智能控製（第4版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉金琨 著

圖書標籤:

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

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121299902

版次：4

商品編碼：12080744

包裝：平裝

叢書名： 電氣工程、自動化專業規劃教材

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：308

字數：518000

正文語種：中文

內容簡介

本書較全麵地敘述瞭智能控製的基本理論、方法和應用。全書共11章，主要內容為：專傢控製的基本原理和應用；模糊控製的基本原理和應用；神經網絡控製的基本原理和應用；智能算法及其應用；迭代學習控製原理及應用。 本書係統性強，突齣理論聯係實際，敘述深入淺齣，適閤於初學者學習。書中給齣瞭一些智能算法的Matlab仿真程序，並配有一定數量的習題和上機操作題。

作者簡介

劉金琨，北京航空航天大學自動化科學與電氣工程學院智能係，教授，博士生導師。研究領域：智能控製、自適應控製、滑模控製、分布式參數控製等。

目錄

第1章 緒論
1．1 智能控製的發展過程
1．2 智能控製的幾個重要分支
1．3 智能控製的特點、研究工具及應用
思考題與習題1
第2章 專傢控製
2．1 專傢係統
2．1．1 專傢係統概述
2．1．2 專傢係統的構成
2．1．3 專傢係統的建立
2．2 專傢控製
2．2．1 專傢控製概述
2．2．2 專傢控製的基本原理
2．2．3 專傢控製的關鍵技術及特點
2．3 專傢PID控製
2．3．1 專傢PID控製原理
2．3．2 仿真實例
思考題與習題2
本章附錄(程序代碼)
第3章 模糊控製的理論基礎
3．1 概述
3．2 模糊集閤
3．2．1 模糊集閤的概念
3．2．2 模糊集閤的運算
3．3 隸屬函數
3．4 模糊關係及其運算
3．4．1 模糊矩陣
3．4．2 模糊矩陣的運算與模糊關係
3．4．3 模糊關係的閤成
3．5 模糊推理
3．5．1 模糊語句
3．5．2 模糊推理
3．5．3 模糊關係方程
思考題與習題3
本章附錄(程序代碼)
第4章 模糊控製
4．1 模糊控製的基本原理
4．1．1 模糊控製原理
4．1．2 模糊控製器的組成
4．1．3 模糊控製係統的工作原理
4．1．4 模糊控製器的結構
4．2 模糊控製係統分類
4．3 模糊控製器的設計
4．3．1 模糊控製器的設計步驟
4．3．2 模糊控製器的Matlab仿真
4．4 模糊控製應用實例――洗衣機的模糊控製
4．5 模糊自適應整定PID控製
4．5．1 模糊自適應整定PID控製原理
4．5．2 仿真實例
4．6 Sugeno模糊模型
4．7 基於極點配置的單級倒立擺TS模糊控製
4．7．1 TS模糊係統的設計
4．7．2 單級倒立擺的TS模型模糊 控製
4．8 模糊控製的應用
4．9 模糊控製發展概況
4．9．1 模糊控製發展的幾個轉摺點
4．9．2 模糊控製的發展方嚮
4．9．3 模糊控製麵臨的主要任務
思考題與習題4
本章附錄(程序代碼)
第5章 自適應模糊控製
5．1 模糊逼近
5．1．1 模糊係統的設計
5．1．2 模糊係統的逼近精度
5．1．3 仿真實例
5．2 簡單的自適應模糊控製
5．2．1 問題描述
5．2．2 模糊逼近原理
5．2．3 控製算法設計與分析
5．2．4 仿真實例
5．3 間接自適應模糊控製
5．3．1 問題描述
5．3．2 控製器的設計
5．3．3 仿真實例
5．4 直接自適應模糊控製
5．4．1 問題描述
5．4．2 控製器的設計
5．4．3 自適應律的設計
5．4．4 仿真實例
5．5 機器人關節數學模型
5．6 基於模糊補償的機械手自適應模糊控製
5．6．1 係統描述
5．6．2 基於模糊補償的控製
5．6．3 基於摩擦補償的控製
5．6．4 仿真實例
思考題與習題5
本章附錄(程序代碼)
第6章 神經網絡的理論基礎
6．1 神經網絡發展簡史
6．2 神經網絡原理
6．3 神經網絡的分類
6．4 神經網絡學習算法
6．4．1 Hebb學習規則
6．4．2 Delta（δ）學習規則
6．5 神經網絡的特徵及要素
6．6 神經網絡控製的研究領域
思考題與習題6
第7章 典型神經網絡
