基于生物網(wǎng)絡(luò)的智能控制與優(yōu)化

《智能科學(xué)技術(shù)著作叢書》序
前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 人工生物智能系統(tǒng)
1.2.1 ANN
1.2.2 AIS
1.2.3 AES
1.2.4 EC與遺傳算法
1.3 其他典型智能控制技術(shù)
1.3.1 模糊控制
1.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
1.3.3 學(xué)習(xí)控制
1.3.4 專家控制
1.3.5 綜合智能控制
1.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章 生物網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的生物學(xué)背景
2.1 引言
2.2 生物神經(jīng)系統(tǒng)
2.3 生物免疫系統(tǒng)
2.3.1 免疫系統(tǒng)簡介
2.3.2 免疫細(xì)胞與免疫反應(yīng)
2.3.3 免疫網(wǎng)絡(luò)及其特性
2.4 生物內(nèi)分泌系統(tǒng)
2.5 NEI
2.5.1 神經(jīng)系統(tǒng)與內(nèi)分泌系統(tǒng)的聯(lián)系
2.5.2 內(nèi)分泌系統(tǒng)與免疫系統(tǒng)的聯(lián)系
2.5.3 神經(jīng)系統(tǒng)與免疫系統(tǒng)的聯(lián)系
2.5.4 神經(jīng)內(nèi)分泌對免疫系統(tǒng)的調(diào)控
2.5.5 免疫系統(tǒng)對神經(jīng)內(nèi)分泌系統(tǒng)的調(diào)控
2.5.6 NEI的整體調(diào)控
2.6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 基于免疫系統(tǒng)反饋機理的智能控制
3.1 引言
3.2 生物免疫系統(tǒng)的反饋機理
3.3 基于免疫反饋機理的智能控制系統(tǒng)
3.3.1 免疫反饋規(guī)律
3.3.2 免疫反饋控制器的設(shè)計
3.3.3 免疫反饋規(guī)律的模糊自調(diào)整
3.3.4 智能調(diào)節(jié)的免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反饋控制系統(tǒng)
3.3.5 仿真及應(yīng)用
3.4 基于免疫模糊控制器的整緯控制
3.4.1 整緯控制原理
3.4.2 免疫模糊PID整緯控制器的設(shè)計
3.4.3 仿真實驗及分析
3.4.4 智能整緯控制的實際應(yīng)用
3.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 基于免疫機理的智能優(yōu)化算法
4.1 引言
4.2 生物免疫優(yōu)化原理
4.3 基于免疫機理的智能優(yōu)化算法
4.3.1 免疫算法
4.3.2 免疫遺傳算法
4.3.3 免疫克隆算法
4.3.4 IEA
4.4 免疫優(yōu)化算法的應(yīng)用
4.4.1 免疫優(yōu)化設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器
4.4.2 基于IGA優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)洪水災(zāi)情評估模型
4.4.3 基于IEA的聚類融合在感官評估中的應(yīng)用
4.5 小結(jié)
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第5章 基于免疫應(yīng)答機制的學(xué)習(xí)記憶智能控制
5.1 引言
5.2 免疫系統(tǒng)的初次-再次應(yīng)答機制
5.3 增強型學(xué)習(xí)記憶智能控制算法
5.3.1 控制抗體的初次產(chǎn)生
5.3.2 控制抗體的工作過程
5.3.3 控制偏差消除過程
5.3.4 控制抗體的管理
5.4 仿真實驗與實際應(yīng)用
5.4.1 仿真實驗
5.4.2 噪聲智能控制系統(tǒng)的應(yīng)用
5.5 小結(jié)
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第6章 基于神經(jīng)內(nèi)分泌調(diào)節(jié)機制的智能控制
6.1 引言
6.2 基于睪丸素分泌調(diào)節(jié)原理的雙層結(jié)構(gòu)控制器
6.2.1 神經(jīng)內(nèi)分泌睪丸素的調(diào)節(jié)原理
6.2.2 雙層結(jié)構(gòu)控制器的設(shè)計與實現(xiàn)
6.2.3 仿真結(jié)果
6.3 基于內(nèi)分泌系統(tǒng)超短反饋調(diào)節(jié)機制的控制器
6.3.1 內(nèi)分泌系統(tǒng)超短反饋機制
6.3.2 NUC的設(shè)計與實現(xiàn)
6.3.3 仿真結(jié)果
6.4 基于內(nèi)分泌反饋的預(yù)測PI控制器
6.4.1 短反饋預(yù)測PI控制器
6.4.2 仿真分析
6.5 一種神經(jīng)內(nèi)分泌智能綜合控制器及在六自由度并聯(lián)機器人中的應(yīng)用
