智能控製技術（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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韋巍 著

圖書標籤:

• 智能控製
• 控製理論
• 自動控製
• 人工智能
• 係統工程
• 電氣工程
• 自動化
• 優化算法
• 現代控製
• 機器人控製

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111516262

版次：2

商品編碼：11838388

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育 電氣工程 自動化 係列規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

頁數：156

內容簡介

　　智能控製是近二十年來發展起來的一門新興學科。本書總結瞭近幾年來智能控製的研究成果，詳細闡述瞭智能控製的基本概念、工作原理、設計方法和實際應用。本書的主要內容包括：能能控製的基本概念、模糊控製理論基礎、模糊控製係統、人工神經元網絡模型、神經網絡控製論和集成智能控製係統。本書在深入介紹智能控製係統設計理論和實現手段的同時，還給齣瞭大量的設計實例。

目錄

第2版前言
第1版前言
第一章緒論1
第一節智能控製的發展過程1
一、智能控製問題的提齣1
二、智能控製的發展2
第二節智能控製的主要方法4
一、專傢係統和專傢控製4
二、模糊控製5
三、神經元網絡控製5
四、學習控製6
第三節智能控製係統的構成原理7
一、智能控製係統的結構7
二、智能控製係統的特點8
三、智能控製係統研究的數學工具9
習題和思考題10
第二章模糊控製的理論基礎11
第一節引言11
一、模糊控製的發展11
二、模糊控製的特點12
三、模糊控製的定義12
第二節模糊集閤論基礎13
一、模糊集閤的概念13
二、模糊集閤的運算16
三、模糊集閤運算的基本性質17
四、隸屬度函數的建立18
五、模糊關係23
第三節模糊邏輯、模糊邏輯推理和閤成29
一、二值邏輯30
二、模糊邏輯及其基本運算31
三、模糊語言邏輯32
四、模糊邏輯推理36
五、模糊關係方程的解43
本章小結46
習題和思考題46
第三章模糊控製係統48
第一節模糊控製係統的組成48
一、模糊化過程49
二、知識庫49
三、推理決策邏輯53
四、精確化計算54
第二節模糊控製器的設計55
一、模糊控製器的結構設計55
二、模糊控製器的基本類型57
三、模糊控製器的設計原則59
四、模糊控製器的常規設計方法59
第三節模糊控製器的設計舉例64
一、流量控製的模糊控製器設計64
二、倒立擺的模糊控製器設計67
第四節模糊ＰＩＤ控製器的設計69
一、模糊控製器和常規PID的混閤結構70
二、常規PID參數的模糊自整定技術72
本章小結73
習題和思考題74
上機實驗題74
第四章人工神經元網絡模型75
第一節引言75
一、神經元模型76
二、神經網絡的模型分類77
三、神經網絡的學習算法78
四、神經網絡的泛化能力81
第二節前嚮神經網絡模型82
一、單一人工神經元82
二、單層神經網絡結構83
三、多層神經網絡結構83
四、多層傳播網絡的BP學習算法84
五、BP學習算法的MATLAB例程89
第三節動態神經網絡模型92
一、帶時滯的多層感知器網絡93
二、Hopfield神經網絡94
三、迴歸神經網絡100
本章小結102
習題和思考題103
第五章神經網絡控製論104
第一節引言104
一、神經網絡控製的優越性104
二、神經網絡控製器的分類105
三*、神經網絡的逼近能力108
第二節非綫性動態係統的神經網絡
辨識109
一、神經網絡的辨識基礎109
二、神經網絡辨識模型的結構111
三*、非綫性動態係統神經網絡的
辨識115
第三節神經網絡控製的學習機製121
一、監督式學習122
二、增強式學習124
第四節神經網絡控製器的設計125
一、神經網絡直接逆模型控製法125
二、直接網絡控製法127
三、多神經網絡自學習控製法129
四、單一神經元控製法130
本章小結132
習題和思考題132
第六章*智能控製的集成技術134
第一節模糊神經網絡控製134
一、模糊神經網絡的結構135
二、模糊神經網絡的學習算法137
第二節基於神經網絡的自適應控製143
一、自適應控製技術143
二、神經網絡的模型參考自適應控製143
第三節智能控製的優化算法147
一、遺傳學習算法147
二、蟻群學習算法149
三、迭代學習算法150
本章小結152
參考文獻153

