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刘金琨 著

图书标签:

• 智能控制
• 控制理论
• 自动控制
• 系统工程
• 电气工程
• 自动化
• 机器人
• 优化算法
• 现代控制
• 人工智能

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121299902

版次：4

商品编码：12080744

包装：平装

丛书名： 电气工程、自动化专业规划教材

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：308

字数：518000

正文语种：中文

内容简介

本书较全面地叙述了智能控制的基本理论、方法和应用。全书共11章，主要内容为：专家控制的基本原理和应用；模糊控制的基本原理和应用；神经网络控制的基本原理和应用；智能算法及其应用；迭代学习控制原理及应用。 本书系统性强，突出理论联系实际，叙述深入浅出，适合于初学者学习。书中给出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定数量的习题和上机操作题。

作者简介

刘金琨，北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院智能系，教授，博士生导师。研究领域：智能控制、自适应控制、滑模控制、分布式参数控制等。

目录

第1章 绪论
1．1 智能控制的发展过程
1．2 智能控制的几个重要分支
1．3 智能控制的特点、研究工具及应用
思考题与习题1
第2章 专家控制
2．1 专家系统
2．1．1 专家系统概述
2．1．2 专家系统的构成
2．1．3 专家系统的建立
2．2 专家控制
2．2．1 专家控制概述
2．2．2 专家控制的基本原理
2．2．3 专家控制的关键技术及特点
2．3 专家PID控制
2．3．1 专家PID控制原理
2．3．2 仿真实例
思考题与习题2
本章附录(程序代码)
第3章 模糊控制的理论基础
3．1 概述
3．2 模糊集合
3．2．1 模糊集合的概念
3．2．2 模糊集合的运算
3．3 隶属函数
3．4 模糊关系及其运算
3．4．1 模糊矩阵
3．4．2 模糊矩阵的运算与模糊关系
3．4．3 模糊关系的合成
3．5 模糊推理
3．5．1 模糊语句
3．5．2 模糊推理
3．5．3 模糊关系方程
思考题与习题3
本章附录(程序代码)
第4章 模糊控制
4．1 模糊控制的基本原理
4．1．1 模糊控制原理
4．1．2 模糊控制器的组成
4．1．3 模糊控制系统的工作原理
4．1．4 模糊控制器的结构
4．2 模糊控制系统分类
4．3 模糊控制器的设计
4．3．1 模糊控制器的设计步骤
4．3．2 模糊控制器的Matlab仿真
4．4 模糊控制应用实例――洗衣机的模糊控制
4．5 模糊自适应整定PID控制
4．5．1 模糊自适应整定PID控制原理
4．5．2 仿真实例
4．6 Sugeno模糊模型
4．7 基于极点配置的单级倒立摆TS模糊控制
4．7．1 TS模糊系统的设计
4．7．2 单级倒立摆的TS模型模糊 控制
4．8 模糊控制的应用
4．9 模糊控制发展概况
4．9．1 模糊控制发展的几个转折点
4．9．2 模糊控制的发展方向
4．9．3 模糊控制面临的主要任务
思考题与习题4
本章附录(程序代码)
第5章 自适应模糊控制
5．1 模糊逼近
5．1．1 模糊系统的设计
5．1．2 模糊系统的逼近精度
5．1．3 仿真实例
5．2 简单的自适应模糊控制
5．2．1 问题描述
5．2．2 模糊逼近原理
5．2．3 控制算法设计与分析
5．2．4 仿真实例
5．3 间接自适应模糊控制
5．3．1 问题描述
5．3．2 控制器的设计
5．3．3 仿真实例
5．4 直接自适应模糊控制
5．4．1 问题描述
5．4．2 控制器的设计
5．4．3 自适应律的设计
5．4．4 仿真实例
5．5 机器人关节数学模型
5．6 基于模糊补偿的机械手自适应模糊控制
5．6．1 系统描述
5．6．2 基于模糊补偿的控制
5．6．3 基于摩擦补偿的控制
5．6．4 仿真实例
思考题与习题5
本章附录(程序代码)
第6章 神经网络的理论基础
6．1 神经网络发展简史
6．2 神经网络原理
6．3 神经网络的分类
6．4 神经网络学习算法
6．4．1 Hebb学习规则
6．4．2 Delta（δ）学习规则
6．5 神经网络的特征及要素
6．6 神经网络控制的研究领域
思考题与习题6
第7章 典型神经网络
7．1 单神经元网络
7．2 BP神经网络
