丛爽编著的《智能控制系统及其应用》共分13章，系统地介绍了前向神经网络，包括感知器网络、自适应线性元件、反向传播网络和径向基函数网络的基本概念和理论，各种高效率的神经网络的学习算法，包括基于标准梯度下降的方法和基于数值优化方法的网络训练算法，并进行了前向网络的数值性能对比。在递归神经网络中，介绍了各种递归神经网络，重点介绍了全局反馈递归网络和自组织竞争网络。在神经网络在智能控制系统的应用中，给出了利用人工神经网络进行直接正向模型建立、逆模型建立以及系统中控制的应用。

智能控制理论是继经典控制理论和现代控制理论之后出现的一个先进的控制理论。它是在众多学科不断发展以及交叉应用的基础上发展成长起来的，并且还在不断成长。丛爽编著的《智能控制系统及其应用》主要内容包括：人工神经网络、模糊逻辑推理系统、模糊神经网络、进化算法和群智能优化算法及其应用五大部分。作者在介绍神经网络理论与模糊集合理论的基础上，对人工神经网络与模糊逻辑控制系统的设计及其应用，以及两者之间的相互关系和相互结合，进行了较深层次上的理论分析与综合，并结合进化算法在控制系统中的建模与控制的各种实际应用以及群智能优化算法及其在中国旅行商问题中优化的应用，使读者能够从中了解和掌握运用模糊神经系统的理论与技术，以及运用智能优化理论与技术进行实际系统设计的方法。　　《智能控制系统及其应用》选材新颖，材料翔实，系统性强，通俗易懂。既有理论分析与综合，又有实际系统的设计与应用。本书既可作为高校自动化专业、机械专业、电力电气专业、计算机科学与应用专业及其他相关专业的研究生教学用书，也可供从事智能科学、系统科学、计算机科学、应用数学、自动控制等领域研究的广大科技人员阅读和参考。

总序

前言

第1章 概述

 1.1 自动控制系统及其理论的发展历程

 1.2 智能控制系统及其理论

1.2.1 智能控制理论

1.2.2 智能控制系统的基本功能特点

1.2.3 智能控制技术的应用

 1.3 智能控制与传统控制的比较分析

1.3.1 传统控制的特点与不足

1.3.2 智能控制与传统控制的关系

 1.4 智能优化算法

 1.5 本书内容

第2章 前向神经网络

第3章 网络训练优化算法及其性能对比

第4章 递归神经网络

第5章 神经网络在智能控制系统中的应用

第6章 模糊理论基础

第7章 模糊控制器的设计方法

第8章 模糊控制系统的应用

第9章 模糊神经网络

第10章 模糊神经系统的应用

第11章 进化算法

第12章 进化算法的应用

第13章 智能优化算法及其应用