智能控製係統及其應用/“十二五”國傢重點圖書齣版規劃項目·中國科學技術大學精品教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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叢爽 著

圖書標籤:

• 智能控製
• 控製係統
• 自動化
• 電氣工程
• 計算機科學
• 機器人
• 係統工程
• 控製理論
• 應用技術
• 教材

齣版社： 中國科學技術大學齣版社

ISBN：9787312033025

版次：1

商品編碼：11315876

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-08-01

用紙：膠版紙

頁數：271

字數：443000

正文語種：中文

內容簡介

　　智能控製理論是繼經典控製理論和現代控製理論之後齣現的一個先進的控製理論。它是在眾多學科不斷發展以及交叉應用的基礎上發展成長起來的，並且還在不斷成長。
　　《智能控製係統及其應用/“十二五”國傢重點圖書齣版規劃項目·中國科學技術大學精品教材》主要內容包括：人工神經網絡、模糊邏輯推理係統、模糊神經網絡、進化算法和群智能優化算法及其應用五大部分。作者在介紹神經網絡理論與模糊集閤理論的基礎上，對人工神經網絡與模糊邏輯控製係統的設計及其應用，以及兩者之間的相互關係和相互結閤，進行瞭較深層次上的理論分析與綜閤，並結閤進化算法在控製係統中的建模與控製的各種實際應用以及群智能優化算法及其在中國旅行商問題中優化的應用，使讀者能夠從中瞭解和掌握運用模糊神經係統的理論與技術，以及運用智能優化理論與技術進行實際係統設計的方法。
　　《智能控製係統及其應用/“十二五”國傢重點圖書齣版規劃項目·中國科學技術大學精品教材》選材新穎，材料翔實，係統性強，通俗易懂。既有理論分析與綜閤，又有實際係統的設計與應用。
　　《智能控製係統及其應用/“十二五”國傢重點圖書齣版規劃項目·中國科學技術大學精品教材》既可作為高校自動化專業、機械專業、電力電氣專業、計算機科學與應用專業及其他相關專業的研究生教學用書，也可供從事智能科學、係統科學、計算機科學、應用數學、自動控製等領域研究的廣大科技人員閱讀和參考。

內頁插圖

目錄

總序
前言

第1章 概述
1.1 自動控製係統及其理論的發展曆程
1.2 智能控製係統及其理論
1.2.1 智能控製理論
1.2.2 智能控製係統的基本功能特點
1.2.3 智能控製技術的應用
1.3 智能控製與傳統控製的比較分析
1.3.1 傳統控製的特點與不足
1.3.2 智能控製與傳統控製的關係
1.4 智能優化算法
1.5 本書內容

第2章 前嚮神經網絡
2.1 感知器網絡
2.1.1 感知器的網絡結構及其功能
2.1.2 感知器權值的學習規則與訓練
2.2 自適應綫性元件
2.2.1 自適應綫性神經元模型和結構
2.2.2 W-H學習規則及其網絡的訓練
2.3 反嚮傳播網絡
2.3.1 反嚮傳播法網絡模型與結構
2.3.2 BP算法
2.3.3 BP網絡的設計
2.3.4 BP網絡的限製與不足
2.4 徑嚮基函數網絡
2.4.1 徑嚮基函數網絡結構
2.4.2 網絡訓練與設計
2.4.3 廣義徑嚮基函數網絡

第3章 網絡訓練優化算法及其性能對比
3.1 基於標準梯度下降的方法
3.1.1 附加動量法
3.1.2 自適應學習速率
3.1.3 彈性BP算法
3.2 基於數值優化方法的網絡訓練算法
3.2.1 擬牛頓法
3.2.2 共軛梯度法
3.2.3 Levenberg-Marquardt法
3.3 前嚮網絡的數值性能對比
3.3.1 非綫性函數的逼近
3.3.2 逼近非綫性直流電機的輸入／輸齣特性

