.4.2 模糊减法聚类函数
6.4.3 基于减法聚类的模糊推理系统建模函数
6.4.4 模糊C-均值和减法聚类的图形用户界面
小结
思考练习题
第三篇 模型预测控制及其MATLAB实现
第7章 模型预测控制理论
7.1 动态矩阵控制理论
7.1.1 预测模型
7.1.2 滚动优化
7.1.3 误差校正
7.2 广义预测控制理论
7.2.1 预测模型
7.2.2 滚动优化
7.2.3 反馈校正
7.3 预测控制理论分析
7.3.1 广义预测控制的性能分析
7.3.2 广义预测控制与动态矩阵控制规律的等价性证明
7.3.3 广义预测控制与动态矩阵控制的比较
小结
思考练习题
第8章 MATLAB预测控制工具箱函数
8.1 系统模型辨识函数
8.1.1 数据向量或矩阵的归一化
8.1.2 基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识
8.1.3 脉冲响应模型转换为阶跃响应模型
8.1.4 模型的校验
8.2 系统模型建立与转换函数
8.2.1 模型转换
8.2.2 模型建立
8.3 基于阶跃响应模型的控制器设计与仿真函数
8.3.1 输入/输出有约束的模型预测控制器设计与仿真
8.3.2 输入/输出无约束的模型预测控制器设计
8.3.3 计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型
8.4 基于状态空间模型的预测控制器设计函数
8.4.1 输入/输出有约束的状态空间模型预测控制器设计
8.4.2 输入/输出无约束的状态空间模型预测控制器设计
8.4.3 状态估计器设计
8.5 系统分析与绘图函数
8.5.1 计算和绘制系统的频率响应曲线
8.5.2 计算频率响应的奇异值
8.5.3 计算系统的极点和稳态增益矩阵
8.5.4 系统分析和绘图
8.6 通用功能函数
8.6.1 通用模型转换
8.6.2 方程求解
8.6.3 离散系统的分析
8.7 MATLAB模型预测控制工具箱的图形用户界面
小结
思考练习题
第9章 隐式广义预测自校正控制及其MATLAB实现
9.1 单输入单输出系统的隐式广义预测自校正控制算法
9.2 多输入多输出系统的隐式广义预测自校正控制算法
9.3 仿真研究
9.3.1 单输入单输出系统的仿真研究
9.3.2 多输入多输出系统的仿真研究
小结
思考练习题
附录A MATLAB程序清单
附录B MATLAB函数一览表
附录C MATLAB函数分类索引
参考文献
前言/序言
用户评价
坦白说，我原本以为这本《创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）》会是一本非常枯燥的学术论文集，充斥着晦涩难懂的数学公式和理论推导。然而，当我真正开始阅读它时，我才发现自己大错特错了。书本的语言风格非常精炼且富有逻辑性，尽管涉及大量的专业术语和复杂的数学模型，但作者却能够用一种相对易于理解的方式进行阐述。例如，在讲解模糊逻辑控制器的设计时，书本详细介绍了如何进行模糊化、模糊规则的构建以及解模糊过程，并且通过具体的工程案例，如温度控制、机器人路径规划等，来形象地说明这些概念。对于MATLAB实现部分，书本提供的代码清晰明了，结构合理，并且对各个函数的调用、参数的设置都给予了详细的说明。我尝试着将书中的一些代码应用于我正在进行的一个项目，效果非常好。令我印象深刻的是，书本不仅关注理论的严谨性，还非常注重工程实践中的可操作性。比如，在讨论神经网络控制时，它会考虑到实际应用中的计算量、收敛速度等问题，并提出相应的解决方案。总的来说，这本教材能够将复杂的理论知识转化为具有实际应用价值的工具，这对于任何希望在控制工程领域有所建树的人来说，都极具吸引力。
评分我是一名对人工智能和控制理论都充满兴趣的爱好者，平时喜欢自己动手做一些小项目。当我看到《创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）》这本书时，我立刻被它的名字吸引住了。我一直觉得，将人工智能的强大学习能力和控制理论的精准调控能力结合起来，一定能创造出非常神奇的效果。而这本书正是做到了这一点。它详细地介绍了如何利用神经网络来学习系统的模型，如何利用模糊逻辑来处理不确定性和进行决策，以及如何利用预测控制来优化系统的长期行为。最令我惊喜的是，书本还提供了大量的MATLAB代码示例，这让我能够亲手实践这些复杂的理论。我尝试着跟着书本的例子，构建了一个简单的自适应模糊神经网络控制器，能够让一个小机器人更好地避开障碍物。虽然过程中遇到了不少困难，但书本的讲解非常细致，让我能够一步步地解决问题。这本书不仅让我学到了很多前沿的控制技术，还培养了我解决实际问题的能力。它让我看到了人工智能和控制理论结合的巨大潜力，也激发了我更深入地探索这个领域的兴趣。
