本书系统地介绍智能控制的基本内容。全书共9章，主要包括智能控制概述、模糊逻辑理论基础、模糊控制、神经网络原理、神经网络控制、计算智能、深度学习、强化学习、学习控制。本书还提供了部分智能控制的MATLAB仿真程序设计及智能控制的相关应用案例。
本书可作为高等学校自动化、探测制导与控制技术、电气工程及其自动化、测控技术与仪器、机械电子工程、电子信息工程、计算机应用工程等专业智能控制课程的教材，也可以作为自动化领域的工程技术人员的参考书。

01 智能控制概述
1.1 智能控制的提出和发展
1.2 智能控制的基本概念
1.2.1 智能控制的理论框架
1.2.2 智能控制的定义
1.3 智能控制方法
1.4 智能控制系统的研究对象
1.5 智能控制系统的主要功能
1.6 智能控制研究的数学工具
1.7 智能控制的应用
1.8 本章小结
习题
02 模糊逻辑理论基础
2.1 普通集合论
2.1.1 集合的概念
2.1.2 集合的表示方法
2.1.3 子集、真子集、空集、全集的概念
2.1.4 集合的运算及运算性质
2.1.5 集合的直积
2.1.6 映射与关系
2.2 模糊集合
2.2.1 模糊集合的定义
2.2.2 模糊集合的表示方法
2.2.3 模糊集合的基本运算及其性质
2.3 入水平截集
2.4 分解定理和扩张原理
2.4.1 分解定理
2.4.2 扩张原理
2.5 隶属函数
2.5.1 确定隶属函数的方法
2.5.2 常见的隶属函数
2.6 模糊关系与模糊矩阵
2.6.1 模糊关系
2.6.2 模糊矩阵
2.6.3 模糊矩阵的合成运算及性质
2.6.4 模糊向量
2.7 模糊逻辑与模糊推理
2.7.1 模糊逻辑
2.7.2 模糊语言
2.7.3 模糊语言变量
2.7.4 模糊语句
2.8 模糊推理
2.8.1 似然推理
2.8.2 几种模糊推理方法
……
03 模糊控制
04 神经网络原理
05 神经网络控制
06 计算智能
07 深度学习
08 强化学习
09 学习控制
参考文献