7．2．1 BP网络特点
7．2．2 BP网络结构
7．2．3 BP网络的逼近
7．2．4 BP网络的优缺点
7．2．5 BP网络逼近仿真实例
7．2．6 BP网络模式识别
7．2．7 BP网络模式识别仿真实例
7．3 RBF神经网络
7．3．1 RBF网络结构与算法
7．3．2 RBF网络设计实例
7．3．3 RBF网络的逼近
7．3．4 高斯基函数的参数对RBF网络逼近的影响
7．3．5 隐含层节点数对RBF网络逼近的影响
7．3．6 控制系统设计中RBF网络的逼近
思考题与习题7
本章附录(程序代码)
第8章 高级神经网络
8．1 模糊RBF网络
8．1．1 网络结构
8．1．2 基于模糊RBF网络的逼近算法
8．1．3 仿真实例
8．2 小脑模型神经网络
8．2．1 CMAC概述
8．2．2 一种典型CMAC算法
8．2．3 仿真实例
8．3 Hopfield网络
8．3．1 Hopfield网络原理
8．3．2 基于Hopfield网络的路径优化
思考题与习题8
本章附录(程序代码)
第9章 神经网络控制
9．1 概述
9．2 神经网络控制的结构
9．2．1 神经网络监督控制
9．2．2 神经网络直接逆控制
9．2．3 神经网络自适应控制
9．2．4 神经网络内模控制
9．2．5 神经网络预测控制
9．2．6 神经网络自适应评判控制
9．2．7 神经网络混合控制
9．3 单神经元自适应控制
9．3．1 单神经元自适应控制算法
9．3．2 仿真实例
9．4 RBF网络监督控制
9．4．1 RBF网络监督控制算法
9．4．2 仿真实例
9．5 RBF网络自校正控制
9．5．1 神经网络自校正控制原理
9．5．2 自校正控制算法
9．5．3 RBF网络自校正控制算法
9．5．4 仿真实例
9．6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制
9．6．1 基于RBF网络的控制器设计
9．6．2 仿真实例
9．7 一种简单的RBF网络自适应控制
9．7．1 问题描述
9．7．2 RBF网络原理
9．7．3 控制算法设计与分析
9．7．4 仿真实例
9．8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制
9．8．1 问题的提出
9．8．2 模型不确定部分的RBF网络逼近
9．8．3 控制器的设计及分析
9．8．4 仿真实例
9．9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制
9．9．1 问题的提出
9．9．2 针对f(x)进行逼近的控制
9．9．3 仿真实例
9．10 神经网络数字控制
9．10．1 基本原理
9．10．2 仿真实例
9．11 离散系统的RBF网络控制
9．11．1 系统描述
9．11．2 经典控制器设计
9．11．3 自适应神经网络控制器设计
9．11．4 稳定性分析
9．11．5 仿真实例
思考题与习题9
本章附录(程序代码)
第10章 智能算法及其应用
10．1 遗传算法的基本原理
10．2 遗传算法的特点
10．3 遗传算法的发展及应用
10．3．1 遗传算法的发展
10．3．2 遗传算法的应用
10．4 遗传算法的设计
10．4．1 遗传算法的构成要素
10．4．2 遗传算法的应用步骤
10．5 遗传算法求函数极大值
10．6 基于遗传算法的TSP问题优化
10．6．1 TSP问题的编码
10．6．2 TSP问题的遗传算法设计
10．6．3 仿真实例
10．7 粒子群优化算法
10．7．1 标准粒子群算法
10．7．2 粒子群算法的参数设置
10．7．3 粒子群算法的基本流程
10．8 粒子群算法的函数优化与参数辨识
10．8．1 基于粒子群算法的函数优化
10．8．2 基于粒子群算法的参数辨识
10．9 差分进化算法
10．9．1 标准差分进化算法
10．9．2 差分进化算法的基本流程
10．9．3 差分进化算法的参数设置
10．10 差分进化算法的函数优化与参数辨识
10．10．1 基于差分进化算法的函数优化
10．10．2 基于差分进化算法的参数辨识
思考题与习题10
本章附录(程序代码)
第11章 迭代学习控制
11．1 基本原理
11．2 基本迭代学习控制算法
11．3 迭代学习控制的关键技术
11．4 机械手轨迹跟踪迭代学习控制仿真实例
11．4．1 控制器设计
11．4．2 仿真实例
11．5 线性时变连续系统迭代学习 控制
11．5．1 系统描述
11．5．2 控制器设计及收敛性分析
11．5．3 仿真实例
思考题与习题11
本章附录(程序代码)
附录A
参考文献