前言/序言

　　本書自從1999年問世以來，至今已經印刷瞭16次，被很多學校選為智能控製類課程的教材，並得到瞭教師與學生的認可與好評。讀者反映，本書的體係結構簡練，知識體係統一，內容循序漸進、深入淺齣，並附有例題和習題，很方便對內容的理解及對概念的掌握。同時，許多讀者也對本書的改進提齣瞭寶貴的建議。為瞭適應智能控製技術教學的新需求，作者對本書第1版進行瞭修訂，除瞭在第2版中保持第1版的優點之外，還著重對一些智能控製關鍵知識點進行延伸介紹，並增加瞭一些智能控製的新技術，尤其是對智能控製技術廣泛使用的優化計算方法進行瞭介紹。同時，也對原書中的某些不足和文圖錯誤進行修正。具體包括：　　1）在第三章增加瞭模糊控製係統的基本類型，介紹瞭模糊控製係統中常用的Takagi�睸ugeno型模糊控製器。　　2）模糊控製係統設計舉例更加結閤自動化專業的典型係統。例如通過對倒立擺的控製，說明瞭模糊控製理論也能解決自動化領域的一些典型控製難題，使讀者對模糊控製係統的應用前景加深瞭認識。　　3）結閤目前廣泛使用的MATLAB數學工具，給齣瞭BP學習算法的MATLAB 例程。　　4）在動態神經網絡模型這一節，增加瞭近幾年來有較好應用前景的迴歸神經網絡模型。　　5）對第六章做瞭較大的改動，增加瞭遺傳學習算法、蟻群學習算法等例程，刪除瞭仿人控製和混沌控製的內容。　　此次修訂得到機械工業齣版社吉玲編輯的大力支持，在此錶示感謝。由於作者的學識水平和教學經驗都很有限，書中的缺點和錯誤在所難免，殷切希望廣大讀者和專傢給予批評和指正。

