随着科学技术的迅猛发展，神经网络正以极大的魅力吸引着世界上众多专家、学者为之奋斗。人工神 经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别 、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等 领域得到成功应用。人工神经网络与其他传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发 展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。
模糊神经网络控制在控制领域里已经成为一个研究热点，其原因在于两者之间的互补性质。神经网络 和模糊系统均属于无模型的估计器和非线性动力学系统，也是一种处理不确定性、非线性和其他不确定问题的有力工具。
本书就是本着把当前国际控制界最为流行的面向工程与科学计算的高级语言——MATLAB与神经 网络、模糊逻辑和预测控制结合起来的宗旨编写的。本书主要从三个方面阐述了神经网络、模糊逻 辑和预测控制系统的数字仿真方法。第1种方法为采用MATLAB语言根据具体的控制算法编程 进行仿真；第2种方法为利用MATLAB提供的神经网络、模糊逻辑和预测控制工具箱函数直接 进行仿真；第3种方法为根据Simulink动态仿真环境进行仿真。其中，第2种方法最为简 单，它不需要了解算法的本质；第3种方法最为直观，它可以在运行仿真时观察仿真结果；第1种 方法最为复杂，它需要了解算法的本质，要根据不同的控制算法进行具体编程，但这种方法也最为 灵活，使用者可以根据自己所提出的新算法任意编程，该方法主要用于对某种新控制算法的仿真和 应用。当然，利用其他计算机语言也可根据控制算法进行具体编程，但相比较而言，以利用MAT LAB编程最为简单，原因是MATLAB具有强大的矩阵运算和图形处理功能。而第2种和第3 种方法较适合于初学者，主要用于对某种成熟控制算法的仿真和应用。全书分3篇共9章，系统地 论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理和控制算法及其利用M ATLAB和Simulink对其实现的方法。本书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制 和预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱 函数和Simulink对其实现的方法。该书取材先进实用，讲解深入浅出，各章均有相应的例题，并提供了大量用MATLAB/Simulink实现的仿真实例，
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