第4章 遞歸神經網絡
4.1 各種遞歸神經網絡
4.1.1 全局反饋型遞歸神經網絡
4.1.2 前嚮遞歸神經網絡
4.1.3 混閤型網絡
4.1.4 小結
4.2 全局反饋遞歸網絡
4.2.1 海布學習規則
4.2.2 正交化的權值設計
4.2.3 離散型反饋網絡的穩定點與穩定域
4.3 連續型霍普菲爾德網絡
4.3.1 對應於電子電路的網絡結構
4.3.2 霍普菲爾德能量函數及其穩定性分析
4.3.3 能量函數與優化計算
4.4 自組織競爭網絡
4.4.1 網絡結構
4.4.2 競爭學習規則
4.4.3 競爭網絡的訓練過程
4.5 科荷倫自組織映射網絡
4.5.1 科荷倫網絡拓撲結構
4.5.2 網絡的訓練過程
4.5.3 科荷倫網絡的應用

第5章 神經網絡在智能控製係統中的應用
5.1 直接正嚮模型建立
5.2 逆模型建立
5.3 係統中的控製
5.3.1 監督式控製
5.3.2 直接逆控製
……

第6章 模糊理論基礎
第7章 模糊控製器的設計方法
第8章 模糊控製係統的應用
第9章 模糊神經網絡
第10章 模糊神經係統的應用
第11章 進化算法
第12章 進化算法的應用
第13章 智能優化算法及其應用

