本书是在总结多年教学经验和科研成果的基础上编写成的，其中包含的基本内容有：专家系统控制、模糊控制、学习控制、神经网络控制以及遗传算法等。在内容的编排上，首先论述基本理论和方法，再论述其应用，两者有机结合、密切联系、前后呼应，构成一个系统的整体。为了使理论和实际能密切结合，达到学术性和应用性的一致，作者力求在阐述主要理论和方法的同时，注重设计方法、算法的介绍。全书内容丰富、论述由浅入深，深入浅出，语言流畅，便于理解和自学。读者只要具备经典控制方面的知识，就可以通过本书的学习，掌握智能控制的基本知识和技能。

本书作为一本全面反映智能控制研究领域最新研究成果的著作，可作为信息与控制领域，以及其他相关领域各专业高年级本科生、研究生的教材，也可供高等学校教师、广大科技工作者和工程技术工作者参考。

本书系统地论述了智能控制理论的基本方法，以及最新的理论、技术和成果。全书分为9章，包括：智能控制概述，专家控制与仿人智能控制，学习控制，模糊控制数学基础，模糊控制原理，遗传算法，神经网络基本理论，神经网络控制方法与应用，神经网络的泛化理论。全书内容丰富，论述全面，便于理解。

本书可作为信息与控制领域，以及其他相关领域各专业高年级本科生、研究生的教材，也可供高等学校教师、广大科技工作者和工程技术工作者参考。

前言

第1章 智能控制概述

第2章 专家控制与仿人智能控制

第3章 学习控制

第4章 模糊控制数学基础

第5章 模糊控制原理

第6章 遗传算法

第7章 神经网络基本理论

第8章 神经网络控制方法与应用

第9章 神经网络的泛化理论

附录A 用于三分类的BP算法程序

附录B 用于函数逼近的BP算法程序

附录C 连续Hopfield网解决TSP的程序

附录D 基于聚类的RBF网络计算法

附录E 基于梯度法的RBF网络计算法

附录F 基于OLS的RBF网设计算法