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上海交通大学电子信息与电气工程学院硕士课程内容介绍《神经网络、模糊控制及专家系统》

上海交通大学 免费考研网/2012-12-28

《神经网络、模糊控制及专家系统》

课程代码X032508学分/学时2.0/36开课时间春
课程名称神经网络、模糊控制及专家系统
开课学院电子信息与电气工程学院
任课教师杨煜普
面向专业控制理论与控制工程
预修课程自动控制原理
课程讨论时数0 (小时)课程实验数0 (小时)
课程内容简介

本课程是面向电子信息类自动控制科学与工程专业一门必修课。该课程的任务是向研究生介绍神经网络、模糊控制及专家系统的基本原理和新近出现的相关技术，力求做到在掌握核心知识的同时又有宽阔的知识视野。主要教学内容有：模糊逻辑基础,模糊控制系统设计，模糊控制系统的自适应与自学习，人工神经网络基础，典型神经网络模型与学习算法，基于神经网络的控制系统设计，专家系统原理与应用。

课程内容简介（英文）

This curriculum is a compulsory subject for graduate students in the field of automation. It targets at introducing basic theories and methodology of Neural Network, Fuzzy Control and Expert System. Topics, both theoretically and practically, cover fundamentals of fuzzy logic, fuzzy logic control system design, artificial neural networks such as BP, Hopfield, SOFM and fuzzy-neural networks. Principles of Expert Systems and programming based on CLIPS are also included.

教学大纲

第一章 模糊逻辑基础主要内容：模糊集合 模糊规则 模糊推理算法第二章 模糊控制系统设计主要内容：模糊推理性系统分析 模糊控制器设计第三章 模糊控制系统的自适应与自学习主要内容：T-S模型 模糊规则自学习 模糊控制系统的自适应 典型模糊控制器分析（自动倒车、水位控制、倒立摆控制）第四章 人工神经网络基础主要内容：神经网络基本模型 拓扑结构 学习算法第五章 典型神经网络模型与学习算法主要内容：感知器与模式分类 BP网络与函数逼近 Hopfeild网络与联想记忆 SOFM网络与自组织 模糊神经网络第六章 基于神经网络的控制系统设计主要内容：模糊-神经网络模型 非线性系统辨识 典型控制器分析（机械臂，搅拌器控制，倒立摆）第七章 专家系统原理与应用主要内容： 专家系统推理方法（确定性推理：谓词逻辑，不确定性推理：基于概率的推理，不精确推理：模糊推理） 推理过程控制与CLIMPS语言 应用实例分析（高档数控机床故障诊断）

课程进度计划

周次课程内容 学习要求 1模糊逻辑基础 2模糊控制系统设计 3模糊控制系统的自适应与自学习 完成课程报告1 4人工神经网络基础 5典型神经网络模型与学习算法 6模糊神经网络及智能控制应用 完成课程报告2 7专家系统原理 8基于CLIPS的专家系统编程与应用 完成课程报告3 9复习考试

课程考核要求

“课程报告”与“笔试”相结合。平时成绩以课程报告为主，课程报告的内容主要为文献阅读及专题研究，占总成绩40％。笔试为闭卷考试，考题范围以讲课内容为准，占总成绩60％。

参 考 文 献
  • 1 《Fuzzy Logic Toolbox User's Guide》 The MathWorks, Inc. 20102 《Neural Network Toolbox User's Guide》 The MathWorks, Inc. 20103 《Expert Systems: Principles and Programming》 Joseph C. Giarratano, Gary D. Riley 授权中国大陆版本 20074 《CLIPS Userʼs Guide》 Joseph C. Giarratano 2007
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