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课程负责人：刘金琨
课程介绍：本课程共分11章。第1章是绪论，着重介绍智能控制的产生和发展背景、智能控制的基本概念；第2章介绍专家控制；第3章介绍模糊控制的理论基础；第4章介绍模糊控制的基本原理及模糊控制器的设计方法；第5章介绍模糊逼近的基本原理及自适应模糊控制的设计和分析方法；第6章介绍神经网络控制的理论基础；第7章介绍几种典型的神经网络，包括单神经元网络、BP神经网络、RBF神经网络；第8章介绍几种高级神经网络，包括模糊神经网络、小脑模型神经网络和Hopfield神经网络；第9章介绍几种典型神经网络控制的设计和分析方法；第10章介绍了智能算法及其应用；第11章介绍了基本迭代学习控制原理及应用。
考试形式：本课程成绩由平时考试成绩、期末考试组合而成，采用百分制计分制。各部分所占比例如下： 平时考试成绩占20%，主要考核课外自主学习情况；期末成绩占80%，采用开卷考试形式。题型为简答题。考核内容主要包括基本原理，占总分比例10%，模糊控制原理与方法，占总分比例30%；神经网络控制原理和方法，占总分比例30%；遗传算法原理，占总分比例20%；迭代学习原理和方法，占总分比例10%。
面向对象：本科生
学科：工学
授课教师：刘金琨 吴淮宁
开课学年：2018-2019
开课学期：春学期
课程号：B3J033160
课程类型：本科生课程
是否精品课程：否
教材及参考书：教材： 智能控制，刘金琨，电子工业出版社，2006年6月第3版，2014年1月第1次印刷 参考资料： [1] 刘金琨，RBF神经网络自适应控制Matlab仿真，北京:清华大学出版社，2014，1 [2] 智能控制技术，易继铠，侯媛彬，科学出版社，1998年 [3] 神经控制和智能控制论，李士勇，哈尔滨工业大学出版社，1998