英唐智能控制股份有限公司

以数码娱乐类生活电器智能控制产品的生产及国内销售为主，兼营家居、厨卫、个人护理小型生活电器智能控制产品的生产和直接出口业务。

公司简介公司是国内小型生活电器智能控制器领域的龙头企业，致力于小型生活电器的智能化服务，向客户提供先进的智能化思想和设计方案、智能控制软件开发、产品设计、样品制作、批量供货等全流程服务。公司拥有多项专利，先后获得“深圳市高新技术企业”、“深圳市软件百强企业”、“深圳市软件出口二十强企业”、“诚信中小企业”及“高新技术企业”等称号。公司每年研发300多款新产品，年产量1400万套以上。

公司拥有专业的智能控制器生产工厂，工厂配备了完备的生产和检验设备。公司有经验丰富的生产、品保队伍，研发、生产及检验等各环节严格按ISO9001质量管理体系的要求运作，同时先进的供应链管理系统贯穿全过程，确保了我们产品的高质量及快速交货。英唐致力成为国际一流品质的小型生活电器智能化服务提供商。

地址：深圳市宝安区石岩龙马科技工业城

英唐智能控制股份有限公司 简称：英唐智控

证券简称：300131

公司名称：深圳市英唐智能控制股份有限公司

英文名称：Shenzhen Yitoa Intelligent Control Co.,Ltd.

行业类别：电子元器件制造业

家电智能控制器的软件、硬件的开发与销售；电力智能控制器及设备软件、硬件的开发与销售；光机电一体化产品及智能控制器的软件、硬件的开发与销售；货物及技术进出口（以上均不含法律、行政法规、国务院决定规定需前置审批和禁止的项目）；家电智能控制器、光机电一体化产品及智能控制器的生产。

03年通过TUV ISO 9001 认证

04年通过高新技术企业认定

05年通过软件企业认证

05年获深圳市软件百强企业

06年获深圳市软件出口二十强企业2100433B

其温度采集及监视、管理系统、开关柜智能监测装置、电能测控及质量分析仪器、开关柜专用温湿度控制器以精湛技术、可靠品质、良好的配套服务而闻名于电力、石化、矿山、钢铁、交通、石油、机场、发电等行业。

深圳市英唐电气技术有限公司是英唐智控（股票代码: 300131， 国家级高新技术企业）的全资子公司。母公司成立于2001年，是集科研、设计、制造和销售为一体的高科技股份制企业，是智能控制领域的龙头企业。

英唐电气本着“诚信合作、开拓创新、客户满意、持续发展”的经营理念，经过不断的努力，现已组建了有一百多个工程师的研发中心，聘请了智能控制领域的中科院院士高庆狮教授、中国人工智能泰斗涂序彦教授、中国人工智能学会常务理事尹怡欣教授、北京科技大学信息学院计算机系曾广平教授做我们的专业顾问，在全国二十多个城市设立了办事机构和多个国外联络处的行业龙头企业。

英唐电气始终坚持科技创新，通过对产品持续改良和创新，保持以一流的产品性能、品质和配套服务，与用户真诚合作，共同发展，推动我国智能化电气安全监控事业的发展。

为国家重大重点建设项目所首选。中国一汽（开关柜智能监测装置）、中国石化、中国石油、神华集团、太原钢铁、首都钢铁、安哥拉电厂等等，“英唐电气”的身影无处不在，被客户誉为行业第一品牌。多年来，公司始终如一奉行精品战略，先后顺利通过国内外ISO9001：2000质量管理体系和开关柜触头温度监测装置、采集信号方法等多项专利，多次荣获国家级奖项。获得高新技术产品证书，公司目前的综合实力处于国内同行业前列。

