《智能控制》课程教学大纲

1、智能控制课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：04120320课程名称：智能控制 课程英文名称：Intelligent Control 课程所属单位：电气信息工程系自动化教研室 课程面向专业：自动化、电气工程与自动化课程类型：选修课 先修课程：自动控制原理、自控系统仿真软件 学分：1.5 总学时：32 (其中理论学时：26 上机学时：6 )二、课程性质与目的1帮助学生获得智能控制的基本知识，了解学科发展前沿，掌握智能控制研究的一般方法2使学生了解智能控制在控制科学与工程中的地位和作用，培养正确的解决工程控制问题的正确方法三、课程教学内容与要求 概论教学内容与要求：理解智能控制的产生和发展、研究

2、内容教学重点：智能控制的基本概念，主要包括：模糊逻辑控制、神经网络控制及遗传算法等概念。教学难点：主要概念的介绍复杂系统结构与智能控制教学内容与要求：了解分层递阶智能控制的一般结构、组织级、协调级及执行级的最优控制；熟悉专家系统的基本组成、专家智能控制系统的基本原理及仿人智能控制；理解学习控制的各种方式。教学重点：复杂系统的分层递阶智能控制；专家系统；学习控制。教学难点：分层递阶智能控制的原理及形式、专家系统的组成、学习的概念。模糊集合与模糊推理教学内容与要求：理解模糊集合定义及其运算、性质；模糊关系与模糊推理的定义、模糊关系的合成、语言变量、模糊控制中的常用模糊推理。教学重点：模糊集合及模糊

3、推理。教学难点：模糊概念的理解、运算；模糊关系与模糊推理。基于模糊推理的智能控制教学内容与要求：理解模糊控制系统的基本概念、组成、原理与特点、分类；了解模糊控制系统的设计过程；模糊控制系统的应用。教学重点：模糊控制系统的分析、设计。教学难点：模糊控制系统的类型、分析与设计。神经元与神经网络教学内容与要求：理解神经元的基本概念、原理、模型、联结方式；前馈神经网络及其类型；反馈神经网络及其类型；了解模糊神经网络。教学重点：神经网络的概念、各种类型的神经网络及其特点。教学难点：不同神经网络结构的区别。基于神经网络的智能控制教学内容与要求：理解利用逼近理论、多层静态网络和动态网络的神经网络建模；通过结

4、构的学习进行神经网络控制器设计；了解神经网络控制系统的分析、应用。教学重点：神经网络建模；神经网络控制器设计。教学难点：建模的数学基础；神经网络控制器设计。智能控制中的现代优化方法教学内容与要求：了解遗传算法的生物学基础、概念、实现及特点、应用；遗传算法在建模中的应用、在模糊控制器设计中的应用。教学重点：遗传算法的理论解释、应用过程设计。教学难点：遗传算法的设计过程、编码、寻优过程。四、学时分配学时分配表序号教学内容(按章填写)学时：26课堂讲授实验课习题课讨论课其它1智能控制的概念、内容22分层递阶智能控制、专家系统、学习控制43模糊集合、模糊推理44基于模糊推理的智能控制445神经元与神经

5、网络46 基于神经网络的智能控制 427智能控制中的现代优化方法4小计266比例81.219.8%合计32上机实验学时分配表序号实验项目（或内容）名称实验学时实验类型每组实验人数说明验证性设计性综合性其它1模糊控制实验412神经网络控制实验21小计6五、教学环节与教学要求整个教学过程以课堂讲授为主，实验项目在机房进行。答疑安排在课后进行。六、课程考核办法开卷考试与平时考核相结合。平时成绩占30(其中实验成绩占20，作业占10)，考试成绩占70。七、教材与主要参考书：教材：刘金琨编，智能控制，电子工业出版社，2005年5月主要参考书：1智能控制，李少远、王景成编，机械工业出版社，2005年第一版2智能控制，蔡自兴著，国防工业出版社，1998。 3智能控制理论与应用，李人厚编著，西安电子科技大学出版社，1999