6.5.1 神經(jīng)內(nèi)分泌系統(tǒng)的調(diào)節(jié)原理
6.5.2 神經(jīng)內(nèi)分泌智能控制器的設(shè)計
6.5.3 并聯(lián)機器人控制的應(yīng)用
6.5.4 仿真結(jié)果
6.6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 基于神經(jīng)內(nèi)分泌生長激素調(diào)控機理的解耦控制
7.1 引言
7.2 神經(jīng)內(nèi)分泌生長激素雙向調(diào)節(jié)原理
7.3 基于生長激素雙向調(diào)節(jié)機理的解耦控制
7.3.1 階躍響應(yīng)系統(tǒng)辨識
7.3.2 解耦控制器的設(shè)計與實現(xiàn)
7.3.3 推廣到多輸入多輸出系統(tǒng)
7.3.4 仿真結(jié)果
7.4 基于生長激素雙向調(diào)節(jié)機制的逆控制解耦控制
7.4.1 逆控制解耦控制的設(shè)計與實現(xiàn)
7.4.2 仿真結(jié)果
7.5 小結(jié)
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第8章 基于生物系統(tǒng)的智能協(xié)同控制
8.1 引言
8.2 基于生長激素調(diào)節(jié)原理的智能協(xié)同控制
8.2.1 生長激素調(diào)節(jié)機制
8.2.2 雙向調(diào)節(jié)協(xié)同控制器的設(shè)計
8.2.3 仿真結(jié)果
8.3 一種基于生理調(diào)節(jié)機制的智能協(xié)同解耦控制器
8.3.1 生理系統(tǒng)協(xié)同調(diào)節(jié)機制
8.3.2 協(xié)同解耦控制器的設(shè)計
8.3.3 仿真結(jié)果
8.4 基于神經(jīng)一內(nèi)分泌調(diào)節(jié)原理的碳纖維凝固浴智能協(xié)同解耦控制
8.4.1 碳纖維凝固浴的數(shù)學(xué)模型
8.4.2 凝固浴智能協(xié)同解耦控制器的設(shè)計
8.4.3 仿真結(jié)果及性能分析
8.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 基于內(nèi)分泌激素調(diào)節(jié)機理的遺傳優(yōu)化算法
9.1 引言
9.2 基于激素調(diào)節(jié)機理的遺傳優(yōu)化算法
9.2.1 內(nèi)分泌激素調(diào)節(jié)機理
9.2.2 基于激素調(diào)節(jié)機理的遺傳優(yōu)化算法原理
9.2.3 自適應(yīng)遺傳算法的尋優(yōu)效果
9.3 基于NEI調(diào)節(jié)機制的協(xié)同優(yōu)化算法
9.3.1 NEI協(xié)同原理
9.3.2 協(xié)同優(yōu)化算法原理
9.3.3 協(xié)同優(yōu)化算法尋優(yōu)效果
9.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章 基于NEI系統(tǒng)調(diào)節(jié)機制的智能優(yōu)化控制
10.1 引言
10.2 NEI系統(tǒng)的調(diào)節(jié)機制
10.2.1 NEI系統(tǒng)調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu)
10.2.2 神經(jīng)內(nèi)分泌腎上腺激素的調(diào)節(jié)原理
10.3 基于NEI系統(tǒng)整體調(diào)節(jié)機制的優(yōu)化控制
10.3.1 NOIC的設(shè)計與實現(xiàn)
10.3.2 控制參數(shù)的優(yōu)化
10.3.3 仿真結(jié)果
10.4 基于腎上腺激素調(diào)控機制的智能優(yōu)化控制
10.4.1 ALIC控制器的設(shè)計
10.4.2 仿真結(jié)果
10.5 小結(jié)
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第11章 受人體生物系統(tǒng)啟發(fā)的網(wǎng)絡(luò)智能控制
11.1 引言
11.2 NEI系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)機制
11.2.1 激素多反饋網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)
11.2.2 激素調(diào)節(jié)的協(xié)調(diào)性
11.3 基于NEI系統(tǒng)的分布式網(wǎng)絡(luò)控制
11.3.1 BDNCS的體系結(jié)構(gòu)
11.3.2 BDNCS的整體特征
11.3.3 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真環(huán)境
11.4 在六自由度微型操作平臺中的應(yīng)用
11.4.1 六自由度微型操作平臺
11.4.2 整體控制方案
11.4.3 模型辨識
11.4.4 控制優(yōu)化及效果
11.4.5 整體控制效果
11.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)