前言/序言

　　智能控制是自动控制领域的前沿学科之一，它是一门综合性很强的多学科交叉的新兴学科，被称为自动控制理论发展的第三阶段。智能控制的发展为解决复杂非线性、不确定系统的控制问题开辟了新的途径。
　　本书共11章。第1章是绪论，着重介绍智能控制的产生和发展背景、智能控制的基本概念；第2章介绍专家控制；第3章介绍模糊控制的理论基础；第4章介绍模糊控制的基本原理及模糊控制器的设计方法；第5章介绍模糊逼近的基本原理及自适应模糊控制的设计和分析方法；第6章介绍神经网络的理论基础；第7章介绍几种典型的神经网络，包括单神经元网络、BP神经网络、RBF神经网络；第8章介绍几种高级神经网络，包括模糊神经网络、小脑模型神经网络和Hopfield网络；第9章介绍几种典型神经网络控制的设计和分析方法；第10章介绍几种智能算法及其应用；第11章介绍基本迭代学习控制原理及应用。
　　本书是在原“北京市高等教育精品教材”《智能控制》（电子工业出版社，2005年）、《智
　　能控制（第2版）》（电子工业出版社，2009年）、《智能控制(第3版)》(电子工业出版社，2014年)的基础上修订而成的。为了适合高年级本科生的教学需要，本书在选材上更加着重于基础性和实用性。为了加深读者的理解，并便于读者的进一步开发，书中给出了智能算法的Matlab仿真程序，这些程序是在Matlab7.12.0.635环境下开发的，适用于其他更高级的Matlab版本。
　　本书提供免费的电子课件和Matlab仿真程序，读者可登录网站下载；或登录电子工业出版社的华信教育资源网，注册后免费下载；或通过邮件与作者联系索取。
　　北京航空航天大学吴淮宁教授针对本书的修订工作提出了许多宝贵建议，在此表示感谢。
　　由于作者水平有限，书中难免存在不足和错误之处，真诚欢迎广大读者批评指正。若读者有指正或需要与作者探讨，或对控制算法及仿真程序有疑问，请通过电子邮件ljk@buaa.edu.cn与作者联系。