评分我一直对如何让系统变得更“聪明”、更能适应复杂环境充满了好奇。《创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）》这本书，就像打开了一扇新的大门。它不仅介绍了神经、模糊、预测控制这三个听起来就很“高大上”的控制技术，更重要的是，它把这些技术一一拆解，并且用最贴近实际的方式来展示。书本的讲解方式非常有条理，从最基础的概念入手，逐步深入到复杂的算法和模型。而且，书中对MATLAB实现的重视，让我能够真正地“上手”。我跟着书本的例子，自己动手写代码，调试参数，看到我的程序能够让一个模拟系统按照我的意愿运行，那种成就感是无与伦比的。我尤其喜欢书中关于如何处理不确定性以及如何进行最优控制的部分，这让我对如何设计出更鲁棒、更高效的控制系统有了更深的理解。这本书的内容对我来说，就像是一本武林秘籍，它教会了我很多“内功心法”和“招式套路”，让我能够更好地理解和应用这些先进的控制技术。
评分我在工业自动化领域工作多年，深知实际生产过程中系统往往是非线性、时变且存在不确定性的，传统的PID控制往往难以达到理想的控制效果。因此，我一直对神经、模糊和预测控制等先进控制技术保持着高度关注。当我看到《创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）》时，我立刻被其“神经·模糊·预测控制”的组合所吸引，因为这正是应对复杂工业过程的利器。书本在理论阐述方面，既有深度又有广度，对于每一种控制方法，都从基本原理讲到高级应用，并且重点突出了其在解决实际工程问题中的优势。例如，在预测控制部分，书中详细介绍了如何建立精确的系统模型，如何有效地求解优化问题，以及如何处理模型失配和外部扰动，这些都是工业应用中必须考虑的关键问题。更重要的是，书本提供了详细的MATLAB实现代码，这使得我们可以非常方便地将这些复杂的控制算法应用到实际系统中。我曾尝试过书中关于利用模糊逻辑优化预测控制器参数的部分，结果大大提升了系统的响应速度和稳定性。这本书对于像我这样需要在实际生产一线解决控制难题的工程师来说，绝对是一本不可多得的宝藏。
评分作为一名在自动化领域有数年工作经验的工程师，我一直关注着控制理论的最新发展，特别是那些能够提升系统性能、降低能耗、提高鲁棒性的先进控制技术。这本《创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）》正是我一直在寻找的那种结合了理论深度和工程实用性的书籍。书本在神经、模糊、预测控制这三个看似独立的领域之间，构建起了一座坚实的桥梁。它不仅详细阐述了这三种控制方法各自的原理、优势和局限性，更着重于探讨它们之间的融合与协同，例如如何将模糊逻辑的解释性与神经网络的学习能力相结合，或者如何利用预测控制的优化能力来处理神经网络或模糊系统的模型不确定性。在MATLAB实现方面，书本提供的代码不仅是简单的功能展示，更是对算法细节的精确体现，例如在预测控制部分，对于滚动优化过程中不同优化算法的实现细节，以及如何处理不等式约束等，都给予了详细的指导。我尤其对书中关于“神经-模糊混合控制”的章节印象深刻，它提供了一种解决高度非线性、强耦合系统的有效途径。对于我们这些需要在实际工程中解决复杂控制问题的工程师来说，这本书无疑是一本宝贵的参考资料，它能够帮助我们设计出更高效、更智能的控制系统。
评分这本《创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）》在我看来，是一部真正意义上“厚重”的学术著作，它并非那种浅尝辄止、泛泛而谈的入门读物。我作为一名在控制理论领域摸爬滚打多年的研究者，阅读此书最大的感受便是其内容的深度和广度。书本在神经网络、模糊逻辑和预测控制这三个前沿控制理论分支的阐述上，都进行了相当细致的理论推导和数学建模，而非简单地罗列公式。例如，在神经控制部分，作者不仅介绍了各种经典神经网络结构（如BP、RBF），更深入地探讨了它们在非线性系统辨识、自适应控制等方面的理论基础和适用范围，并且在MATLAB实现上，提供了非常详尽的算法流程和代码示例，这一点对于我这样需要将理论付诸实践的研究者来说，价值连城。我特别欣赏书中对预测控制部分的处理，从模型预测控制（MPC）的基本原理，到各种改进算法（如滚动时域优化、约束处理）的详细讲解，再到其在实际工业过程（如化工、电力系统）中的应用案例分析，都显得条理清晰，层层递进。而且，书中对MATLAB实现的强调，也使得理论知识能够被迅速转化为可执行的代码，大大缩短了从理解到应用的周期。总而言之，这是一本值得反复研读、深入钻研的教材，它能够帮助读者建立起扎实的理论根基，并且掌握将这些先进控制理论应用于实际问题的能力。
