智能控制技术( 十二五) 郭广颂 9787512413498 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭广颂 著

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• 郭广颂
• 十二五
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• 高等教育
• 电子工业出版社
• 9787512413498

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出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512413498

商品编码：29577403862

包装：平装

出版时间：2014-06-01

基本信息

书名：智能控制技术( 十二五)

定价：28.00元

作者：郭广颂

出版社：北京航空航天大学出版社

出版日期：2014-06-01

ISBN：9787512413498

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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郭广颂编写的《智能控制技术(普通高校十二五规划教材)》深入浅出地阐述了智能控制的基本概念、工作原理、控制方法与应用。全书共7章：章概述智能控制的发展历史及主要研究问题；第2章介绍了模糊控制的数学基础；第3～4章介绍了模糊控制的基本工作原理、模糊控制系统设计方法和设计实例；第5章介绍了神经网络结构与神经网络控制类型；第6章介绍了专家系统的工作原理与专家控制系统结构；第7章介绍了遗传算法原理及其在控制中的应用。
　　本书可作为高等院校自动化、机电工程、电子信息类等专业高年级本科生及研究生的教材，也可供从事智能控制与智能系统研究、设计和应用的工程技术人员参考使用。

目录

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章 绪论
　1.1 智能控制的起源与发展
　　1.1.1 控制理论应用面临新的挑战
　　1.1.2 智能控制的提出与发展概况
　　1.1.3 智能控制的特点
　　1.1.4 智能控制的应用
　1.2 智能控制的基本概念
　　1.2.1 智能控制的定义
　　1.2.2 智能控制的结构
　1.3 智能控制的几种形式
　　1.3.1 模糊逻辑控制
　　1.3.2 分级递阶智能控制
　　1.3.3 人工神经网络控制
　　1.3.4 专家控制
　　1.3.5 仿人智能控制
　　1.3.6 学习控制
　1.4 智能控制系统的研究方向和趋势
　　1.4.1 研究方向
　　1.4.2 发展趋势
第2章 模糊控制的数学基础
　2.1 模糊控制概述
　　2.1.1 模糊理论的创立
　　2.1.2 模糊控制的应用
　　2.1.3 模糊控制技术的特点
　　2.1.4 模糊控制技术的发展
　2.2 模糊集合及其表示方法
　　2.2.1 模糊集合的基本概念
　　2.2.2 模糊集合的表示方法
　　2.2.3 模糊集合的运算
　　2.2.4 确定隶属函数的原则
　2.3 模糊关系和模糊矩阵
　　2.3.1 普通关系
　　2.3.2 模糊关系
　2.4 模糊逻辑
　　2.4.1 模糊语言逻辑
　　2.4.2 语言算子
　　2.4.3 模糊逻辑与多值逻辑的区别和联系
　2.5 模糊逻辑推理
　　2.5.1 似然推理
　　2.5.2 模糊条件推理
　　2.5.3 多输入模糊推理
　　2.5.4 多输人多规则推理
第3章 模糊控制的基本原理
　3.1 模糊控制的基本思想
　　3.1.1 模糊控制思想
　　3.1.2 模糊控制系统的基本组成
　　3.1.3 模糊控制器的组成
　3.2 模糊控制基本原理
　　3.2.1 单输入单输出模糊控制原理
