本书建立了一种新的人工神经元网络——PID神经元网络（PIDNN），研究了其在控制系统中的应用问题。全书共分10章。本书提出了比例、积分、微分（PID）神经元，指出了它们的生物背景；参照PID控制规律确定网络的连接形式和网络的连接权重初值，构成了单输出和多输出的PIDNN；研究了PIDNN的收敛性和稳定性，阐述了PIDNN在系统辨识和系统控制方面的性能；介绍了PIDNN实现的途径和编程方法，包括在VB、LABVIEW、MCGS纽态软件中的实现方法；给出了大量仿真和实际应用实例；最后是全书的结论和未来发展方向的展望。<br>    本书可供从事智能控制与智能系统研究、设计和应用的科技人员参考，可供高等学校相关专业的高年级学生和研究生进行课题研究时参考。

第1章  绪论<br>1.1  传统控制理论的局限性<br>1.2  人工神经元网络控制系统的特点和弱点<br>1.3  PID控制的特点及其和神经元网络的结合<br>1.4  PID神经元网络（PIDNN）的特点和结构形式<br>1.5  对PIDNN所做的主要工作和创新点<br>第2章  比例、积分、微分（PID）神经元<br>2.1  生物神经元的特性及PID机能<br>2.2  PID神经元的结构形式和计算方法<br>2.3  小结<br>第3章  PID神经元网络<br>3.1  引言<br>3.2  一般前向神经元网络的特性和缺陷<br>3.3  PIDNN的基本形式——SPIDNN<br>3.4  多输出PIDNN——MPIDNN<br>3.5  PIDNN连接重初值的选取和等价系统<br>3.6  小结<br>第4章  基于PID神经元网络的非线性系统辨识<br>4.1  引言<br>4.2  PIDNN进行系统辨识的理论基础<br>4.3  PIDNN进行系统辨识的结构分析<br>4.4  PIDNN的系统辨识程序<br>4.5  PIDNN进行非线性动态系统辨识实例<br>4.6  小结<br>第5章  PID神经元网络单变量控制系统<br>5.1  引言<br>5.2  SPIDNN控制系统的结构和算法<br>5.3  SPIDNN单变量控制系统的稳定性分析<br>5.4  SPIDNN单变量控制系统仿真结果<br>5.5  小结<br>第6章  PID神经元网络多变量控制系统理论<br>6.1  多变量系统控制的特点和问题<br>6.2  PIDNN多变量控制系统的结构和算法<br>6.3  PIDNN多变量控制系统的收敛性和稳定性分析<br>6.4  小结<br>第7章  PID神经元网络多变量控制系统仿真<br>7.1  线性多变量控制系统的控制<br>7.2  带时延强耦合多变量系统的控制<br>7.3  带线性强耦合多变量系统的控制<br>7.4  时变强耦合多变量系统的控制<br>7.5  输入—输出非对称多变量系统的控制<br>7.6  小结<br>第8章  常用软件平台上的PIDNN程序设计<br>8.1  基于VB和PIDNN控制系统访真程序<br>8.2  基于虚拟仪器LABVIW的PIDNN程序设计<br>8.3  基于MCGS组态软件的PIDNN控制<br>第9章  PID神经元网络控制系统的应用<br>9.1  基于以太网的PIDNN及其对加热炉的控制<br>9.2  船用柴油机PIDNN控制系统<br>9.3  采用双输出PIDNN控制的变风量空调系统<br>9.4  采用四输出PIDNN控制的变风量空调系统<br>9.5  基于PIDNN的冷连轧板形板厚多变量系统的控制<br>9.6  PIDNN对小车例立摆的控制<br>9.7  注塑机料筒多段温度PIDNN解耦控制系统<br>9.8  小结<br>第10章  总结与展望<br>10.1  总结<br>10.2  展望<br>参考文献