第1章绪论

1.1智能控制的发展

1.1.1智能控制问题的提出

1.1.2智能控制的发展

1.2智能控制的几个主要分支

1.2.1基于知识的专家系统

1.2.2模糊控制

1.2.3神经元网络控制

1.2.4学习控制

1.3智能控制系统的构成原理

1.3.1智能控制系统结构

1.3.2智能控制系统的特点

1.3.3智能控制系统研究的主要数学工具

习题和思考题

第2章模糊控制论

2.1引言

2.2模糊集合论基础

2.2.1模糊集的概念

2.2.2模糊集合的运算

2.2.3模糊集合运算的基本性质

2.2.4隶属度函数的建立

2.2.5模糊关系

2.3模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成

2.3.1二值逻辑

2.3.2模糊逻辑的基本运算

2.3.3模糊语言逻辑

2.3.4模糊逻辑推理

2.3.5模糊关系方程的解

2.4模糊控制系统的组成

2.4.1模糊化过程

2.4.2知识库

2.4.3决策逻辑

2.4.4精确化过程

2.5模糊控制系统的设计

2.5.1模糊控制器的结构设计

2.5.2模糊控制器的基本类型

2.5.3模糊控制器的设计原则

2.5.4模糊控制器的常规设计方法

2.6模糊PID控制器

2.6.1模糊控制器和常规PID的混合结构

2.6.2常规PID参数的模糊自整定技术

2.7模糊控制器的应用

2.7.1流量控制的模糊控制器设计

2.7.2倒立摆的模糊控制

习题和思考题

第3章人工神经元网络控制论

3.1引言

3.1.1神经元模型

3.1.2神经网络的模型分类

3.1.3神经网络的学习算法

3.1.4神经网络的泛化能力

3.2前向神经网络模型

3.2.1多层神经网络结构

3.2.2多层传播网络的BP学习算法

3.2.3快速的BP改进算法

3.2.4BP学习算法的MATLAB例程

3.3动态神经网络模型

3.3.1带时滞的多层感知器网络

3.3.2Hopfield神经网络

3.3.3回归神经网络

3.4CMAC神经网络

3.4.1小脑网络的感知器模型

3.4.2CMAC的映射原理

3.4.3CMAC网络的学习算法

3.5RBF神经网络模型

3.5.1具有固定中心的RBF神经网络的训练

3.5.2径向基神经网络训练的随机梯度逼近法

3.6神经网络控制基础

3.6.1引言

3.6.2神经网络的逼近能力

3.7非线性动态系统的神经网络辨识

3.7.1神经网络的辨识基础

3.7.2神经网络辨识模型的结构

3.7.3非线性动态系统的神经网络辨识

3.8神经网络控制的学习机制

3.8.1监督式学习

3.8.2增强式学习

3.9神经网络控制器的设计

3.9.1神经网络直接逆模型控制法

3.9.2真接网络控制法

3.9.3多神经网络自学习控制法

3.10单一神经元控制

习题和思考题

第4章专家控制

4.1引言

4.2专家控制的基本原理

4.2.1专家控制系统的基本内容

4.2.2知识表达

4.2.3知识推理

4.2.4专家控制系统的设计

4.3专家控制应刚举例

4.3.1PID专家控制系统设计

4.3.2过程专家控制系统

4.4仿人智能控制

4.4.1仿人智能控制的引入

4.4.2仿人智能控制的基本概念

4.4.3仿人智能控制的实现

4.4.4仿人智能控制的应用举例

习题和思考题

上机实验题

第5章分层递阶智能控制

5.1引言

5.2递阶智能控制的基本原理

5.3递阶智能控制的组织和协调

5.3.1递阶智能控制的组织级

5.3.2递阶智能控制的协调级

5.3.3递阶智能控制的执行级

5.4分层递阶智能控制的应用举例

5.4.1智能机器人系统的递阶控制

5.4.2集散递阶智能控制系统

习题和思考题

第6章学习控制

第7章模糊神经网络控制与自适应神经网络

第8章进货算法

第9章多智能体系统控制 2100433B