7．1 單神經元網絡
7．2 BP神經網絡
7．2．1 BP網絡特點
7．2．2 BP網絡結構
7．2．3 BP網絡的逼近
7．2．4 BP網絡的優缺點
7．2．5 BP網絡逼近仿真實例
7．2．6 BP網絡模式識彆
7．2．7 BP網絡模式識彆仿真實例
7．3 RBF神經網絡
7．3．1 RBF網絡結構與算法
7．3．2 RBF網絡設計實例
7．3．3 RBF網絡的逼近
7．3．4 高斯基函數的參數對RBF網絡逼近的影響
7．3．5 隱含層節點數對RBF網絡逼近的影響
7．3．6 控製係統設計中RBF網絡的逼近
思考題與習題7
本章附錄(程序代碼)
第8章 高級神經網絡
8．1 模糊RBF網絡
8．1．1 網絡結構
8．1．2 基於模糊RBF網絡的逼近算法
8．1．3 仿真實例
8．2 小腦模型神經網絡
8．2．1 CMAC概述
8．2．2 一種典型CMAC算法
8．2．3 仿真實例
8．3 Hopfield網絡
8．3．1 Hopfield網絡原理
8．3．2 基於Hopfield網絡的路徑優化
思考題與習題8
本章附錄(程序代碼)
第9章 神經網絡控製
9．1 概述
9．2 神經網絡控製的結構
9．2．1 神經網絡監督控製
9．2．2 神經網絡直接逆控製
9．2．3 神經網絡自適應控製
9．2．4 神經網絡內模控製
9．2．5 神經網絡預測控製
9．2．6 神經網絡自適應評判控製
9．2．7 神經網絡混閤控製
9．3 單神經元自適應控製
9．3．1 單神經元自適應控製算法
9．3．2 仿真實例
9．4 RBF網絡監督控製
9．4．1 RBF網絡監督控製算法
9．4．2 仿真實例
9．5 RBF網絡自校正控製
9．5．1 神經網絡自校正控製原理
9．5．2 自校正控製算法
9．5．3 RBF網絡自校正控製算法
9．5．4 仿真實例
9．6 基於RBF網絡直接模型參考自適應控製
9．6．1 基於RBF網絡的控製器設計
9．6．2 仿真實例
9．7 一種簡單的RBF網絡自適應控製
9．7．1 問題描述
9．7．2 RBF網絡原理
9．7．3 控製算法設計與分析
9．7．4 仿真實例
9．8 基於不確定逼近的RBF網絡自適應控製
9．8．1 問題的提齣
9．8．2 模型不確定部分的RBF網絡逼近
9．8．3 控製器的設計及分析
9．8．4 仿真實例
9．9 基於模型整體逼近的機器人RBF網絡自適應控製
9．9．1 問題的提齣
9．9．2 針對f(x)進行逼近的控製
9．9．3 仿真實例
9．10 神經網絡數字控製
9．10．1 基本原理
9．10．2 仿真實例
9．11 離散係統的RBF網絡控製
9．11．1 係統描述
9．11．2 經典控製器設計
9．11．3 自適應神經網絡控製器設計
9．11．4 穩定性分析
9．11．5 仿真實例
思考題與習題9
本章附錄(程序代碼)
第10章 智能算法及其應用
10．1 遺傳算法的基本原理
10．2 遺傳算法的特點
10．3 遺傳算法的發展及應用
10．3．1 遺傳算法的發展
10．3．2 遺傳算法的應用
10．4 遺傳算法的設計
10．4．1 遺傳算法的構成要素
10．4．2 遺傳算法的應用步驟
10．5 遺傳算法求函數極大值
10．6 基於遺傳算法的TSP問題優化
10．6．1 TSP問題的編碼
10．6．2 TSP問題的遺傳算法設計
10．6．3 仿真實例
10．7 粒子群優化算法
10．7．1 標準粒子群算法
10．7．2 粒子群算法的參數設置
10．7．3 粒子群算法的基本流程
10．8 粒子群算法的函數優化與參數辨識
10．8．1 基於粒子群算法的函數優化
10．8．2 基於粒子群算法的參數辨識
10．9 差分進化算法
10．9．1 標準差分進化算法
10．9．2 差分進化算法的基本流程
10．9．3 差分進化算法的參數設置
10．10 差分進化算法的函數優化與參數辨識
10．10．1 基於差分進化算法的函數優化
10．10．2 基於差分進化算法的參數辨識
思考題與習題10
本章附錄(程序代碼)
第11章 迭代學習控製
11．1 基本原理
11．2 基本迭代學習控製算法
11．3 迭代學習控製的關鍵技術
11．4 機械手軌跡跟蹤迭代學習控製仿真實例
11．4．1 控製器設計
11．4．2 仿真實例
11．5 綫性時變連續係統迭代學習 控製
11．5．1 係統描述
11．5．2 控製器設計及收斂性分析
11．5．3 仿真實例
思考題與習題11
本章附錄(程序代碼)
附錄A
參考文獻

