模糊控制·神经控制和智能控制论

1 (p0-1): 序篇 智能控制论
1 (p0-2): 0.1 控制理论的产生及其发展
2 (p0-3): 0.2 智能控制的产生及其发展
4 (p0-4): 0.3 传统控制和智能控制
6 (p0-5): 0.5 智能控制的基础及学科范畴
6 (p0-6): 0.4 智能控制论
8 (p0-7): 0.6 本书学习指南
10 (p0-8): 1.1.1 思维与思维科学
10 (p0-9): 1.1 信息社会与思维科学
10 (p0-10): 第一篇 智能控制的新学科基础
10 (p0-11): 第1章 思维科学与智能模拟
11 (p0-12): 1.1.2 思维的类型
16 (p0-13): 1.2.2 思维的神经基础
16 (p0-14): 1.2.1 思维与智能
16 (p0-15): 1.2 思维的神经基础
17 (p0-16): 1.3.1 智能模拟的科学基础
17 (p0-17): 1.3 智能模拟
18 (p0-18): 1.3.3 智能模拟的基本途径
18 (p0-19): 1.3.2 智能模拟的哲学基础
20 (p0-20): 1.4.1 结构主义方法
20 (p0-21): 1.4 智能模拟中的科学方法论
21 (p0-22): 1.4.4 信息科学方法
21 (p0-23): 1.4.3 演绎主义方法
21 (p0-24): 1.4.2 行为主义方法
22 (p0-25): 1.5 智能控制与智能模拟
23 (p0-26): 2.1 模糊数学的创立及发展
23 (p0-27): 第2章 模糊逻辑与粗糙集合
25 (p0-28): 2.2.1 集合的概念及定义
25 (p0-29): 2.2 经典集合及其运算
26 (p0-30): 2.2.2 集合的直积
27 (p0-31): 2.2.4 集合的运算性质
27 (p0-32): 2.2.3 映射与关系
28 (p0-33): 2.2.5 集合的表示及特征函数
29 (p0-34): 2.3.1 模糊子集的定义及表示
29 (p0-35): 2.3 模糊集合及其运算
31 (p0-36): 2.3.2 模糊子集的运算
33 (p0-37): 2.4.1 截集
33 (p0-38): 2.4 模糊集合与经典集合的联系
34 (p0-39): 2.4.2 分解定理
35 (p0-40): 2.5 隶属函数
35 (p0-41): 2.4.3 扩张原则
36 (p0-42): 2.5.1 隶属函数的确定方法
39 (p0-43): 2.5.2 常用的隶属函数
41 (p0-44): 2.6.1 模糊矩阵
41 (p0-45): 2.6 模糊矩阵与模糊关系
45 (p0-46): 2.6.2 模糊关系
48 (p0-47): 2.6.3 模糊关系的合成
50 (p0-48): 2.7.2 模糊向量的笛卡尔乘积
50 (p0-49): 2.7.1 模糊向量
50 (p0-50): 2.7 模糊向量
51 (p0-51): 2.7.3 模糊向量的内积与外积
52 (p0-52): 2.8.1 模糊逻辑
52 (p0-53): 2.8 模糊逻辑与模糊推理
60 (p0-54): 2.8.2 模糊语言
66 (p0-55): 2.8.3 模糊推理
72 (p0-56): 2.9.1 粗糙集合的基本概念
72 (p0-57): 2.9 粗糙集合
73 (p0-58): 2.9.3 粗糙集合的特点及其应用
73 (p0-59): 2.9.2 粗糙度与粗糙隶属函数
74 (p0-60): 3.1.1 神经网络研究简史
74 (p0-61): 3.1 神经网络研究的概述
74 (p0-62): 第3章 神经网络与计算智能
76 (p0-63): 3.2.1 脑的宏观结构
76 (p0-64): 3.2 脑与神经系统
76 (p0-65): 3.1.2 神经网络的主要特点
77 (p0-66): 3.2.2 神经细胞的结构与功能
79 (p0-67): 3.2.3 神经元模型
85 (p0-68): 3.3.1 神经网络的联接形式
85 (p0-69): 3.3 神经网络的结构和学习规则
87 (p0-70): 3.3.2 神经网络的学习和训练
88 (p0-71): 3.3.3 神经网络的学习规则
91 (p0-72): 3.4.2 前向多层网络的BP学习算法
91 (p0-73): 3.4.1 感知器
91 (p0-74): 3.4 典型前向网络——BP网络
94 (p0-75): 3.4.3 BP算法的改进算法
99 (p0-76): 3.4.4 前向网络递推预报误差算法（RPE）
101 (p0-77): 3.5.1 Hopfield网络模型
101 (p0-78):…