本书介绍了三类典型的智能控制方法，包括模糊控制、神经网络、智能优化算法，系统地阐述了每类方法的基本概念、模型结构、设计思路和方法，以及基于MATLAB的仿真案例。全书共分4部分，一共13章，主要包括概论、模糊控制篇（包括控制系统设计引论、模糊控制的数学基础、Mamdani模糊控制系统、T-S模糊控制系统）、神经网络篇（包括单层感知器、线性神经网络、BP神经网络和径向基函数神经网络）、优化算法篇（包括遗传算法和粒子群优化算法），以及综合应用篇；书中配有关键知识点短视频、程序代码、思考题与习题，方便读者动手实践、自学自测。本书可作为高等院校自动化、电气工程、机电工程、电子信息工程、计算机应用等专业高年级本科生和控制科学与工程硕士研究生的智能控制教材，也适合从事工业自动化领域的工程技术人员阅读。