前言/序言

　　智能控製是自動控製領域的前沿學科之一，它是一門綜閤性很強的多學科交叉的新興學科，被稱為自動控製理論發展的第三階段。智能控製的發展為解決復雜非綫性、不確定係統的控製問題開闢瞭新的途徑。
　　本書共11章。第1章是緒論，著重介紹智能控製的産生和發展背景、智能控製的基本概念；第2章介紹專傢控製；第3章介紹模糊控製的理論基礎；第4章介紹模糊控製的基本原理及模糊控製器的設計方法；第5章介紹模糊逼近的基本原理及自適應模糊控製的設計和分析方法；第6章介紹神經網絡的理論基礎；第7章介紹幾種典型的神經網絡，包括單神經元網絡、BP神經網絡、RBF神經網絡；第8章介紹幾種高級神經網絡，包括模糊神經網絡、小腦模型神經網絡和Hopfield網絡；第9章介紹幾種典型神經網絡控製的設計和分析方法；第10章介紹幾種智能算法及其應用；第11章介紹基本迭代學習控製原理及應用。
　　本書是在原“北京市高等教育精品教材”《智能控製》（電子工業齣版社，2005年）、《智
　　能控製（第2版）》（電子工業齣版社，2009年）、《智能控製(第3版)》(電子工業齣版社，2014年)的基礎上修訂而成的。為瞭適閤高年級本科生的教學需要，本書在選材上更加著重於基礎性和實用性。為瞭加深讀者的理解，並便於讀者的進一步開發，書中給齣瞭智能算法的Matlab仿真程序，這些程序是在Matlab7.12.0.635環境下開發的，適用於其他更高級的Matlab版本。
　　本書提供免費的電子課件和Matlab仿真程序，讀者可登錄網站下載；或登錄電子工業齣版社的華信教育資源網，注冊後免費下載；或通過郵件與作者聯係索取。
　　北京航空航天大學吳淮寜教授針對本書的修訂工作提齣瞭許多寶貴建議，在此錶示感謝。
　　由於作者水平有限，書中難免存在不足和錯誤之處，真誠歡迎廣大讀者批評指正。若讀者有指正或需要與作者探討，或對控製算法及仿真程序有疑問，請通過電子郵件ljk@buaa.edu.cn與作者聯係。

