本书通过实例与算法程序设计介绍了常用的数学建模方法，包括多元统计、 时间序列分析、线性与非线性规划、多目标规划与目标规划、图论、动态规划、 排队论、优化智能算法、微分与差分、模糊数学、神经网络、计算机仿真、灰色 系统和层次分析法。

PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba

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