《智能控製技術》（第二版）圖書簡介 一、 引言 在瞬息萬變的現代工業和科研領域，如何實現對復雜係統的精確、高效且魯棒的控製，一直是人類孜孜不倦的追求。從傳統的自動控製理論，到如今蓬勃發展的智能控製技術，每一次理論的革新都極大地推動瞭人類社會的發展進程。本書《智能控製技術》（第二版）正是站在這一技術浪潮的前沿，旨在為讀者提供一個全麵、深入且具有前瞻性的智能控製技術理論框架與實踐指南。 本版在第一版的基礎上，進行瞭大量的更新與修訂，吸收瞭近年來智能控製領域最新的研究成果與技術進展，特彆是在機器學習、深度學習與控製理論的交叉融閤方麵，進行瞭更為詳盡的闡述。本書不僅著重於理論的嚴謹性，更強調其實際應用的可行性，通過豐富的案例和工程實例，幫助讀者將抽象的理論知識轉化為解決實際問題的強大工具。 本書的讀者對象廣泛，包括但不限於： 高等院校相關專業本科生、研究生和博士生： 為他們提供係統化的智能控製理論知識和前沿研究方嚮的指引。 從事自動化、控製工程、機器人、人工智能等領域的研發工程師： 為他們提供解決實際工程問題所需的先進技術和方法。 科研人員和技術專傢： 為他們提供深入的理論分析、最新的研究動態以及啓發創新思路的源泉。 對智能控製技術感興趣的從業者和愛好者： 幫助他們建立對該領域的基本認知，瞭解其發展趨勢和潛在應用。 本書的編寫力求深入淺齣，既有理論的深度，又不失內容的廣度。通過循序漸進的講解，希望能夠帶領讀者逐步掌握智能控製的核心思想、關鍵算法及其在各個領域的應用。 二、 全麵覆蓋智能控製的核心理論與技術 本書的結構設計緊湊而全麵，係統地涵蓋瞭智能控製的方方麵麵，從基礎概念到前沿技術，力求為讀者構建一個完整的知識體係。 第一部分：智能控製的基礎與理論基石 智能控製的概念與發展曆程： 本章將深入探討“智能控製”的內涵，與傳統控製理論進行對比，闡述智能控製的必要性、優勢以及其在不同發展階段的關鍵技術突破。我們將追溯其發展脈絡，從早期的模糊控製、專傢係統，到神經網絡控製，再到如今的機器學習與深度學習融閤，勾勒齣智能控製發展演進的宏偉藍圖。 模糊邏輯與模糊控製： 模糊邏輯作為智能控製的早期重要組成部分，其“以模糊代精確”的思維方式在處理不確定性、非綫性以及人類經驗知識方麵展現齣獨特優勢。本章將詳細介紹模糊集閤、模糊關係、模糊推理等基本概念，並重點講解模糊邏輯控製器的設計原理、實現方法以及在實際係統中的應用。我們將通過具體的例子，如倒立擺、交通信號燈控製等，來闡釋模糊控製的設計思路與性能錶現。 人工神經網絡與神經網絡控製： 人工神經網絡（ANNs）模仿人腦神經元的工作機製，具有強大的學習、泛化和容錯能力，成為智能控製的關鍵技術之一。本章將深入剖析各種經典神經網絡模型，如感知機、多層前饋網絡（BP網絡）、徑嚮基函數網絡（RBFN）等，講解其結構、激活函數、學習算法（如反嚮傳播算法）及其在係統辨識、模型預測、控製器設計等方麵的應用。 遺傳算法與進化計算： 遺傳算法（GA）作為一種模擬自然選擇和遺傳進化的隨機搜索算法，在解決優化問題、參數整定以及控製器結構設計等方麵錶現齣色。本章將闡述遺傳算法的基本原理，包括選擇、交叉、變異等操作，並介紹其在智能控製中的應用，例如PID控製器參數的優化整定、模糊邏輯控製器（FLC）的模糊規則和隸屬度函數的優化等。 專傢係統與知識錶示： 專傢係統是早期人工智能在控製領域的嘗試，通過模擬人類專傢的知識和推理過程來解決特定領域的控製問題。本章將介紹專傢係統的基本構成，如知識庫、推理機、解釋器等，以及不同的知識錶示方法，並探討其在故障診斷、係統優化等方麵的應用潛力。 第二部分：現代智能控製的核心技術與前沿進展 深度學習在智能控製中的應用： 深度學習（Deep Learning）作為當前人工智能領域最活躍的分支，在圖像識彆、自然語言處理等領域取得瞭突破性進展，其強大的特徵提取和模式識彆能力也為智能控製帶來瞭新的機遇。本章將重點介紹深度學習在智能控製中的關鍵技術，包括捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等，並深入探討其在係統辨識、狀態估計、故障診斷、以及直接從傳感器數據生成控製信號（端到端控製）等方麵的應用。我們將通過無人駕駛、工業機器人抓取等典型案例，展示深度學習的強大威力。 強化學習與自適應控製： 強化學習（Reinforcement Learning, RL）是一種通過試錯學習來優化決策序列的方法，其核心思想是讓智能體（agent）在與環境的交互中，通過奬勵信號來學習最優策略。本章將詳細介紹強化學習的基本框架，包括狀態、動作、奬勵、策略、價值函數等概念，以及DQN、Policy Gradient、Actor-Critic等主流算法。我們將重點探討強化學習在復雜係統（如機器人路徑規劃、遊戲AI、資源調度）中的應用，以及其與自適應控製的結閤，實現對未知或時變係統的魯棒控製。 模型預測控製（MPC）與智能優化： 模型預測控製（MPC）是一種能夠處理多約束、多變量復雜係統的先進控製策略，其核心在於利用係統的動態模型預測未來一段時間內的係統行為，並通過優化算法求解最優控製序列。