前言/序言

智能控製係統及其應用：理論、方法與實踐 智能控製，作為一項集成瞭人工智能、計算機科學、自動化技術以及信息科學等多個學科的交叉領域，在現代工程技術和科學研究中扮演著越來越重要的角色。它緻力於賦予傳統控製係統“智慧”，使其能夠像人類一樣感知環境、進行推理、做齣決策並采取行動，從而在復雜、動態、不確定甚至模糊的環境中實現更高效、更魯棒、更優化的性能。 本書旨在係統性地闡述智能控製的核心理論、關鍵方法以及廣泛的應用，特彆關注其在應對現實世界復雜問題時的實際效能。我們將從智能控製的起源和發展脈絡入手，深入剖析其與傳統控製理論的異同，揭示智能控製係統之所以能夠取得突破性進展的根本原因。 第一部分：智能控製的理論基礎與核心概念 本部分將為讀者構建理解智能控製係統的堅實理論框架。 智能控製的演進與範式轉變： 我們將追溯控製理論的發展曆程，從早期的PID控製、狀態空間方法，到現代的魯棒控製、自適應控製，再到如今蓬勃發展的智能控製。重點探討智能控製如何突破傳統模型依賴的局限，強調其在處理非綫性、時變、耦閤度高以及模型未知或難以建模的係統時的獨特優勢。我們將深入討論“智能”的內涵，包括學習能力、適應能力、推理能力、決策能力等，以及它們在控製係統設計中的體現。 模糊控製理論： 模糊控製是智能控製的重要分支之一，它能夠有效地處理人類經驗知識和模糊概念。本節將詳細介紹模糊邏輯的基礎，包括模糊集閤、隸屬度函數、模糊規則的構建（如IF-THEN規則）、模糊推理機製（如Mamdani和Sugeno推理）以及解模糊化方法。我們將通過具體的例子，展示如何將模糊邏輯應用於控製器的設計，使其能夠處理輸入變量的模糊性和不確定性，從而在人工經驗豐富的領域（如傢電控製、交通信號控製）取得成功。 神經網絡控製： 神經網絡作為一種強大的函數逼近器和模式識彆工具，在智能控製中發揮著至關重要的作用。本節將深入探討各種類型的神經網絡（如前饋神經網絡、循環神經網絡、徑嚮基函數網絡、深度神經網絡）在控製領域的應用。我們將詳細講解神經網絡的訓練算法（如反嚮傳播算法），以及如何利用神經網絡進行係統辨識（建立係統模型）、控製器設計（直接輸齣控製信號）和自適應控製（根據係統變化動態調整控製器參數）。重點關注神經網絡在處理非綫性動力學係統、模型未知係統以及需要在綫學習和適應的場景下的強大能力。 專傢係統與知識工程： 專傢係統是將領域專傢的知識編碼成計算機程序，以解決特定領域問題的技術。在本節中，我們將探討如何構建和應用基於規則的專傢係統，將其中的領域知識轉化為控製策略。我們將講解知識的錶示（如産生式規則）、推理引擎的工作原理，以及如何將專傢係統的推理過程融入到控製決策中。雖然專傢係統的普適性可能不如模糊控製和神經網絡，但在需要明確規則和邏輯推理的特定應用場景下，它仍然是智能控製的一個有力工具。 進化計算與優化方法： 進化計算，包括遺傳算法（GA）、粒子群優化（PSO）、差分進化（DE）等，是受生物進化機製啓發的全局搜索和優化技術。本節將詳細介紹這些算法的基本原理，包括種群初始化、選擇、交叉、變異等操作。我們將重點闡述如何利用進化計算來優化智能控製器的參數（如模糊控製器的隸屬度函數和規則、神經網絡的權值）、整定傳統控製器參數，以及求解復雜的控製優化問題。這些方法在處理高維度、多模態、非凸優化問題時錶現齣色。 強化學習在控製中的應用： 強化學習（RL）是一種讓智能體通過與環境交互來學習最優策略的方法。本節將深入介紹強化學習的基本框架，包括狀態、動作、奬勵、策略、價值函數等核心概念。我們將重點講解各種經典的強化學習算法，如Q-learning、SARSA、深度Q網絡（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE、Actor-Critic）。我們將詳細闡述如何將強化學習應用於序列決策問題，如機器人路徑規劃、遊戲AI、自動駕駛策略生成等，使其能夠在沒有顯式模型的情況下，通過試錯學習獲得優異的控製性能。 第二部分：智能控製係統的設計方法與關鍵技術 本部分將聚焦於智能控製係統的具體設計過程和實現技術。 混閤智能控製係統： 現實世界中的復雜係統往往需要多種智能控製技術的協同工作纔能達到最優效果。本節將介紹如何設計和實現混閤智能控製係統，例如模糊-神經網絡混閤係統（ANFIS）、模糊-遺傳算法優化係統、神經網絡-強化學習係統等。我們將探討不同智能控製技術之間的優勢互補，如何將它們的特點結閤起來，以剋服單一技術的局限性，實現更強大、更魯棒的控製功能。 自適應智能控製： 係統的參數變化、環境的動態演化是許多實際控製係統麵臨的挑戰。本節將深入探討自適應智能控製技術，包括如何利用神經網絡、模糊邏輯或強化學習實現控製器的在綫參數調整和模型更新。我們將介紹自適應模糊邏輯控製器（AFLC）、自適應神經網絡控製器（ANC）以及基於強化學習的自適應控製方法，使其能夠實時響應係統性能的變化，並保持預期的控製效果。 模型預測控製（MPC）與智能技術的結閤： 模型預測控製是一種基於模型、利用預測信息進行優化的先進控製策略。本節將探討如何將智能技術（如神經網絡、模糊邏輯）與MPC相結閤，構建智能模型預測控製器。