李少远 青岛科技大学副校长，上海交通大学讲席教授。1987年毕业于河北工学院(现河北工业大学)自动控制系，1992年在该系获得硕士学位，1997年南开大学计算机与系统科学系获得博士学位，2000年上海交通大学控制科学与工程博士后流动站出站后留校，研究方向为网络化分布式系统的自适应预测控制、满意优化控制和生产全过程系统的优化控制，承担了包括国家自然科学基金重大项目、国家973计划课题、国家863计划项目在内的国家级科研项目20余项，主要成果获得2006年上海市自然科学一等奖(第一完成人) ，2010年获得首届杨嘉墀科技奖二等奖，2016年中国自动化学会自然科学一等奖(第一完成人)，2017年国家自然科学二等奖(第二完成人)，2018年国家级教学成果一等奖(第一完成人)。2022年上海市科学技术进步奖一等奖(第一完成人)。2008年获得国家杰出青年基金资助，入选“万人计划”国家级教学名师。 李少远教授现担任中国自动化学会副理事长，中国自动化学会过程控制专业委员会副主任，担任教育部自动化类专业教学指导委员会副主任，国务院学科评议组成员(控制科学与工程)，担任”Int. J. System Control and Information Processing”国际杂志主编，《控制理论与应用》副主编，及多个杂志的编委。

前言
第1章概论1
1.1控制科学发展的新阶段——智能控制1
1.2智能控制的基本概念与研究内容3
1.3本书的主要内容6
第2章复杂系统结构与智能控制8
2.1复杂系统的分层递阶智能控制8
2.2专家系统13
2.3学习控制19
2.4习题23
第3章模糊集合与模糊推理24
3.1模糊集合及其运算24
3.2模糊关系与模糊推理31
3.3基于规则库的模糊推理40
3.4习题49
第4章基于模糊推理的智能控制51
4.1模糊控制系统的基本概念51
4.2模糊控制的基本原理55
4.3模糊控制系统的两种基本类型60
4.4模糊控制器的设计过程62
4.5模糊控制系统的分析与设计66
4.6模糊控制系统的应用83
4.7习题90
第5章基于经典机器学习方法的智能控制92
5.1机器学习的基本概念92
5.2决策树93
5.3支持向量机96
5.4主成分分析102
5.5经典机器学习在控制领域的应用104
5.6习题113
第6章神经元与神经网络115
6.1神经网络的基本概念115
6.2前馈神经网络120
6.3反馈神经网络125
6.4模糊神经网络130
6.5深度学习141
6.6习题149
第7章基于神经网络的智能控制150
7.1神经网络建模150
7.2神经网络控制160
7.3神经网络控制系统的分析169
7.4神经网络控制系统的应用174
7.5习题183
第8章智能控制中的现代优化方法185
8.1遗传算法的基本原理185
8.2遗传算法在加热炉控制系统建模中的应用197
8.3遗传算法在模糊控制器设计中的应用203
8.4遗传算法在神经网络控制器设计中的应用205
8.5其他现代优化方法207
8.6习题210
第9章控制系统数据处理的智能方法211
9.1数据挖掘与信息处理的基本概念211
9.2基于智能技术的控制系统数据挖掘212
9.3基于智能技术的控制系统数据校正与数据融合223
9.4基于数据驱动的TBM地质适应性控制与辅助决策实例231
9.5习题242
第10章智能控制的进一步发展：自适应与学习控制244
10.1自适应控制244
10.2学习控制245
10.3学习控制和自适应控制的关系246
参考文献248