《神经模糊控制理论及套用》该书取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题和练习题，并提供了大量用MATLAB/Sirnulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识，让学生在有限的时间内，掌握神经网路和模糊逻辑的基本原理与套用技术。

《神经模糊控制理论及套用》可作为高等院校自动化、计算机、电子与信息、机电工程等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为从事智慧型控制与智慧型系统研究、设计和套用的科学技术人员的参考用书。

第一篇神经网路理论及其MATLAB实现

第1章神经网路理论

1.1神经网路的基本概念

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神经网路的结构

1.1.4神经网路的工作过程

1.1.5神经网路的学习

1.l.6神经网路的分类

1.2典型神经网路的模型

1.2.1 MP模型

1.2.2感知机神经网路

1.2.3自适应线性神经网

1.2.4 BP神经网路

1.2.5径向基神经网路

1.2.6竞争学习神经网路

1.2.7学习向量量化神经网路

1.2.8 Elman神经网路

1.2.9 Hopfield神经网路

1.2.10 Boltzmann神经网

1.3神经网路的训练

小结

练习题1

第2章MATLAB神经网路工具箱

2.1 MATLAB神经网路工具箱函式

2.1.1神经网路工具箱中的通用函式

2.1.2感知机神经网路MATLAB函式

2.1.3线性神经网路MATLAB函式

2.1.4 BP神经网路MATLAB函式

2.1.5径向基神经网路MATLAB函式

2.1.6自组织神经网路MATLAB函式

2.1.7学习向量量化神经网路MATLAB函式

2.1.8 Elman神经网路MATLAB函式

2.1.9 Hopfield神经网路MATLAB函式

2.1.10 Demos演示功能

2.2 MATLAB神经网路工具箱的图形用户界面

2.2.1神经网路编辑器

2.2.2神经网路拟合工具

2.3基于Simulink的神经网路模组

2.3.1模组的设定

2.3.2模组的生成

2.4神经网路在系统预测和故障诊断中的套用

2.4.1系统输入/输出数据的处理

2.4.2基于神经网路的系统预测

2.4.3基于神经网路的故障诊断

小结

练习题2

第3章神经网路控制系统

3.1神经网路控制理论

3.1.1神经控制的基本原理

3.1.2神经网路在控制中的主要作用

3.1.3神经网路控制系统的分类

3.2基于Simulink的三种典型的神经网路控制系统

3.2.1神经网路模型预测控制

3.2.2反馈线性化控制

3.2.3模型参考控制

小结

练习题3

第二篇模糊逻辑理论及其MATLAB实现

第4章模糊逻辑理论

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模糊关係及其合成

4.1.3模糊向量及其运算

4.1.4模糊逻辑规则

4.l.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资料库

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

练习题4

第5章MATLAB模糊逻辑工具箱

第6章模糊神经和模糊聚类及其MATLAB实现

附录A MATLAB程式清单

附录B MATLAB函式一览表

附录C MATLAB函式分类索引

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