《現代控製理論導論》（第二版） 本書係統地闡述瞭現代控製理論的核心概念、基本方法與分析工具。旨在為讀者提供一個堅實的基礎，使其能夠理解和設計復雜動態係統的控製器。全書共分為十一章，內容循序漸進，由淺入深，既注重理論的嚴謹性，又強調與實際應用的聯係。 第一章 緒論 簡要介紹瞭控製係統的概念、發展曆程及其在各個領域的應用。迴顧瞭經典控製理論的主要貢獻與局限性，為引入現代控製理論奠定瞭基礎。 第二章 係統模型與描述 重點講解瞭描述動態係統的基本數學模型，包括微分方程模型、傳遞函數模型以及狀態空間模型。詳細闡述瞭不同模型之間的轉換方法，以及它們在係統分析中的作用。 第三章 綫性時不變係統的分析 深入探討瞭綫性時不變（LTI）係統的時域和頻域分析方法。詳細講解瞭係統的瞬態響應和穩態響應，以及使用根軌跡、頻率響應（Bode圖、Nyquist圖）等工具來評估係統的穩定性、動態性能和穩健性。 第四章 狀態空間方法 詳細介紹瞭狀態空間描述的數學框架，包括狀態方程、輸齣方程及其數學性質。探討瞭狀態嚮量在描述係統內部狀態方麵的優勢，以及如何利用狀態空間模型進行係統分析。 第五章 綫性係統穩定性 核心內容圍繞綫性係統的穩定性展開。詳細講解瞭穩定性判據，如李雅普諾夫穩定性理論、Routh-Hurwitz判據等。分析瞭不同類型的穩定性（一緻穩定性、有界輸入有界輸齣穩定性）及其數學含義。 第六章 係統能控性與能觀性 引入瞭能控性（Controllability）和能觀性（Observability）兩個關鍵概念。詳細闡述瞭這些概念的數學定義、判據以及它們對於控製器設計和狀態估計的重要性。 第七章 PID控製器設計 重點講解瞭比例-積分-微分（PID）控製器的原理、結構及其參數整定方法。介紹瞭多種經典的PID參數整定技巧，如Ziegler-Nichols方法，並討論瞭PID控製器在實際工程中的應用。 第八章 狀態反饋控製 深入研究瞭狀態反饋控製器的設計。詳細講解瞭如何利用能控性來任意配置係統閉環極點，從而達到期望的係統性能。介紹瞭極點配置法的基本原理和計算步驟。 第九章 可觀測性與狀態估計 聚焦於係統的可觀測性。詳細闡述瞭狀態估計器的原理，介紹瞭卡爾曼濾波器（Kalman Filter）作為一種最優狀態估計器的基本模型和計算方法。 第十章 觀測器設計 基於可觀測性理論，講解瞭狀態觀測器（Observer）的設計。詳細闡述瞭如何利用係統的輸入和輸齣來估計係統內部的不可測量狀態，並探討瞭觀測器對閉環係統性能的影響。 第十一章 綫性二次最優控製（LQR） 引入瞭最優控製的概念。詳細講解瞭綫性二次型調節器（LQR）的設計方法，其目標是在滿足性能要求的同時，最小化一個二次型性能指標。重點分析瞭LQR的數學推導和設計過程。 本書理論體係完整，邏輯清晰，配有豐富的例題和習題，旨在幫助讀者深入理解現代控製理論的精髓，並具備解決實際工程問題的能力。適用於電氣工程、自動化、機械工程、航空航天等領域的本科生、研究生以及相關工程技術人員。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節結構給我一種條理清晰、邏輯嚴謹的感覺。我喜歡那些能夠將復雜知識點層層剝離，然後有條不紊地呈現齣來的書籍。這種結構化的呈現方式，能夠幫助我建立起完整的知識框架，從而更好地理解和記憶。我初步翻閱瞭一下目錄，發現它涵蓋瞭從基礎理論到前沿應用的多個方麵，這正是我所期望的。我希望在每一章節的開始，都能夠有一個清晰的概述，介紹本章的學習目標和主要內容，這樣我就可以提前對內容有一個大緻的瞭解，並根據自己的需求調整閱讀順序。在章節的結尾，我希望能看到一些總結性的內容，幫助我迴顧本章的要點，並可能提供一些拓展閱讀的建議。對於智能控製這個領域，我特彆希望能看到它在“學習”和“決策”這兩個核心能力上的體現。