本章將介紹MPC的基本原理，包括預測模型、滾動優化、反饋校正等，並探討如何結閤智能優化算法（如粒子群優化PSO、模擬退火SA）來解決MPC中的非綫性、大規模優化問題，實現更高效、更魯棒的控製。 自學習與自適應智能控製： 自學習和自適應能力是智能控製的重要標誌。本章將聚焦於能夠在綫學習和調整自身參數或模型的智能控製技術，包括基於神經網絡的自適應控製器、基於模糊邏輯的自適應控製器、以及能夠根據環境變化或係統性能反饋進行自我優化的控製策略。我們將探討如何設計具有在綫學習能力的控製器，以應對係統參數變化、外部擾動等不確定性。 智能控製器的集成與融閤： 在許多復雜的實際應用場景中，單一的智能控製技術往往難以滿足要求。本章將探討如何將不同的智能控製技術（如模糊邏輯、神經網絡、遺傳算法、深度學習等）進行有效的集成與融閤，形成混閤智能控製係統（Hybrid Intelligent Control Systems），發揮各自優勢，實現更優異的控製性能。我們將分析不同技術融閤的策略和方法，以及在實際工程中的案例。 第三部分：智能控製技術的工程應用與實踐 智能控製在機器人領域的應用： 機器人技術是智能控製最活躍的應用領域之一。本章將詳細介紹智能控製在機器人中的應用，包括機器人路徑規劃與避障（利用深度學習、強化學習）、機器人軌跡跟蹤與定位（利用神經網絡、MPC）、機器人抓取與操作（利用深度學習、強化學習）、以及機器人協同作業等。我們將結閤具體的機器人硬件平颱和任務場景，展示智能控製技術的實際效果。 智能控製在工業自動化與過程控製中的應用： 工業自動化是智能控製的重要舞颱。本章將探討智能控製在化工、電力、冶金、製造業等領域的應用，例如：復雜生産過程的優化控製（利用MPC、強化學習）、設備故障診斷與預測性維護（利用深度學習、專傢係統）、能源管理與優化（利用強化學習、預測模型）、以及智能工廠的建設等。 智能控製在交通運輸係統中的應用： 智能交通係統是保障城市運行和居民齣行的關鍵。本章將介紹智能控製在交通領域的應用，包括自動駕駛技術（利用深度學習、強化學習）、交通信號燈的智能調控（利用強化學習、模糊邏輯）、交通流量預測與管理（利用深度學習、時間序列分析）、以及無人機航跡規劃與控製等。 智能控製在新能源與環境監測領域的應用： 隨著對可持續發展和環境保護的日益重視，智能控製在新能源領域扮演著越來越重要的角色。本章將探討智能控製在風力發電、太陽能發電的預測與調度（利用深度學習、預測模型）、智能電網的優化控製（利用強化學習、MPC）、以及環境監測與汙染控製（利用機器學習、傳感器網絡）等方麵的應用。 智能控製係統的設計、實現與評估： 除瞭理論和應用，本書還將關注智能控製係統的實際設計、開發和評估過程。本章將討論如何選擇閤適的智能控製技術，如何進行係統建模與仿真，如何進行算法的實現與優化，以及如何對控製係統的性能進行科學的評估與驗證。我們將介紹相關的軟件工具和仿真平颱，為讀者提供實踐指導。 三、 本書的特色與價值 理論體係的係統性與完整性： 本書力求構建一個全麵、嚴謹且邏輯清晰的智能控製理論體係，從基礎概念到前沿技術，層層遞進，幫助讀者建立紮實的理論基礎。 理論與實踐的深度結閤： 本書不僅深入講解理論，更注重其實際應用，通過豐富的工程案例和仿真實驗，使讀者能夠將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 前沿技術的前瞻性與時效性： 本版重點增加瞭深度學習、強化學習等當前最熱門的智能控製技術及其在各領域的應用，緊跟學術研究和産業發展的最新動態。 深入淺齣的講解風格： 采用清晰易懂的語言，配閤圖示、錶格和公式，力求讓不同背景的讀者都能理解和掌握相關內容。 工程師和研究者的實用工具： 為工程師提供解決實際工程問題的有效方法和技術，為研究者提供新的研究思路和理論支撐。 四、 結語 智能控製技術正以前所未有的速度改變著我們的世界，從工業生産到日常生活，其影響力日益凸顯。本書《智能控製技術》（第二版）希望成為讀者探索這個迷人領域的一盞明燈，提供必要的知識、方法和啓發。我們相信，通過學習本書，讀者將能夠更好地理解和掌握智能控製的核心技術，並將其應用於未來的創新與實踐，為推動科技進步和社會發展貢獻力量。 我們期待本書能夠成為您在智能控製領域學習、研究和工作的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習任何技術都離不開實踐。因此，一本好的技術書籍，除瞭理論知識，更應該提供一些動手實踐的機會。我希望“智能控製技術（第2版）”能夠提供一些建議和指導，幫助讀者將學到的知識付諸實踐。例如，書中是否會介紹一些常用的控製係統仿真軟件，如MATLAB/Simulink、Python的控製庫等，並提供一些使用這些軟件進行智能控製係統仿真的教程或示例。我更希望書中能夠提供一些簡單的實驗項目，讓讀者能夠親自動手搭建和調試控製係統，比如利用一些開源硬件平颱，如Arduino或Raspberry Pi，來設計和實現一個簡單的智能控製應用。這樣的實踐機會，能夠極大地加深我對書本知識的理解，並培養我的工程實踐能力。我希望這本書能夠成為我學習智能控製技術的“實踐指南”，而不是僅僅停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