　　3.2.2 电热炉炉温模糊控制设计例证
第4章 模糊逻辑控制器及模糊控制系统设计
　4.1 模糊控制器设计的内容
　4.2 模糊控制器结构设计
　　4.2.1 输入输出变量的确定
　　4.2.2 模糊控制器结构的选择
　4.3 模糊控制规则设计
　　4.3.1 输入输出变量词集的选择
　　4.3.2 各模糊变量的模糊子集隶属函数的选择
　　4.3.3 模糊控制规则的建立
　　4.3.4 模糊化和解模糊化方法
　　4.3.5 论域、量化因子和比例因子
　　4.3.6 模糊控制在线推理示例
　　4.3.7 模糊控制器的硬、软件实现
　4.4 模糊控制与PID控制的结合
　　4.4.1 模糊控制器与PID控制器的关系
　　4.4.2 模糊PID控制器的几种形式
　4.5 模糊控制系统设计实例
　　4.5.1 温度控制系统
　　4.5.2 控制系统性能分析
　　4.5.3 模糊控制器的实现
喜5章 神经网络与神经网络控制
　5.1 神经网络基础
　　5.1.1 生物神经元与人工神经元
　　5.1.2 神经网络的发展历史
　　5.1.3 神经网络的分类
　　5.1.4 神经网络的特点及应用领域
　5.2 典型神经网络模型
　　5.2.1 感知机神经网络
　　5.2.2　BP神经网络
　　5.2.3　RBF神经网络
　　5.2.4　Hopfield神经网络
　5.3 神经网络控制
　　5.3.1 神经网络监督控制
　　5.3.2 神经网络直接逆控制
　　5.3.3 神经网络自适应控制
　　5.3.4 神经网络内模控制
　　5.3.5 神经网络PID控制
　　5.3.6 神经网络预测控制
　　5.3.7 神经网络混合控制
有6章 专家控制技术
　6.1 专家系统
　　6.1.1 专家系统发展历史
　　6.1.2 专家系统的结构与类型
　　6.1.3 知识的表示
　　6.1.4 知识的获取
　　6.1.5 专家系统的推理机制
　6.2 专家控制系统
　　6.2.1 专家控制系统原理
　　6.2.2 专家控制系统的类型
　　6.2.3 专家控制系统的设计
第7章 遗传算法与应用
　7.1 遗传算法的基本原理
　　7.1.1 遗传算法的基本操作
　　7.1.2 遗传算法的优化设计
　　7.1.3 遗传算法优化函数实例
　　7.1.4 遗传算法的特点
　7.2 基于遗传算法的参数辨识
　　7.2.1 基于遗传算法的参数辨识方法
　　7.2.2 遗传算法用于控制系统建模与设计
　7.3 基于遗传算法的PID控制参数优化
　　7.3.1 基于遗传算法的控制参数优化方法
　　7.3.2 遗传算法PID参数整定实例
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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现代智能控制系统设计与应用 本书深入探讨了现代智能控制系统的设计原理、关键技术及其广泛的工程应用。在飞速发展的科技时代，传统控制理论在面对复杂、非线性、时变以及充满不确定性的系统时，其局限性日益凸显。智能控制技术应运而生，它借鉴了人类智能的思维方式和学习能力，通过引入人工智能、机器学习、模糊逻辑、神经网络等先进方法，极大地提升了控制系统的性能和适应性。 第一部分：智能控制理论基础 本部分将系统地梳理智能控制的核心理论，为读者构建坚实的知识体系。 模糊控制理论： 模糊逻辑是人类在处理模糊信息和进行不精确推理时的重要工具。我们将从模糊集合、隶属函数、模糊规则、模糊推理等基本概念讲起，深入阐述如何将人类专家经验和领域知识转化为模糊控制器的设计。重点解析模糊控制器的结构，包括模糊化、知识库、模糊推理机和去模糊化等关键环节。通过实例分析，展示模糊控制在处理系统参数不确定性和模型不精确性方面的优势。 神经网络控制： 神经网络作为一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型，具有强大的自学习、自适应和非线性映射能力。