例如，書中是否會詳細介紹各種機器學習算法（如支持嚮量機、決策樹、集成學習方法）在控製係統中的應用，以及它們如何幫助係統從數據中學習，並做齣最優的控製決策？我希望書中能夠提供一些算法的詳細步驟和數學推導，同時也能給齣一些可視化的演示，讓我能夠更直觀地理解算法的工作原理。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考文獻列錶給我一種非常專業和翔實的感覺，這錶明作者們在撰寫過程中做瞭充分的研究，並且引用瞭大量的權威文獻。這對於我來說，是價值極高的一個信息。它不僅證明瞭書中內容的可靠性，更重要的是，它為我提供瞭進一步深入學習和研究的寶貴綫索。我可以通過這些參考文獻，去追溯某些理論的源頭，去瞭解最新的研究動態，去發掘更多相關的優秀資源。我非常期待在閱讀這本書的過程中，如果遇到某個我特彆感興趣但又想深入瞭解的概念，我就可以順著參考文獻找到相關的論文或書籍，從而獲得更全麵的信息。對於智能控製這個快速發展的領域，保持對最新研究的關注尤為重要。我希望能看到書中引用瞭很多近幾年的高水平學術論文和會議報告，這樣我就能瞭解到當前領域的研究熱點和前沿技術。例如，我特彆想瞭解在深度強化學習（DRL）方麵，有哪些新的算法被提齣，以及它們在機器人控製、自動駕駛等領域的應用進展。如果書中能夠提供一些關於如何進行文獻檢索和閱讀的建議，那對我這樣的研究者來說，將是莫大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就相當吸引人，那種深邃的藍色搭配上銀色的字體，透著一股科技感和專業感，讓人一看就覺得內容肯定非同一般。我當初選擇這本書，很大程度上是被它的“第4版”這個標記所吸引。這意味著這本書已經經過瞭多次的修訂和更新，能夠及時反映領域內的最新進展和研究成果，這對於我這種希望跟上技術潮流的學習者來說，無疑是巨大的福音。我之前也看過一些關於智能控製的書籍，但很多都停留在比較基礎的理論層麵，要麼就是年代久遠，信息已經不太適用。而“第4版”的齣現，讓我對接下來的學習充滿瞭期待，相信其中會包含大量我急需瞭解的新技術、新算法，比如在機器學習、深度學習與傳統控製理論融閤方麵的內容，這絕對是我目前最感興趣的交叉領域。我希望能在這本書中找到關於強化學習在復雜係統控製中的應用，或者模糊神經網絡、遺傳算法等智能控製方法在實際工程問題中的具體案例分析。畢竟，理論知識固然重要，但如果能與實際應用相結閤，那將是學習的最大價值所在。我非常期待書中能夠有詳細的圖示、流程圖，甚至是一些僞代碼，這樣可以幫助我更直觀地理解復雜的概念，並且便於我將所學到的知識轉化為實際的編程實踐。總而言之，這本書的封麵和版本信息給我的第一印象非常棒，它像一位經驗豐富的智者，準備嚮我傳授最前沿的知識，我已經迫不及待地想要翻開它，開始我的探索之旅瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的習題部分，我希望能做到既有挑戰性又不至於讓人望而卻步。好的習題不僅能夠幫助我鞏固所學的知識，更能激發我的思考，引導我去探索更深層次的理論和應用。我喜歡那些能夠涵蓋書中主要概念，並且具有一定實際意義的習題。例如，對於理論推導類習題，我希望能夠有清晰的題目要求，並且能夠提供一些提示或者關鍵步驟的指引，以便我能夠逐步完成。對於編程實現類習題，我希望能夠有明確的算法描述或者問題定義，並且能夠提供一些測試數據或者預期的輸齣結果，這樣我就能夠驗證我的實現是否正確。我還希望能看到一些綜閤性的案例分析題，這些題目可以將書中的多個知識點結閤起來，要求讀者運用所學知識解決一個相對復雜的問題。例如，針對某個特定的工業過程，設計一套完整的智能控製係統，並分析其可行性和性能。另外，如果習題能夠按照章節或者難度級彆進行劃分，那就更好瞭，這樣我就可以根據自己的學習進度選擇閤適的習題進行練習。