《现代控制理论导论》（第二版） 本书系统地阐述了现代控制理论的核心概念、基本方法与分析工具。旨在为读者提供一个坚实的基础，使其能够理解和设计复杂动态系统的控制器。全书共分为十一章，内容循序渐进，由浅入深，既注重理论的严谨性，又强调与实际应用的联系。 第一章 绪论 简要介绍了控制系统的概念、发展历程及其在各个领域的应用。回顾了经典控制理论的主要贡献与局限性，为引入现代控制理论奠定了基础。 第二章 系统模型与描述 重点讲解了描述动态系统的基本数学模型，包括微分方程模型、传递函数模型以及状态空间模型。详细阐述了不同模型之间的转换方法，以及它们在系统分析中的作用。 第三章 线性时不变系统的分析 深入探讨了线性时不变（LTI）系统的时域和频域分析方法。详细讲解了系统的瞬态响应和稳态响应，以及使用根轨迹、频率响应（Bode图、Nyquist图）等工具来评估系统的稳定性、动态性能和稳健性。 第四章 状态空间方法 详细介绍了状态空间描述的数学框架，包括状态方程、输出方程及其数学性质。探讨了状态向量在描述系统内部状态方面的优势，以及如何利用状态空间模型进行系统分析。 第五章 线性系统稳定性 核心内容围绕线性系统的稳定性展开。详细讲解了稳定性判据，如李雅普诺夫稳定性理论、Routh-Hurwitz判据等。分析了不同类型的稳定性（一致稳定性、有界输入有界输出稳定性）及其数学含义。 第六章 系统能控性与能观性 引入了能控性（Controllability）和能观性（Observability）两个关键概念。详细阐述了这些概念的数学定义、判据以及它们对于控制器设计和状态估计的重要性。 第七章 PID控制器设计 重点讲解了比例-积分-微分（PID）控制器的原理、结构及其参数整定方法。介绍了多种经典的PID参数整定技巧，如Ziegler-Nichols方法，并讨论了PID控制器在实际工程中的应用。 第八章 状态反馈控制 深入研究了状态反馈控制器的设计。详细讲解了如何利用能控性来任意配置系统闭环极点，从而达到期望的系统性能。介绍了极点配置法的基本原理和计算步骤。 第九章 可观测性与状态估计 聚焦于系统的可观测性。详细阐述了状态估计器的原理，介绍了卡尔曼滤波器（Kalman Filter）作为一种最优状态估计器的基本模型和计算方法。 第十章 观测器设计 基于可观测性理论，讲解了状态观测器（Observer）的设计。详细阐述了如何利用系统的输入和输出来估计系统内部的不可测量状态，并探讨了观测器对闭环系统性能的影响。 第十一章 线性二次最优控制（LQR） 引入了最优控制的概念。详细讲解了线性二次型调节器（LQR）的设计方法，其目标是在满足性能要求的同时，最小化一个二次型性能指标。重点分析了LQR的数学推导和设计过程。 本书理论体系完整，逻辑清晰，配有丰富的例题和习题，旨在帮助读者深入理解现代控制理论的精髓，并具备解决实际工程问题的能力。适用于电气工程、自动化、机械工程、航空航天等领域的本科生、研究生以及相关工程技术人员。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书的作者阵容非常强大，几位作者都是在智能控制领域享有盛誉的专家，他们的研究成果和学术贡献在行业内有目共睹。选择一本由权威专家撰写的书籍，意味着我可以更放心地学习其中的知识，因为作者们在各自的研究方向上拥有深厚的积累和独到的见解。我一直认为，学习知识最有效的方式之一就是追随那些在该领域做出杰出贡献的先行者。他们的经验和智慧，能够帮助我们少走弯路，更快地掌握核心要领。我非常期待在阅读这本书的过程中，能够领略到这些专家们的学术思想和研究方法。例如，我希望能够深入理解他们是如何构建复杂的智能控制模型，以及他们是如何解决实际工程中的难点问题的。对于书中涉及的算法，我希望能够看到作者们在解释其原理时，能够结合他们自己的研究成果，给出一些独特的视角和深刻的剖析。我尤其关注书中关于模型预测控制（MPC）的最新进展，以及如何将其与深度学习方法相结合，以处理非线性、时变、以及具有复杂约束的控制系统。我希望书中能够提供一些作者们在实际项目中应用的案例，或者分享他们对未来智能控制发展趋势的预测。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书的时候，首先吸引我的是它那种沉甸甸的分量感，这往往意味着里面包含的内容是相当丰富和扎实的，而不是那种轻飘飘、流于表面的理论。我手里捧着的是一本知识的宝库，一本能够引领我深入智能控制领域的航船。这本书的厚度，让我感觉到作者们一定是倾注了大量的心血，将他们长年累克的学术研究和工程实践的精华浓缩于此。我期待着在翻阅的过程中，能够感受到作者们那种严谨的学术态度和对知识的深刻洞察。每一页都可能蕴藏着解决某个控制难题的钥匙，或是理解某个复杂系统运行机制的启示。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，循序渐进地引导读者进入智能控制的殿堂，而不是一开始就抛出令人望而生畏的复杂模型。从我对智能控制这个领域的理解来看，它涉及的知识面非常广，包括了数学、计算机科学、自动化工程等多个学科。我非常期待这本书能够有效地将这些学科的知识有机地结合起来，形成一个完整的知识体系。例如，在介绍模糊逻辑控制时，我希望能够清晰地看到模糊化、模糊推理和解模糊化这三个关键步骤的原理和实际应用；在介绍神经网络控制时，我也希望能看到不同类型神经网络（如BP网络、RBF网络等）的结构、学习算法以及它们在控制系统设计中的优劣势分析。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常符合我个人的阅读习惯，它在保持学术严谨性的同时，又兼具一定的可读性，不会让人感到枯燥乏味。