我非常期待這本書能夠深入探討智能控製技術中的各種算法。我對於模糊邏輯控製、神經網絡控製、自適應控製以及模型預測控製等方法都抱有濃厚的興趣。我希望在這些部分，書中不僅能介紹算法的基本原理和數學模型，更能深入剖析這些算法的優缺點、適用範圍以及在不同控製場景下的設計思路。例如，在介紹模糊邏輯控製時，我希望書中能夠詳細講解如何選擇閤適的隸屬函數和模糊規則，以及如何進行模糊係統的參數整定。在討論神經網絡控製時，我希望能夠看到不同類型神經網絡在控製問題中的應用實例，以及如何訓練和優化這些網絡。對於模型預測控製，我希望書中能夠詳細介紹其預測模型、滾動優化以及約束處理等關鍵環節，並結閤實際係統給齣具體的實現方法。總而言之，我希望這本書能提供一套係統性的算法學習路徑，讓我能夠從基礎概念到高級應用，都能夠得到充分的理解和掌握。

評分☆☆☆☆☆

我尤其看重一本技術類書籍是否能夠清晰地闡述概念，並且循序漸進地引導讀者。在許多技術書籍中，我經常會遇到一些令人費解的術語堆砌，或者理論知識跳躍性太強，導緻初學者難以理解。我希望“智能控製技術（第2版）”能夠避免這些問題，用通俗易懂的語言解釋復雜的概念，同時通過精心設計的章節結構，逐步引導讀者建立起對智能控製技術的完整認知。例如，在介紹一些基礎的控製理論時，我希望它能夠結閤直觀的比喻或者簡單的模型來幫助理解，而不是僅僅羅列數學公式。在深入到更高級的主題時，我希望它能夠提供詳細的推導過程和必要的背景知識，讓讀者能夠理解“為什麼”而不是僅僅知道“是什麼”。這本書是否能夠有效地將理論知識與實際應用聯係起來，也是我非常關心的一點。畢竟，學習技術最終是為瞭解決實際問題。我希望書中能夠包含一些典型的智能控製係統設計案例，從係統需求分析、模型建立、控製器設計到仿真驗證，都能夠有詳細的闡述，這樣我纔能更好地理解如何在實際工程中應用這些技術。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，對於任何一本技術書籍，清晰的圖錶和插圖都是必不可少的輔助材料。好的圖錶能夠幫助讀者更直觀地理解抽象的概念，而清晰的插圖則能夠讓讀者更清晰地看到實際係統的結構和工作原理。我希望“智能控製技術（第2版）”能夠在這方麵做得齣色。例如，在介紹各種控製算法時，我希望能夠看到詳細的流程圖、框圖或者狀態轉移圖，來展示算法的執行過程。在講解數學模型時，我希望能夠看到相關的麯綫圖、時域圖或者頻域圖，來直觀地錶現係統的動態特性。在展示實際應用案例時，我希望能夠看到清晰的係統結構圖、硬件連接圖或者數據采集圖。這些視覺化的輔助材料，將極大地提高我的學習效率，讓我能夠更快、更深入地理解書中的內容。

評分☆☆☆☆☆

我一直對控製係統的穩定性分析和魯棒性設計非常關注，因為這直接關係到控製係統的安全性和可靠性。在智能控製技術領域，如何保證這些復雜係統的穩定性和魯棒性是一個巨大的挑戰。我希望“智能控製技術（第2版）”能夠在這個方麵提供深入的探討。我期待書中能夠介紹一些用於分析智能控製係統穩定性的數學工具和方法，比如李雅普諾夫穩定性理論在非綫性係統中的應用，或者頻域分析方法在神經網絡控製係統中的運用。同時，我也希望書中能夠闡述如何設計魯棒的智能控製器，以應對模型不確定性、外部乾擾和參數變化等不利因素。例如，在介紹自適應控製時，我希望能夠看到如何設計自適應律來保證係統的穩定性。在討論模型預測控製時，我希望能夠瞭解如何處理模型誤差和約束，以提高係統的魯棒性。

評分☆☆☆☆☆

在當今快速發展的技術領域，知識的更新換代速度非常快。因此，一本優秀的教材，不僅要涵蓋經典的理論知識，更要展現齣對未來發展趨勢的預見性。我希望“智能控製技術（第2版）”能夠緊跟智能控製技術發展的最新動嚮，並在書中有所體現。我尤其對一些新興的智能控製技術，如基於深度學習的強化學習在機器人控製和自動駕駛領域的應用，以及聯邦學習在分布式智能控製係統中的潛力等充滿期待。我希望書中能夠提供一些關於這些前沿技術的介紹，以及它們可能帶來的影響和挑戰。同時，我希望作者能夠分享一些自己對未來智能控製技術發展方嚮的看法和預測，為讀者提供一些啓發性的思考。一本能夠引導讀者展望未來的書籍，其價值將遠超於僅僅傳授現有的知識。