评分我是一名正在攻读博士学位的学生，研究方向是智能控制。在我接触过的众多专业书籍中，《创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）》无疑是让我收获最大的一本。它在理论深度上达到了博士级别要求，但又不像某些极端理论书籍那样脱离实际。书本对神经网络、模糊逻辑和预测控制这三个领域的最新研究进展都有所涉及，并且在理论推导上非常严谨。例如，在预测控制部分，它不仅介绍了经典的MPC算法，还深入探讨了如DMPC（分布式模型预测控制）、RL-MPC（强化学习与MPC结合）等前沿技术，并给出了相应的MATLAB实现框架。这对于我撰写论文、开展创新性研究非常有启发。此外，书本对这三种控制理论的融合与集成给予了充分的关注，这在当前的控制领域是一个非常重要的研究方向。它不仅提供了理论上的指导，更在MATLAB实现层面给出了具体的操作方法。我通过学习书中的相关章节，成功地将模糊神经网络模型应用于我的控制对象辨识，并取得了显著的成果。这本书可以说是我的科研路上的一位良师益友，它为我提供了坚实的理论基础和强大的实践工具。
评分作为一名教师，我在寻找一本能够系统性地介绍前沿控制理论，并能够指导学生进行实践的教材。《创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）》这本书，完全满足了我的需求。它在神经、模糊、预测控制这三个重要领域进行了深入的讲解，并且将它们之间的联系和融合也进行了清晰的阐述。书本的理论部分严谨且逻辑性强，为学生打下了坚实的理论基础。而其MATLAB实现部分，更是亮点十足。书中提供了大量的、经过精心设计的代码示例，能够帮助学生将抽象的理论转化为具体的编程实践。我曾将书中的一些案例用于课堂演示和学生课后练习，学生们普遍反映理解得更深入，掌握得更牢固。特别是在讲解预测控制时，书中对模型建立、优化算法和约束处理等方面的详细介绍，对于学生理解其工程应用至关重要。此外，本书还涉及了许多前沿的研究方向，如强化学习与预测控制的结合等，这能够激发学生的创新思维，为他们的未来研究提供方向。总的来说，这是一本非常优秀的教材，我强烈推荐给所有对智能控制感兴趣的师生。
评分说实话，我拿到《创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）》这本书的时候，并没有抱太高的期望。市面上关于控制理论的书籍数不胜数，很多都雷同且缺乏新意。然而，当我深入阅读之后，我才发现这本书的独到之处。它并非只是简单地将神经、模糊、预测控制这三个概念堆砌在一起，而是巧妙地将它们有机地结合起来，展示了它们在解决复杂控制问题时的协同效应。书中对每种控制方法的介绍都非常到位，理论基础扎实，并且在MATLAB实现部分，更是提供了大量具有实用价值的代码。我印象最深的是关于“模糊神经网络在非线性系统预测控制中的应用”这一章节，它提供了一种非常新颖的建模和控制思路，并且给出了详细的MATLAB实现流程。通过学习这一章节，我成功地优化了我正在开发的一个项目的控制性能。这本书的价值在于，它不仅提供了理论上的指导，更重要的是，它提供了可以直接应用于实践的工具和方法。对于任何希望在智能控制领域有所建树的研究者或工程师来说，这本教材都绝对值得拥有。
评分作为一个初次接触这些高级控制理论的学生，我最初拿到这本《创新型人才培养“十二五”规划教材：神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）》时，心中难免有些忐忑。但当我翻开第一章，便被其清晰的逻辑和循序渐进的讲解方式所吸引。书本并非直接抛出复杂的公式，而是从基本概念入手，例如，在讲解神经网络时，先从生物神经元的工作原理出发，引申到人工神经元的结构和激活函数，再逐步构建出多层前馈网络。在模糊逻辑部分，同样是从模糊集合、隶属函数等基本概念娓娓道来，直到构建出完整的模糊推理系统。最令我惊喜的是，每当介绍完一个理论模块，书中都会紧接着给出相应的MATLAB实现代码示例，并且这些代码都经过了精心的注释，解释了每一行代码的含义和功能。这对于我这样的新手来说，简直是福音。我能够一边学习理论，一边对照代码，甚至可以直接运行和修改这些代码，从而更直观地理解理论的实际应用。这种“理论+实践”的学习模式，极大地提升了我学习的积极性和效率。书中还包含了大量的习题，覆盖了从概念理解到编程实现的不同难度，这有助于巩固我所学的知识。虽然有些题目确实很有挑战性，但正是这种挑战，让我对知识的掌握更加牢固。
评分书很好，纸张不错，印刷清晰，应该是正版
评分好书值得阅读！！！！
评分分析很到位～很给力～
评分好，正是我所需要，正版
评分京东就是方便，支持京东
评分还不错，书的印刷质量挺好的！
评分系统论述了神经控制模糊控制和模型预测控制的基本概念，工作原理，并有实例说明，对理解应用相关概念有很好帮助！
评分挺好的书有帮助，谢谢作者
评分还不错，纸张也还行，京东的快递一向很快
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