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目录1

第一篇　神经网络控制及其MATLAB实现1

第1章　神经网络控制理论1

1.1　神经网络的基本概念2

1.1.1　生物神经元的结构与功能特点2

1.1.2　人工神经元模型4

1.1.3　神经网络的结构6

1.1.5　神经网络的学习7

1.1.4　神经网络的工作方式7

1.1.6　神经网络的分类10

1.2　典型神经网络的模型11

1.2.1　MP模型11

1.2.2　感知机神经网络12

1.2.3 自适应线性神经网络18

1.2.4　BP神经网络20

1.2.5　径向基神经网络31

1.2.6　竞争学习神经网络37

1.2.7　学习向量量化（LVQ）神经网络46

1.2.8　Elman神经网络48

1.2.9　Hopfield神经网络49

1.2.10　Boltzmann神经网络67

1.2.11　神经网络的训练71

1.3　神经网络控制系统75

1.3.1　神经控制的基本原理75

1.3.2　神经网络在控制中的主要作用76

1.3.3　神经网络控制系统的分类77

2.1　感知机神经网络工具箱函数88

第2章　MATLAB神经网络工具箱函数88

2.2　线性神经网络工具箱函数103

2.3　BP神经网络工具箱函数111

2.4　径向基神经网络工具箱函数126

2.5 自组织神经网络工具箱函数132

2.6　学习向量量化（LVQ）神经网络工具箱函数151

2.7　Elman神经网络工具箱函数156

2.8　Hopfield神经网络工具箱函数159

2.9　MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面166

3.1.1　模块的设置174

第3章　基于Simulink的神经网络控制系统174

3.1　基于Simulink的神经网络模块174

3.1.2　模块的生成176

3.2　基于Simulink的三种典型神经网络控制系统179

3.2.1　神经网络模型预测控制179

3.2.2　反馈线性化控制186

3.2.3　模型参考控制189

第二篇　模糊逻辑控制及其MATLAB实现194

第4章　模糊逻辑控制理论194

4.1　模糊逻辑理论的基本概念194

4.1.1　模糊集合及其运算194

4.1.2　模糊关系及其合成202

4.1.3　模糊向量及其运算204

4.1.4　模糊逻辑规则205

4.1.5　模糊逻辑推理207

4.2　模糊逻辑控制系统的基本结构211

4.2.1　模糊控制系统的组成212

4.2.3　模糊控制器的维数213

4.2.2　模糊控制器的基本结构213

4.2.4　模糊控制中的几个基本运算操作214

4.3　模糊逻辑控制系统的基本原理215

4.3.1　模糊化运算215

4.3.2　数据库216

4.3.3　规则库218

4.3.4　模糊推理221

4.3.5　清晰化计算223

4.4　离散论域的模糊控制系统的设计225

4.5　具有PID功能的模糊控制器230

第5章　MATLAB模糊逻辑工具箱函数232

5.1　MATLAB模糊逻辑工具箱简介232

5.1.1　模糊逻辑工具箱的功能特点232

5.1.2　模糊推理系统的基本类型233

5.1.3　模糊逻辑系统的构成234

5.2　利用模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统234

5.2.1　模糊推理系统的建立、修改与存储管理234

5.2.2　模糊语言变量及其语言值237

5.2.3　模糊语言变量的隶属度239

5.2.4　模糊规则的建立与修改247

5.2.5　模糊推理计算与去模糊化250

5.3　MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面252

5.3.1　模糊推理系统编辑器（Fuzzy）252

5.3.2　隶属度函数编辑器（Mfedit）254

5.3.3　模糊规则编辑器（Ruleedit）255

5.3.4　模糊规则浏览器（Ruleview）255

5.3.5　模糊推理输入输出曲面视图（Surfview）256

5.4　基于Simulink的模糊逻辑的系统模块256

6.1.1　模糊系统的标准模型261

第6章　模糊神经和模糊聚类及其MATLAB实现261

6.1　基于标准模型的模糊神经网络261

6.1.2　系统结构263

6.1.3　学习算法265

6.2　基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络267

6.2.1　模糊系统的Takagi-Sugeno模型268

6.2.2　系统结构268

6.2.3　学习算法270

6.3.1　模糊神经系统的建模函数273

6.3　MATLAB模糊神经工具箱函数273

6.3.2　采用网格分割方式生成模糊推理系统函数277

6.3.3　MATLAB模糊神经推理系统的图形用户界面278

6.4　MATLAB模糊聚类函数280

6.4.1　模糊C-均值聚类函数280

6.4.2　减法聚类函数283

6.4.3　基于减法聚类的模糊推理系统建模函数284

7.1.1　预测模型285

7.1　动态矩阵控制理论285

第7章　预测控制理论285

第三篇　预测控制及其MATLAB实现285

7.1.2　滚动优化287

7.1.3　误差校正288

7.2　广义预测控制理论289

7.2.1　预测模型289

7.2.2　滚动优化290

7.2.3　反馈校正292

7.3　预测控制理论分析292

7.3.1　广义预测控制的性能分析292

7.3.2　广义预测控制与动态矩阵控制规律的等价性证明298

7.3.3　广义预测控制与动态矩阵控制的比较300

第8章　MATLAB预测控制工具箱函数301

8.1　系统模型辨识函数301

8.1.1　数据向量或矩阵的归一化302

8.1.2　基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识303

8.1.3　脉冲响应模型转换为阶跃响应模型307

8.1.4　模型的校验309

8.2　系统模型建立与转换函数309

8.2.1　模型转换310

8.2.2　模型建立317

8.3　基于阶跃响应模型的控制器设计与仿真函数319

8.3.1　输入／输出有约束的模型预测控制器设计与仿真319

8.3.2　输入／输出无约束的模型预测控制器设计321

8.3.3　计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型323

8.4　基于状态空间模型的预测控制器设计函数324

8.4.1　输入／输出有约束的状态空间模型预测控制器设计325

8.4.2　输入／输出无约束的状态空间模型预测控制器设计327

8.4.3　状态估计器设计332

8.5　系统分析与绘图函数334

8.5.1　计算和绘制系统的频率响应曲线335

8.5.2　计算频率响应的奇异值336

8.5.3　计算系统的极点和稳态增益矩阵336

8.5.4　系统分析和绘图337

8.6　通用功能函数339

8.6.1　通用模型转换340

8.6.2　方程求解341

8.6.3　离散系统的分析341

9.1　单输入单输出系统的隐式广义预测自校正控制算法342

第9章　隐式广义预测自校正控制及其MATLAB实现342

9.2　多输入多输出系统的隐式广义预测自校正控制算法345

9.3　仿真研究350

9.3.1　单输入单输出系统的仿真研究350

9.3.2　多输入多输出系统的仿真研究356

附录A　隐式广义预测自校正控制仿真程序清单358

附录B　MATLAB函数一览表369

附录C　MATLAB函数分类索引376

参考文献378