我们将详细介绍各种神经网络的结构，如前馈神经网络、循环神经网络、径向基函数网络等，并分析它们在控制领域的适用性。重点讲解神经网络在系统辨识、模型预测、控制器设计等方面的应用。通过反向传播算法等训练方法，使读者理解如何让神经网络“学习”控制策略。 专家系统与知识工程： 专家系统将特定领域的专家知识以规则、框架等形式存储，并利用推理机进行决策。本节将探讨如何构建基于知识的智能控制系统，包括知识表示、知识获取、推理机制等。分析专家系统在诊断、故障排除和决策支持等方面的潜力，以及如何将其与传统的控制算法相结合，形成混合智能控制策略。 机器学习在控制中的应用： 机器学习提供了强大的数据驱动学习能力，为智能控制带来了新的范式。我们将介绍监督学习、无监督学习、强化学习等主流机器学习方法。尤其会重点关注强化学习，它通过与环境的交互来学习最优控制策略，这对于那些难以建立精确数学模型的系统尤为重要。我们将探讨Q学习、深度Q网络(DQN)、策略梯度等算法在控制任务中的应用。 混合智能控制： 现实世界中的许多控制问题，单一的智能控制方法可能难以最优解决。本部分将介绍如何融合多种智能控制技术（如模糊-神经网络混合控制、模糊-神经网络-遗传算法混合控制等），取长补短，以达到更优的控制效果。分析不同智能控制方法的优势互补性，以及如何设计有效的混合结构。 第二部分：智能控制系统的设计方法 本部分将聚焦于如何将理论应用于实践，介绍智能控制系统的设计流程和关键技术。 系统建模与辨识： 在设计智能控制器之前，深入理解被控对象是至关重要的。我们将介绍如何利用模糊逻辑、神经网络等方法进行系统建模，尤其是在系统模型不确定或难以获得精确解析模型的情况下。重点讲解基于数据驱动的系统辨识方法，利用历史数据训练模型，从而为后续的控制器设计奠定基础。 智能控制器设计： 模糊控制器设计： 详细阐述基于规则库和基于模型（如Takagi-Sugeno模型）的模糊控制器设计方法。讨论如何根据系统特性和控制目标，设计合适的隶属函数和模糊规则。 神经网络控制器设计： 介绍直接型和间接型神经网络控制器设计。直接型神经网络直接学习输入到输出的映射，而间接型神经网络则用于系统辨识，然后基于辨识模型设计传统控制器或智能控制器。 混合智能控制器设计： 探讨如何有机地结合模糊逻辑、神经网络、遗传算法、粒子群优化等技术，设计出能够适应复杂环境、具备鲁棒性和优化能力的混合智能控制器。例如，利用遗传算法优化模糊控制器的隶属函数和规则，或利用神经网络逼近复杂的控制函数。 自适应与鲁棒控制： 智能控制技术天然具备自适应和鲁棒性。本节将深入探讨如何设计能够实时调整参数、适应系统变化和外部扰动的自适应智能控制器。分析模糊自适应控制器、神经网络自适应控制等。同时，研究如何通过智能方法增强控制器的鲁棒性，使其在存在噪声、参数摄动和非线性干扰的情况下仍能保持良好的性能。 优化与学习算法： 智能控制器的性能很大程度上依赖于其学习和优化能力。我们将介绍和分析各种优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等，以及它们在优化控制器参数、调整模糊隶属函数、训练神经网络等方面的应用。重点讲解强化学习算法在实现无模型自学习控制方面的作用。 仿真与实现： 在实际部署智能控制系统之前，仿真验证是必不可少的环节。本部分将介绍常用的仿真工具（如MATLAB/Simulink）以及如何构建智能控制系统的仿真模型。讨论将设计的智能控制器移植到实际硬件平台（如DSP、FPGA、微控制器）时的关键技术和注意事项。 第三部分：智能控制技术的工程应用 本部分将通过一系列实际工程案例，展示智能控制技术在不同领域的广泛应用及其带来的显著效益。 机器人控制： 机器人是智能控制技术的重要应用领域。我们将探讨如何利用模糊逻辑、神经网络和强化学习来实现机器人的路径规划、运动控制、灵巧抓取、环境感知与导航等。例如，在复杂地形中，利用模糊神经网络实现机器人的自适应行走；在人机协作场景下，利用强化学习优化机器人的交互策略。 