课程详细信息

课程代码 :
P032519
课程名称 :
智能控制系统
课程英文名称 :
Intelligent Control Systems
课程简称:
类型 :
院系
开课学期:
春秋季
学科/院系:
(032)电子信息与电气工程学院(自动化系)
课程学分:
2
是否跨学期 :
总学时:
36
实验课学时 :
讨论学时 :
周学时 :
课程性质 :
专业课
课程层次 :
专业学位课程
课程分类 :
课程类型 :
专业学位学位课
考试方式:
上课方式:
课程教材语种类型:
中、英文教材皆有
授课语言类型:
中文、英文分班授课
成绩等级 :
通过不通过
是否绩点统计 :
开课状态 :
开课
任课老师:
课程简介 :
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智能控制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。 主要讲述智能控制系统的基本方法和智能信息处理的基本原理。主要教学内容有:智能控制的基本方法与系统体系;模糊控制的基本原理及应用;神经元网络的原理及应用;进化计算原理及应用;支持向量机与其他机器学习方法的原理及应用。
课程英文简介:
This curriculum is a compulsory subject for graduate students in the field of automation. It targets at introducing basic theories and methodology of intelligent control systems. Topics, both theoretically and practically, cover fundamentals of intelligent control system architecture, fuzzy logic control, artificial neural networks and genetic algorithm. Some machine learning algorithms such as support vector machine are also included.
教学大纲:
第1章 绪 论 1.1 智能控制产生与发展 1.2 智能控制系统的基本概念与研究内容 第2章 智能控制系统的体系结构与方法 2.1 智能控制系统的体系结构 2.2 智能控制基本方法 第3章 基于模糊推理的智能控制系统 3.1 模糊集合与模糊推理 3.2 模糊逻辑控制器的结构与设计 3.3 模糊控制系统的性能分析 第4章 基于神经网络的智能控制系统 4.1 神经网络的基本原理和结构 4.2 基于神经网络的智能控制方法 4.3 神经网络控制系统性能分析 4.4 模糊神经网络分析 第5章 进化计算与智能控制应用 5.1 进化计算及遗传算法的基本原理 5.2 遗传算法与模糊逻辑的融合 5.3 遗传算法与神经网络的融合 第6章 支持向量机与智能控制应用 6.1 支持向量机基本概念与方法 6.2 支持向量机方法在智能控制系统中的应用
教学进度:
周次 课程内容 学习要求 1 绪论与智能控制系统体系结构 2 模糊逻辑原理 3 基于模糊逻辑的智能控制系统 完成课程报告1 4 人工神经网络原理 5 基于人工神经网络的智能控制系统 6 模糊神经网络及智能控制应用 完成课程报告2 7 遗传算法及智能控制应用 8 支持向量机原理及智能控制应用 完成课程报告3 9 复习考试
考试大纲:
“课程报告”与“笔试”相结合。平时成绩以课程报告为主,课程报告的主要内容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%。