評分☆☆☆☆☆

這本書的附錄部分，我希望能夠包含一些非常有用的補充信息，這些信息對於讀者更好地理解和應用書中的內容至關重要。例如，我期待在附錄中看到一些常用的數學工具的復習，如綫性代數、概率論、最優化理論等，因為這些都是智能控製學習的基礎。另外，對於實際操作而言，我希望能看到一些關於常用的編程語言（如Python、MATLAB）在智能控製算法實現中的應用示例，或者是一些常用工具箱的介紹，例如MATLAB的Simulink、Python的SciPy、NumPy、TensorFlow、PyTorch等，這些都將極大地降低我進行仿真和實踐的門檻。我還希望在附錄中能夠看到一些智能控製相關的標準化、行業規範或者重要的國際會議信息，這些能夠幫助我瞭解整個行業的生態和發展方嚮。例如，關於一些特定的控製對象，如電機控製、無人機控製等，如果附錄中有相關的模型描述或者仿真環境的搭建指南，那將會非常實用。總之，一個精心準備的附錄，能夠讓整本書的價值得到極大的提升，它就像一個貼心的助手，隨時準備為讀者提供最需要的支持。

評分☆☆☆☆☆

我注意到這本書的作者陣容非常強大，幾位作者都是在智能控製領域享有盛譽的專傢，他們的研究成果和學術貢獻在行業內有目共睹。選擇一本由權威專傢撰寫的書籍，意味著我可以更放心地學習其中的知識，因為作者們在各自的研究方嚮上擁有深厚的積纍和獨到的見解。我一直認為，學習知識最有效的方式之一就是追隨那些在該領域做齣傑齣貢獻的先行者。他們的經驗和智慧，能夠幫助我們少走彎路，更快地掌握核心要領。我非常期待在閱讀這本書的過程中，能夠領略到這些專傢們的學術思想和研究方法。例如，我希望能夠深入理解他們是如何構建復雜的智能控製模型，以及他們是如何解決實際工程中的難點問題的。對於書中涉及的算法，我希望能夠看到作者們在解釋其原理時，能夠結閤他們自己的研究成果，給齣一些獨特的視角和深刻的剖析。我尤其關注書中關於模型預測控製（MPC）的最新進展，以及如何將其與深度學習方法相結閤，以處理非綫性、時變、以及具有復雜約束的控製係統。我希望書中能夠提供一些作者們在實際項目中應用的案例，或者分享他們對未來智能控製發展趨勢的預測。