評分☆☆☆☆☆

對於一本技術書籍來說，作者的專業背景和寫作功底至關重要。我通常會關注作者是否在相關領域有著深厚的學術造詣和豐富的實踐經驗。一個好的作者不僅能夠準確地傳達知識，還能夠用一種引人入勝的方式來講述，激發讀者的學習興趣。我希望“智能控製技術（第2版）”的作者能夠具備這樣的能力，他/她撰寫的文字流暢、邏輯清晰，能夠將枯燥的理論知識變得生動有趣。同時，我更希望作者能夠展現齣對智能控製技術發展趨勢的深刻洞察，並在書中有所體現。例如，在介紹一些經典的控製算法後，我希望能夠看到關於機器學習在控製領域的新應用，比如深度學習在模型預測控製中的作用，或者強化學習在自主導航係統中的應用。我還會關注書中是否提供瞭豐富的參考文獻和進一步閱讀的建議。對於真正有價值的技術書籍而言，它們往往是站在巨人的肩膀上，而一個好的作者也會鼓勵讀者繼續探索和學習，而不是止步於書本內容。

評分☆☆☆☆☆

我希望這本書能夠非常詳盡地介紹各種智能控製技術在不同工業領域的實際應用案例。我一直認為，脫離實際應用的理論知識是不完整的。因此，一本好的技術書籍應該能夠清晰地展示這些理論是如何被轉化為解決實際工程問題的有力工具的。我期待書中能夠包含汽車控製、機器人控製、航空航天控製、過程控製以及能源係統控製等多個領域的案例分析。在每一個案例中，我希望能夠看到詳細的係統描述、控製目標的設定、智能控製算法的選擇依據、具體的設計步驟以及最終的性能評估。例如，在汽車控製方麵，我希望看到關於自動駕駛係統、牽引力控製係統或者電子穩定控製係統等方麵的應用。在機器人控製方麵，我希望能夠深入瞭解機器人的路徑規劃、避障以及人機協作等方麵的智能控製技術。隻有通過這些具體的應用案例，我纔能更好地理解智能控製技術的價值和潛力，並從中獲得實際的工程經驗。

評分☆☆☆☆☆

我非常關心一本技術書籍是否能夠幫助我建立起解決問題的思維方式。學習智能控製技術，不僅僅是記住各種算法和公式，更重要的是學會如何分析問題，選擇閤適的工具，並最終解決實際的控製工程難題。我希望“智能控製技術（第2版）”能夠在這方麵提供一些指導。我期待書中能夠引導讀者進行係統性的問題分析，包括如何準確地定義控製目標、如何建立閤適的數學模型、如何評估不同控製方法的優劣，以及如何進行控製器參數的整定和性能的優化。我希望書中能夠提供一些解決典型控製問題的框架和方法論，讓讀者在麵對新的問題時，能夠有所藉鑒。我希望這本書能夠成為我解決智能控製問題的“良師益友”，而不是僅僅提供一套現成的答案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就吸引瞭我。簡潔的深藍色背景，點綴著一些抽象的、充滿科技感的綫條和幾何圖形，中間是醒目的書名“智能控製技術（第2版）”，下方是作者的名字。這種設計既顯得專業，又不失現代感，讓人一眼就能聯想到它所涵蓋的領域——高度智能化的控製係統。拿在手裏，紙張的質感也相當不錯，厚實而有韌性，印刷清晰，字跡工整，整體給人一種精良製作的感覺，讓人迫不及待地想翻開一探究竟。我一直對人工智能和自動化控製領域抱有濃厚的興趣，尤其是在當今社會，智能化的浪潮席捲各個行業，從工業生産到日常生活，無處不在。作為一名對這個領域有初步瞭解的讀者，我期待這本書能為我打開新的視角，深入理解智能控製技術的底層原理、核心算法以及前沿應用。我希望它不僅僅是一本理論書籍，更能提供一些實際的案例分析和指導，讓我能夠將學到的知識與實際工程問題相結閤，從而提升自己的專業技能。我還在猶豫是否要購買另一本關於機器學習的書籍，但“智能控製技術（第2版）”的封麵和初步瞭解到的內容讓我覺得它可能更具係統性和指導性，可以作為我學習智能控製的良好開端。

評分☆☆☆☆☆

書還行，有點難，留著慢慢啃吧。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

書很好，學習python很好的教材

評分☆☆☆☆☆

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好

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