工业过程控制： 许多工业过程（如化工、冶金、电力）具有高度的非线性、时变性和不确定性。我们将分析如何利用智能控制技术，如模糊PID控制、神经网络预测控制、专家系统故障诊断等，来优化生产效率、提高产品质量、降低能耗并保障安全生产。例如，利用模糊逻辑控制大型工业窑炉的温度，或者利用神经网络预测电力负荷需求。 汽车电子与自动驾驶： 汽车领域是智能控制技术应用的另一大热点。我们将探讨智能控制在发动机管理、制动防抱死系统(ABS)、电子稳定程序(ESP)、自适应巡航控制(ACC)以及自动驾驶系统中的应用。例如，利用模糊逻辑优化ABS的制动压力，或者利用深度学习与强化学习实现车辆的自主泊车和路径跟踪。 航空航天与国防： 航空航天和国防领域对控制系统的性能和可靠性要求极高。我们将展示智能控制技术在飞行器姿态控制、导航制导、目标跟踪、自主起降等方面的应用。例如，利用自适应神经网络控制高超声速飞行器的气动性能，或者利用模糊逻辑实现无人机的自主编队飞行。 生物医学工程： 智能控制技术在生物医学领域也展现出巨大的潜力，如智能假肢控制、药物输送系统、医疗诊断与辅助决策等。我们将介绍如何利用神经网络识别医学影像，或利用模糊逻辑控制可穿戴医疗设备的参数，以提升患者的生活质量和治疗效果。 智能交通系统： 随着城市化进程的加速，智能交通系统成为解决交通拥堵、提高通行效率的重要手段。本节将介绍智能控制在交通信号灯优化、车流调度、路径诱导、公共交通管理等方面的应用。例如，利用强化学习优化路口信号灯配时，或利用模糊逻辑对复杂交通状况进行预测与疏导。 结论 本书旨在为读者提供一个全面而深入的智能控制技术学习平台。通过理论讲解、方法介绍和丰富的应用案例，我们希望帮助读者理解智能控制的核心思想，掌握关键的设计方法，并能够将其灵活应用于各种工程实际问题中。随着人工智能技术的不断发展，智能控制必将在未来的科技进步和产业升级中扮演越来越重要的角色。掌握智能控制技术，就是掌握解决复杂控制难题的有力武器，就是拥抱智能时代的关键一步。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书时，脑海中浮现的，是一个更加智能化的未来图景。我一直以来都对如何让机器和系统能够“感知”、“思考”并“行动”充满好奇。尤其是在接触到一些自动化设备时，我总在想，它们究竟是如何做到如此精确和高效的？传统的控制理论，固然强大，但总觉得在面对一些高度动态、非线性的复杂系统时，显得有些力不从心。 这本书的出现，恰如其分地解答了我心中的疑问。它不仅仅是关于“控制”二字，更是关于“智能”二字的融合。我理解的智能控制，绝非简单的程序设定，而是能够让系统像拥有“智慧”一样，能够理解环境，做出判断，并采取最优的行动。这让我联想到，未来机器人如何才能在复杂的环境中独立完成任务，或者智能家居如何才能真正理解主人的需求并主动服务。 我最感兴趣的部分，是书中关于各种智能控制算法的介绍。例如，那些能够模仿人类学习过程的神经网络，以及那些能够处理模糊信息的模糊逻辑。这些技术，在我看来，是赋予机器“生命”的关键。我一直认为，未来的技术发展，必然会朝着更加“人性化”的方向迈进，而智能控制，正是实现这一目标的重要途径。 这本书给我的，不仅仅是理论上的认知，更是一种实践的指引。我希望能够通过书中介绍的原理和方法，去思考如何在我的专业领域内，引入更智能化的控制手段。比如，在某个需要精密操作的设备上，能否通过引入智能算法，使其性能得到显著提升？又或者，在某个需要大量数据分析的场景下，如何利用智能控制来优化决策过程？ 总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往未来科技大门。它让我看到了，智能控制如何将抽象的理论转化为具体的实践，如何让我们的世界变得更加高效、便捷和充满可能。我期待着，能够在这本书的引导下，开启一段更深入的学习和探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