例如，利用神經網絡辨識復雜係統的動態模型，或者利用模糊邏輯處理模型中的不確定性和約束。我們將分析這種結閤如何提高MPC對復雜、非綫性、不確定係統的處理能力，並實現更優的性能。 分布式智能控製： 隨著係統規模的擴大和復雜度的增加，分布式控製成為必然趨勢。本節將介紹如何在多智能體係統（MAS）中實現分布式智能控製。我們將探討多智能體之間的協調與閤作機製，以及如何利用分散的智能體實現全局最優控製目標。這將涉及通信、協商、學習等方麵的挑戰，以及分布式強化學習等前沿技術。 安全與可靠性設計： 智能控製係統的安全性與可靠性是其成功應用的關鍵。本節將探討在智能控製係統設計中如何考慮安全性和魯棒性。我們將討論如何通過冗餘設計、故障檢測與診斷（FDD）、安全約束處理以及形式化驗證等方法，確保智能控製係統在各種工況下都能安全可靠地運行。 第三部分：智能控製係統的典型應用領域 本部分將通過一係列具體的案例，展示智能控製係統在不同行業的廣泛應用。 工業自動化與過程控製： 智能控製在化工、冶金、電力、機械製造等傳統工業領域有著巨大的應用潛力。我們將展示如何利用模糊控製、神經網絡控製和遺傳算法優化等技術，實現對復雜工業過程（如反應器溫度控製、軋鋼過程優化、發電負荷調度）的精確控製，提高生産效率，降低能耗，減少環境汙染。 機器人技術與智能製造： 機器人是智能控製技術的天然載體。我們將深入探討智能控製在機器人路徑規劃、運動控製、視覺伺服、人機協作等方麵的應用。特彆關注如何利用強化學習和深度學習實現機器人的自主學習和決策能力，推動智能製造嚮更高級階段發展。 航空航天與國防： 在高精度、高可靠性要求極高的航空航天領域，智能控製的應用至關重要。我們將介紹智能控製在飛行器姿態控製、導航製導、自主起降、故障診斷以及戰場態勢感知等方麵的應用。 交通係統與智能齣行： 智能交通是解決城市擁堵、提高交通效率的重要途徑。本節將展示智能控製在智能交通信號控製、車輛自適應巡航控製（ACC）、自動駕駛係統、車聯網協同控製等方麵的應用。 能源與環境管理： 隨著能源危機和環境問題的日益突齣，智能控製在提高能源利用效率、優化能源調度、控製汙染物排放等方麵發揮著關鍵作用。我們將介紹智能控製在智能電網、可再生能源並網、建築節能優化、環境監測與治理等領域的應用。 生物醫學工程與健康管理： 智能控製也為生物醫學領域帶來瞭革新。我們將探討其在醫學影像分析、診斷輔助、藥物輸送控製、康復機器人、個性化健康監測等方麵的應用。 金融、經濟與社會係統： 盡管不是傳統的工程領域，但智能控製的理念和方法也逐漸滲透到金融預測、風險管理、市場分析、社會行為建模等領域。 結論與展望 本書在係統梳理智能控製理論、方法和應用的同時，也對未來的發展趨勢進行瞭展望。我們將討論當前智能控製領域麵臨的挑戰，例如模型解釋性、安全性驗證、大規模分布式係統的協同等，並探討可能的解決方案。我們相信，隨著人工智能技術的不斷發展和計算能力的飛躍，智能控製必將在更多未知領域展現其強大的生命力和無限的應用前景，深刻地改變我們的生活和工作方式。 本書的編寫旨在為高等院校相關專業的師生提供一本高質量的教材，同時也為從事智能控製研究和工程應用的科技工作者提供一份有價值的參考。通過學習本書，讀者將能夠建立起對智能控製係統的全麵認識，掌握其核心原理和設計方法，並能夠將其有效地應用於解決實際工程問題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛踏入自動化領域的學生，我對於如何將理論知識應用到實際工程中感到有些迷茫。這本書的齣現，就像一盞明燈，照亮瞭我前行的道路。它在理論講解的基礎上，提供瞭大量的實際應用案例，從工業生産的自動化控製，到機器人導航，再到環境監測係統，涵蓋的領域非常廣泛。我特彆被書中關於“自適應控製”的案例所吸引，書中詳細地描述瞭如何在未知或變化的工況下，使控製係統能夠自動調整其參數以達到最佳控製效果。作者在分析這些案例時，並沒有迴避其中的技術難點，而是坦誠地討論瞭實現的挑戰和解決方案，這讓我對工程實踐有瞭更深刻的認識。這本書不僅教會瞭我“是什麼”，更教會瞭我“怎麼做”，為我今後的學習和研究提供瞭寶貴的實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計雖然樸實，但卻散發齣一種嚴謹而專業的學術氣息。當我拿到這本書的時候，就感受到它沉甸甸的分量，不僅僅是紙張的重量，更是知識的厚重感。我翻開目錄，裏麵詳實的章節劃分和精煉的章節名稱，讓我對智能控製領域有瞭初步的認識。從基礎理論的鋪墊，到各種控製算法的深入剖析，再到實際應用案例的展示，條理清晰，邏輯性極強。特彆吸引我的是關於模糊控製和神經網絡控製的那幾章，作者用生動形象的例子，將抽象的數學模型變得易於理解，讓我這個非專業背景的讀者也能領略到智能控製的魅力。我尤其欣賞作者在理論講解時，不僅僅停留在公式的推導，而是深入淺齣地闡述其背後的物理意義和工程含義，這對於我們這些希望將理論知識轉化為實際應用的讀者來說，是極其寶貴的。而且，書中還穿插瞭大量的圖錶和仿真結果，這些直觀的展示，極大地幫助瞭我對復雜概念的理解和吸收。閱讀這本書，就像是踏上瞭一場探索智能控製奧秘的旅程，每一步都充滿瞭發現的驚喜。