我曾阅读过一些技术书籍，它们的语言过于晦涩难懂，就像在啃一本天书，让人很容易失去学习的兴趣。而一本好的技术书籍，应该像一位循循善诱的老师，能够用清晰、准确、生动的语言，将复杂的概念传达给读者。我期待在这本书中，能够看到清晰的概念定义，准确的术语使用，以及恰当的举例说明。例如，在介绍PID控制器时，我希望能够看到它比例、积分、微分三个参数的物理意义，以及它们对系统响应的影响，并能有图示来说明。对于更高级的智能控制技术，如神经网络控制，我希望作者能够用通俗易懂的语言解释神经网络的层级结构、激活函数的作用，以及反向传播算法的原理，并且能够避免过多的数学符号堆砌，或者在必要时提供详细的解释。我还希望书中能够包含一些对比分析，比如将不同的智能控制方法进行比较，分析它们的优缺点、适用范围以及在实际应用中的性能表现，这样我就可以根据具体的问题选择最合适的控制策略。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价在我看来是物有所值的，虽然不算特别便宜，但考虑到其内容深度和专业性，我觉得这笔投资是值得的。在信息爆炸的时代，能够获取到经过精心筛选、系统整理的优质知识是尤为宝贵的。我一直坚信，购买一本好的技术书籍，就如同拥有了一位随时待命的私人导师，它可以在我遇到学习瓶颈时提供指导，在我缺乏灵感时给予启发。对于《智能控制（第4版）》而言，我对其内容的期待值非常高。我希望它能够清晰地阐述智能控制的核心概念，例如自适应控制、专家系统、机器学习在控制中的应用等。如果书中能够提供一些数学模型的推导过程，并且详细解释每一步的逻辑，那对我这样需要理解理论根源的学习者来说，将非常有帮助。我尤其关注那些能够提高控制系统性能和鲁棒性的方法。例如，在应对系统参数不确定性或者外部干扰时，哪些智能控制策略表现更优？它们是如何设计的？书中是否有针对这些问题的深入探讨和案例分析？我希望这本书不仅仅停留在理论层面，更能提供一些实际应用的指导，比如在机器人、工业自动化、航空航天等领域，智能控制技术是如何被应用的。如果书中能够包含一些实际的控制系统设计案例，并分析其设计思路和遇到的挑战，那对我理解理论与实践的结合会有极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献列表给我一种非常专业和翔实的感觉，这表明作者们在撰写过程中做了充分的研究，并且引用了大量的权威文献。这对于我来说，是价值极高的一个信息。它不仅证明了书中内容的可靠性，更重要的是，它为我提供了进一步深入学习和研究的宝贵线索。我可以通过这些参考文献，去追溯某些理论的源头，去了解最新的研究动态，去发掘更多相关的优秀资源。我非常期待在阅读这本书的过程中，如果遇到某个我特别感兴趣但又想深入了解的概念，我就可以顺着参考文献找到相关的论文或书籍，从而获得更全面的信息。对于智能控制这个快速发展的领域，保持对最新研究的关注尤为重要。我希望能看到书中引用了很多近几年的高水平学术论文和会议报告，这样我就能了解到当前领域的研究热点和前沿技术。例如，我特别想了解在深度强化学习（DRL）方面，有哪些新的算法被提出，以及它们在机器人控制、自动驾驶等领域的应用进展。如果书中能够提供一些关于如何进行文献检索和阅读的建议，那对我这样的研究者来说，将是莫大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就相当吸引人，那种深邃的蓝色搭配上银色的字体，透着一股科技感和专业感，让人一看就觉得内容肯定非同一般。我当初选择这本书，很大程度上是被它的“第4版”这个标记所吸引。这意味着这本书已经经过了多次的修订和更新，能够及时反映领域内的最新进展和研究成果，这对于我这种希望跟上技术潮流的学习者来说，无疑是巨大的福音。我之前也看过一些关于智能控制的书籍，但很多都停留在比较基础的理论层面，要么就是年代久远，信息已经不太适用。而“第4版”的出现，让我对接下来的学习充满了期待，相信其中会包含大量我急需了解的新技术、新算法，比如在机器学习、深度学习与传统控制理论融合方面的内容，这绝对是我目前最感兴趣的交叉领域。我希望能在这本书中找到关于强化学习在复杂系统控制中的应用，或者模糊神经网络、遗传算法等智能控制方法在实际工程问题中的具体案例分析。毕竟，理论知识固然重要，但如果能与实际应用相结合，那将是学习的最大价值所在。我非常期待书中能够有详细的图示、流程图，甚至是一些伪代码，这样可以帮助我更直观地理解复杂的概念，并且便于我将所学到的知识转化为实际的编程实践。总而言之，这本书的封面和版本信息给我的第一印象非常棒，它像一位经验丰富的智者，准备向我传授最前沿的知识，我已经迫不及待地想要翻开它，开始我的探索之旅了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节结构给我一种条理清晰、逻辑严谨的感觉。我喜欢那些能够将复杂知识点层层剥离，然后有条不紊地呈现出来的书籍。这种结构化的呈现方式，能够帮助我建立起完整的知识框架，从而更好地理解和记忆。我初步翻阅了一下目录，发现它涵盖了从基础理论到前沿应用的多个方面，这正是我所期望的。我希望在每一章节的开始，都能够有一个清晰的概述，介绍本章的学习目标和主要内容，这样我就可以提前对内容有一个大致的了解，并根据自己的需求调整阅读顺序。在章节的结尾，我希望能看到一些总结性的内容，帮助我回顾本章的要点，并可能提供一些拓展阅读的建议。对于智能控制这个领域，我特别希望能看到它在“学习”和“决策”这两个核心能力上的体现。例如，书中是否会详细介绍各种机器学习算法（如支持向量机、决策树、集成学习方法）在控制系统中的应用，以及它们如何帮助系统从数据中学习，并做出最优的控制决策？我希望书中能够提供一些算法的详细步骤和数学推导，同时也能给出一些可视化的演示，让我能够更直观地理解算法的工作原理。