在浩瀚的书海中，这本书的名字，像一盏明灯，照亮了我对“智能化”未来探索的道路。我一直以来，都对如何让机器和系统能够摆脱被动指令，而拥有主动思考和自我优化的能力，充满了强烈的好奇。传统的控制理论，虽然在工程领域扮演着至关重要的角色，但总觉得在面对那些复杂、模糊、甚至充满随机性的环境时，显得有些力不从心。 “智能控制技术”，这个词组本身就蕴含着无穷的魅力。在我看来，它不仅仅是关于如何让系统“听话”，更是关于如何让系统能够“理解”、“学习”并“适应”。这让我联想到，一个能够自主学习的机器人，如何在陌生的环境中 navigates ；或者，一个能够根据用户习惯，智能调整参数的设备，会给我们的生活带来怎样的便利。 书中对于各种智能控制方法的介绍，让我大开眼界。无论是那些能够处理模糊信息的模糊逻辑，还是那些能够模拟人脑神经网络的学习算法，都让我看到了让机器“聪明”的多种途径。我尤其对那些能够从数据中提取规律，并不断优化自身性能的技术，感到由衷的赞叹。这似乎是迈向人工智能的必由之路。 这本书给我的，不仅仅是理论知识的灌输，更是一种前瞻性的视野。它让我意识到，智能控制并非遥不可及的未来概念，而是已经深入到各个领域的现实技术。从工业制造到医疗健康，从交通运输到环境保护，智能控制的身影无处不在。这让我对将这些技术应用到我的研究领域，充满了信心和期待。 总而言之，这本书不仅仅是一本技术指南，更是一份关于未来科技的启示录。它让我看到了，如何通过融合控制理论和人工智能，来构建更加高效、智能、甚至富有“生命力”的系统。我期待着，能够在这本书的引领下，进一步深入学习和实践，为创造一个更加智能化的世界贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑为我近期在“智能化”这个宏大概念下的探索，注入了一股清流。我一直对如何让系统能够“自主思考”和“自我调整”充满好奇，特别是当它涉及到复杂的工程应用时。我花了大量时间去阅读相关的科普读物，试图理解那些隐藏在自动化背后的逻辑和算法，但往往感觉隔靴搔痒，难以触及核心。直到我偶然发现了这本书，它的名字本身就点亮了我前行的方向。 “智能控制”这个词汇，在我的理解中，早已超越了简单的反馈调节。它意味着系统不再是被动地响应外界指令，而是能够主动地感知环境变化，进行复杂的分析和推理，最终做出最优化的决策。想象一下，一个自动驾驶系统，它不仅仅是遵循预设的路线，而是能够实时感知交通状况、识别行人、预测其他车辆的意图，并根据这些信息动态调整速度和方向，确保行车安全。这种层次的智能，对我来说，一直是一个充满魅力的研究课题。 这本书给我带来的，不仅仅是理论知识的灌输，更重要的是一种思维方式的启迪。它让我意识到，智能控制的核心在于如何有效地建模、如何设计出能够适应不确定性和复杂性的算法。书中对各种智能控制策略的介绍，例如模糊逻辑控制、神经网络控制，以及这些技术在实际应用中的案例，都让我对“智能”有了更深层次的理解。我尤其对如何将这些抽象的理论转化为具体的工程实践感到兴奋，这似乎是我一直以来在理论学习和实践探索之间寻求的桥桥。 我一直对那些能够模拟生物神经网络的控制方法特别感兴趣。比如，我们的大脑是如何在极其复杂的环境中做出如此精准而高效的反应的？而这本书，似乎为我打开了这扇通往仿生智能控制的大门。它深入浅出地讲解了如何利用神经网络的结构和学习能力来构建能够处理非线性、时变系统的控制器。这与我一直以来对“深度学习”等前沿技术的理解不谋而合。我期待能够通过这本书，更系统地掌握这些技术，并思考如何将其应用到我所感兴趣的领域，比如机器人技术或者智能制造。 在我看来，一个真正“智能”的系统，不应该仅仅是按照固定的规则执行任务，而应该具备学习和进化的能力。它应该能够从过去的经验中吸取教训，不断优化自身的性能，甚至在面对前所未有的情况时，也能表现出一定的鲁棒性和适应性。这本书所介绍的智能控制技术，正是试图实现这一目标。