評分☆☆☆☆☆

在眾多的控製理論書籍中，這本書以其獨特的視角和深入的講解脫穎而齣。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一本思想的啓迪之作。作者在闡述智能控製的各種方法時，不僅僅關注技術本身，更注重對這些技術背後思想的挖掘。例如，在講解“專傢係統”時，作者深入探討瞭如何將人類專傢的知識和經驗轉化為機器可以理解和執行的規則，這讓我對人工智能的本質有瞭更深的理解。書中的許多觀點都讓我産生瞭深刻的共鳴，比如“控製不僅僅是數學問題，更是對係統行為的深刻理解和智能模擬”。這種哲學層麵的思考，讓我在學習技術的同時，也提升瞭自己對控製理論的認識高度。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在選擇學習智能控製的相關書籍時，我曾有過不少猶豫，擔心會遇到過於晦澀難懂的內容。然而，這本書完全打消瞭我的顧慮。作者在處理復雜的數學公式和理論推導時，總是能夠巧妙地將其與直觀的物理概念聯係起來，使得整個學習過程都充滿瞭樂趣。我尤其喜歡書中對“機器學習在控製中的應用”這一章節的講解，作者並沒有簡單地羅列各種機器學習算法，而是詳細地闡述瞭這些算法如何被應用於解決控製問題，以及它們在不同場景下的優劣勢。書中的每一個案例都經過精心挑選，並配以詳實的分析，讓我能夠真正地理解智能控製是如何在實際中發揮作用的。這本書的齣版，對於推動我國智能控製領域的發展，無疑具有重要的意義。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何讓機器“像人一樣思考”充滿好奇，而這本書恰好滿足瞭我這份探索的欲望。它並沒有直接拋齣高深的理論，而是循序漸進地引導讀者進入智能控製的世界。初期的章節，通過對傳統控製方法局限性的剖析，巧妙地引齣瞭智能控製的必要性和優勢。讓我印象深刻的是，作者在介紹各種智能控製技術時，會詳細地講解每種技術的原理、優勢和適用場景，並且還會與其他技術進行對比分析，這讓我能夠站在一個更高的視角去審視這些技術，而不是僅僅停留在單個技術的細節上。書中大量的僞代碼和算法流程圖，對於我這樣需要動手實踐的讀者來說，簡直是福音。我嘗試著按照書中的僞代碼，在編程環境中復現瞭一些算法，雖然過程充滿挑戰，但最終的成功讓我獲得瞭巨大的成就感。這本書不僅僅是知識的傳授，更是學習方法的引導，讓我學會如何係統地學習和掌握一項復雜的技術。