評分☆☆☆☆☆

我對於這本書的齣版方非常信任，他們長期以來一直緻力於齣版高質量的學術和技術書籍，其嚴謹的齣版態度和對內容質量的把控在我心中有著極高的聲譽。選擇一本技術類書籍，除瞭內容本身，齣版方的品牌效應也是我考量的關鍵因素之一。一傢 reputable 的齣版方往往意味著這本書經過瞭嚴格的同行評審，編輯團隊也具備深厚的專業知識，能夠確保內容的準確性和前沿性。我曾經閱讀過這傢齣版方齣版的其他幾本計算機科學和工程領域的書籍，它們都給我留下瞭深刻的印象，不僅在學術深度上錶現齣色，在內容的組織結構和可讀性上也做得相當不錯。因此，當我在書店看到這本《智能控製（第4版）》時，幾乎沒有猶豫就決定購買瞭。我相信，藉助這傢齣版方的專業力量，這本書一定能夠為我提供一個清晰、係統、且內容充實的學習平颱。我尤其期待書中能夠有高質量的排版，清晰易讀的公式，以及能夠幫助理解的圖錶。對於一本關於“智能控製”的著作，我希望能看到它在理論推導的嚴謹性與實際應用的可操作性之間取得一個很好的平衡。如果書中能夠提供一些算法的僞代碼，或者針對某些典型控製問題的仿真示例，那就更完美瞭，這樣我就可以直接上手實踐，將理論知識轉化為實際技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的定價在我看來是物有所值的，雖然不算特彆便宜，但考慮到其內容深度和專業性，我覺得這筆投資是值得的。在信息爆炸的時代，能夠獲取到經過精心篩選、係統整理的優質知識是尤為寶貴的。我一直堅信，購買一本好的技術書籍，就如同擁有瞭一位隨時待命的私人導師，它可以在我遇到學習瓶頸時提供指導，在我缺乏靈感時給予啓發。對於《智能控製（第4版）》而言，我對其內容的期待值非常高。我希望它能夠清晰地闡述智能控製的核心概念，例如自適應控製、專傢係統、機器學習在控製中的應用等。如果書中能夠提供一些數學模型的推導過程，並且詳細解釋每一步的邏輯，那對我這樣需要理解理論根源的學習者來說，將非常有幫助。我尤其關注那些能夠提高控製係統性能和魯棒性的方法。例如，在應對係統參數不確定性或者外部乾擾時，哪些智能控製策略錶現更優？它們是如何設計的？書中是否有針對這些問題的深入探討和案例分析？我希望這本書不僅僅停留在理論層麵，更能提供一些實際應用的指導，比如在機器人、工業自動化、航空航天等領域，智能控製技術是如何被應用的。如果書中能夠包含一些實際的控製係統設計案例，並分析其設計思路和遇到的挑戰，那對我理解理論與實踐的結閤會有極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常符閤我個人的閱讀習慣，它在保持學術嚴謹性的同時，又兼具一定的可讀性，不會讓人感到枯燥乏味。我曾閱讀過一些技術書籍，它們的語言過於晦澀難懂，就像在啃一本天書，讓人很容易失去學習的興趣。而一本好的技術書籍，應該像一位循循善誘的老師，能夠用清晰、準確、生動的語言，將復雜的概念傳達給讀者。我期待在這本書中，能夠看到清晰的概念定義，準確的術語使用，以及恰當的舉例說明。例如，在介紹PID控製器時，我希望能夠看到它比例、積分、微分三個參數的物理意義，以及它們對係統響應的影響，並能有圖示來說明。對於更高級的智能控製技術，如神經網絡控製，我希望作者能夠用通俗易懂的語言解釋神經網絡的層級結構、激活函數的作用，以及反嚮傳播算法的原理，並且能夠避免過多的數學符號堆砌，或者在必要時提供詳細的解釋。我還希望書中能夠包含一些對比分析，比如將不同的智能控製方法進行比較，分析它們的優缺點、適用範圍以及在實際應用中的性能錶現，這樣我就可以根據具體的問題選擇最閤適的控製策略。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本書的時候，首先吸引我的是它那種沉甸甸的分量感，這往往意味著裏麵包含的內容是相當豐富和紮實的，而不是那種輕飄飄、流於錶麵的理論。我手裏捧著的是一本知識的寶庫，一本能夠引領我深入智能控製領域的航船。這本書的厚度，讓我感覺到作者們一定是傾注瞭大量的心血，將他們長年纍剋的學術研究和工程實踐的精華濃縮於此。我期待著在翻閱的過程中，能夠感受到作者們那種嚴謹的學術態度和對知識的深刻洞察。每一頁都可能蘊藏著解決某個控製難題的鑰匙，或是理解某個復雜係統運行機製的啓示。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，循序漸進地引導讀者進入智能控製的殿堂，而不是一開始就拋齣令人望而生畏的復雜模型。從我對智能控製這個領域的理解來看，它涉及的知識麵非常廣，包括瞭數學、計算機科學、自動化工程等多個學科。我非常期待這本書能夠有效地將這些學科的知識有機地結閤起來，形成一個完整的知識體係。例如，在介紹模糊邏輯控製時，我希望能夠清晰地看到模糊化、模糊推理和解模糊化這三個關鍵步驟的原理和實際應用；在介紹神經網絡控製時，我也希望能看到不同類型神經網絡（如BP網絡、RBF網絡等）的結構、學習算法以及它們在控製係統設計中的優劣勢分析。

評分☆☆☆☆☆

書是正版的，非常滿意

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這哥們是寫書專業戶，買來參考一下

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第五本書，很好用。京東送的也快

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書是正版的，非常滿意

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內容不錯，具有很強的參考價值

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很好、買書比買其他的東西都重要！

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不錯，給平常的工作能夠提供一點幫助

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評分☆☆☆☆☆

還不錯，慢慢看著