评分☆☆☆☆☆

这本书的附录部分，我希望能够包含一些非常有用的补充信息，这些信息对于读者更好地理解和应用书中的内容至关重要。例如，我期待在附录中看到一些常用的数学工具的复习，如线性代数、概率论、最优化理论等，因为这些都是智能控制学习的基础。另外，对于实际操作而言，我希望能看到一些关于常用的编程语言（如Python、MATLAB）在智能控制算法实现中的应用示例，或者是一些常用工具箱的介绍，例如MATLAB的Simulink、Python的SciPy、NumPy、TensorFlow、PyTorch等，这些都将极大地降低我进行仿真和实践的门槛。我还希望在附录中能够看到一些智能控制相关的标准化、行业规范或者重要的国际会议信息，这些能够帮助我了解整个行业的生态和发展方向。例如，关于一些特定的控制对象，如电机控制、无人机控制等，如果附录中有相关的模型描述或者仿真环境的搭建指南，那将会非常实用。总之，一个精心准备的附录，能够让整本书的价值得到极大的提升，它就像一个贴心的助手，随时准备为读者提供最需要的支持。

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我对于这本书的出版方非常信任，他们长期以来一直致力于出版高质量的学术和技术书籍，其严谨的出版态度和对内容质量的把控在我心中有着极高的声誉。选择一本技术类书籍，除了内容本身，出版方的品牌效应也是我考量的关键因素之一。一家 reputable 的出版方往往意味着这本书经过了严格的同行评审，编辑团队也具备深厚的专业知识，能够确保内容的准确性和前沿性。我曾经阅读过这家出版方出版的其他几本计算机科学和工程领域的书籍，它们都给我留下了深刻的印象，不仅在学术深度上表现出色，在内容的组织结构和可读性上也做得相当不错。因此，当我在书店看到这本《智能控制（第4版）》时，几乎没有犹豫就决定购买了。我相信，借助这家出版方的专业力量，这本书一定能够为我提供一个清晰、系统、且内容充实的学习平台。我尤其期待书中能够有高质量的排版，清晰易读的公式，以及能够帮助理解的图表。对于一本关于“智能控制”的著作，我希望能看到它在理论推导的严谨性与实际应用的可操作性之间取得一个很好的平衡。如果书中能够提供一些算法的伪代码，或者针对某些典型控制问题的仿真示例，那就更完美了，这样我就可以直接上手实践，将理论知识转化为实际技能。

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这本书的习题部分，我希望能做到既有挑战性又不至于让人望而却步。好的习题不仅能够帮助我巩固所学的知识，更能激发我的思考，引导我去探索更深层次的理论和应用。我喜欢那些能够涵盖书中主要概念，并且具有一定实际意义的习题。例如，对于理论推导类习题，我希望能够有清晰的题目要求，并且能够提供一些提示或者关键步骤的指引，以便我能够逐步完成。对于编程实现类习题，我希望能够有明确的算法描述或者问题定义，并且能够提供一些测试数据或者预期的输出结果，这样我就能够验证我的实现是否正确。我还希望能看到一些综合性的案例分析题，这些题目可以将书中的多个知识点结合起来，要求读者运用所学知识解决一个相对复杂的问题。例如，针对某个特定的工业过程，设计一套完整的智能控制系统，并分析其可行性和性能。另外，如果习题能够按照章节或者难度级别进行划分，那就更好了，这样我就可以根据自己的学习进度选择合适的习题进行练习。

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非常好的智能控制教材，深入浅出。

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这哥们是写书专业户，买来参考一下

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书很基础，实例有代码也很适合初学者入门，总体上讲还是还还是不错的！

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