它提供了一种全新的视角，让我们思考如何设计出能够“自我完善”的系统，这对于未来的科技发展，特别是人工智能的进步，无疑具有深远的意义。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我首先被它朴实而严谨的标题吸引了——“智能控制技术”。我一直以来都在关注着各种与“智能化”相关的技术发展，但总觉得有些概念过于缥缈，或者过于偏重于某一具体领域的应用，缺乏一个系统性的整体认识。这本书似乎恰好填补了这一空白。它没有故弄玄虚，而是直击核心，用一种比较接地气的方式，向我展示了智能控制的方方面面。 我一直对那些能够处理复杂、模糊、不确定性问题的系统特别着迷。传统的控制理论，虽然在很多领域取得了巨大的成功，但在面对一些非线性、时变、甚至是信息不完全的系统时，往往显得力不从心。而智能控制，就如同为这些“棘手”的问题提供了一把新的钥匙。我迫不及待地想了解，究竟有哪些“智能”的手段，能够让系统摆脱传统控制的局限，变得更加灵活和强大。 这本书让我印象深刻的是，它不仅仅停留在了理论的层面，还给出了许多实际应用的例子。比如，在工业生产过程中，如何利用智能控制技术来提高效率、降低能耗；在交通领域，如何实现更加安全、顺畅的交通管理。这些具体的案例，让我对智能控制的实际价值有了更直观的认识，也激发了我将其应用到我所从事的领域进行尝试的决心。 我一直对那些能够模拟生物学习和决策过程的技术抱有浓厚的兴趣。比如，我们的大脑是如何通过不断地学习和经验积累来做出复杂决策的？而这本书所介绍的某些智能控制方法，比如基于神经网络的控制，似乎就蕴含着这样的思想。它让我看到了，如何通过构建具有学习能力的算法，让系统能够从数据中提取知识，并不断优化自身的行为。 更重要的是，这本书所传达的“智能”理念，让我对未来科技的发展有了更宏大的想象。它不仅仅是关于如何让机器更“聪明”，更是关于如何让系统能够更好地理解和适应我们这个日益复杂的世界。这是一种从被动响应到主动适应的转变，一种从固定指令到自主优化的飞跃。我期待通过这本书，能够更好地理解和掌握这一变革性的技术。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书，对我而言，就像是开启了一扇通往未知领域的探索之门。我一直对那些能够让事物变得“更聪明”、“更高效”的技术充满着迷恋。尤其是在看到一些自动化设备，能够精准地完成复杂任务时，我总是忍不住去思考，它们背后的原理究竟是什么？传统的控制理论，虽然是工业自动化的基石，但总感觉在面对一些充满变数和不确定性的场景时，显得有些捉襟见肘。 这本书的标题——“智能控制技术”，就像一颗颗闪耀的星辰，指引我走向那片更加广阔的智慧领域。我理解的智能控制，早已超越了简单的“执行指令”，而是包含了“理解”、“判断”和“学习”的能力。它让我想象到，未来的交通系统，如何能够根据实时路况，智能地调控车流，从而避免拥堵；或者，智能工厂如何能够根据生产需求，动态地调整生产流程，以达到最优化的生产效率。 令我惊喜的是，书中不仅深入浅出地介绍了各种智能控制的理论基础，还提供了大量生动的实例。这些案例，让我对智能控制的应用前景有了更清晰的认识。比如，在医疗领域，智能控制如何帮助医生进行更精准的手术；在能源领域，如何通过智能调控，实现能源的 tối ưu hóa 利用。这些应用，无不体现了智能控制的巨大潜力和价值。 我尤其对那些能够模仿生物行为，进行自主学习和决策的控制算法，感到无比兴奋。例如，神经网络的引入，就让我看到了让机器拥有“思考”能力的曙光。这与我一直以来对人工智能的理解不谋而合。我迫切地希望，能够通过这本书，掌握这些先进的技术，并思考如何将其应用到我感兴趣的科研方向，去创造出真正具有“智能”的系统。 这本书所带来的，不仅仅是知识的积累，更是一种思维的革新。它让我意识到，未来的科技发展，将是“智能”驱动的。而智能控制，正是实现这一宏大愿景的核心技术之一。我期待着，能够在这本书的陪伴下，深入挖掘智能控制的奥秘，并为构建一个更加智能化的世界贡献自己的力量。