首先详细地介绍了基于标准模型和基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络的系统结构和学习算法及其MATLAB实现；然后重点介绍了自适应神经模糊系统及其MATLAB实现和自适应神经模糊推理系统在建模中的应用；最后介绍了模糊聚类及其MATLAB实现。模糊聚类自身是一种特殊的模糊逻辑，既可以单独使用模糊聚类来解决一些问题，也可以把模糊聚类与自适应神经模糊推理系统结合起来。 重点在于介绍这些系统和方法的基本概念以及应用，简化复杂的数学理论，指导读者借助MATLAB工具来辅助完成系统的设计以及计算的问题。

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先进PID控制及其MATLAB仿真-matlab PID控制程序.rar 各种PID控制的程序

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模糊控制及其MATLAB应用 张国良等著 2002年 欢迎访问我的博客：http://hi.csdn.net/MatlabHelp，有问题的朋友，可以给我留言

针对传统人工势场法存在局部极小点，而且容易导致路径规划失效的问题，通过改进的人工势场法，可以解决局部极小问题，使机器人尽快跳出局部极小点．从而有效地克服了机器人在障碍物附近出现的反复震荡或停止不前等问题，使机器人运动轨迹更平滑，从而更接近最优路径．仿真实验结果说明此方法有效．

主要介绍了全程滑模变结构控制及其在倒立摆控制中的应用

完整课件 1-9章 《神经模糊预测控制 及其MATLAB实现》

着重介绍模糊控制的基本概念、基本原理和基本方法。主要内容包括模糊控制的数学和逻辑学基础，模糊控制器的设计、模糊控制系统的仿真以及神经网络在模糊控制中的应用。

传统控制理论经历过经典控制理论和现代控制理论两个具有里程碑意义的重要阶段，它们的共同点都是基于被控对象的清晰数学模型。 由于研究对象和实际系统具有非线性、时变性、不确定性、不完全性或大滞后等特性，无法建立起表述它们运动规律和特性的数学模型，数学模型和这些实际系统的巨大差距，使之很难对其实现有效的传统自动控制，于是便出现了某些仿人类智能的工程控制与信息处理系统，产生和发展了智能控制。