经济智能控制系统研究及其应用 吴斌,涂序彦,吴亚东 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴斌，涂序彦，吴亚东 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030248404

商品编码：29721328731

包装：平装

出版时间：2009-06-01

基本信息

书名：经济智能控制系统研究及其应用

定价：45.00元

作者：吴斌,涂序彦,吴亚东

出版社：科学出版社

出版日期：2009-06-01

ISBN：9787030248404

字数：310000

页码：246

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

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内容提要

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本书在经济控制、低成本自动化和智能控制已有成果的基础上，提出和研究开发了经济智能控制系统的概念、设计方法和实现技术。经济智能控制研究发展了经济控制理论及其应用，将面向常规控制系统的经济控制推广到基于计算机网络的智能控制系统中，同时在智能控制系统的设计中引入经济控制的思想，实现经济控制与智能控制的结合，为智能控制的研究和应用进行新的探索，为低成本自动化系统设计提供新的理论方法。
本书可作为从事大型控制、管理与信息系统研究开发与工程设计人员的参考用书，也可供从事智能控制与智能系统研究、设计和应用工作的科技工作者参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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经济智能控制系统研究及其应用 引言 在当今快速发展的经济环境中，如何更有效地驾驭复杂的经济系统，实现资源的最优配置，达成宏观经济调控的既定目标，是各国政府和学术界持续关注的核心课题。传统的经济调控手段往往基于静态的、简化的模型，难以捕捉经济系统内在的高度动态性、非线性和不确定性。随着信息技术的飞速发展，特别是人工智能、大数据分析、机器学习等技术的突破，为构建更智能、更具适应性的经济控制系统提供了前所未有的机遇。 本书《经济智能控制系统研究及其应用》正是在这样的时代背景下，深入探讨了如何运用智能控制理论和技术来革新经济系统的管理与调控模式。它不仅是对经济学理论与控制工程学科交叉融合的深刻探索，更是对未来经济决策智能化方向的积极引领。本书的作者们，吴斌、涂序彦、吴亚东，凭借其在各自领域的深厚造诣，将严谨的学术研究与实际应用相结合，为我们呈现了一部兼具理论深度与实践价值的力作。 第一部分：智能控制理论基础与经济系统的建模 第一章 智能控制理论概述 本章将对智能控制这一新兴学科进行系统性的介绍。智能控制的核心在于赋予控制系统“智慧”，使其能够模拟人类的认知和决策能力，在面对复杂、动态、不确定甚至信息不全的环境时，仍能做出最优或次优的决策。我们将从智能控制的发展历程入手，梳理其主要流派和关键技术，包括但不限于： 模糊逻辑控制 (Fuzzy Logic Control, FLC): 介绍模糊集合论、模糊规则、模糊推理等核心概念，以及如何将人类的经验性知识和模糊判断转化为计算机可理解的控制策略。 神经网络控制 (Neural Network Control, NNC): 探讨人工神经网络（ANN）的结构、学习算法（如BP算法、自组织映射等）及其在系统辨识、模型预测和在线优化等方面的应用。 专家系统 (Expert Systems): 阐述专家系统如何通过知识库和推理引擎来模拟专家的决策过程，以及其在特定领域问题解决中的优势。 遗传算法 (Genetic Algorithms, GA) 与进化计算 (Evolutionary Computation): 介绍模拟自然选择和遗传机制的优化算法，用于解决复杂的搜索和优化问题。 强化学习 (Reinforcement Learning, RL): 讲解智能体（agent）如何通过与环境交互，学习最优的行动策略以最大化累积奖励，这对于经济系统的动态决策尤为重要。 混合智能控制 (Hybrid Intelligent Control): 探讨如何将上述不同智能控制技术有机结合，取长补短，以处理更为复杂和精细化的控制任务。 第二章 经济系统的复杂性与建模挑战 经济系统是人类社会最复杂的系统之一，其内在的非线性、随机性、多尺度性、耦合性以及主体行为的演化性，都给传统的建模和控制方法带来了巨大挑战。本章将深入剖析这些挑战： 非线性与反馈回路: 经济活动中广泛存在非线性关系（如规模报酬递减、网络效应）和复杂的反馈回路（如羊群效应、预期自我实现），这些因素可能导致系统行为的剧烈波动甚至混沌。 随机性与不确定性: 经济系统受到内生和外生的各种随机因素影响，如技术冲击、自然灾害、政策变化、地缘政治风险等，这些不确定性使得精确预测和控制变得极为困难。 多尺度性与耦合性: 经济系统涵盖微观个体行为、企业经营、行业发展、区域经济、宏观经济乃至全球经济等多个尺度，不同尺度之间存在复杂的耦合关系。 主体行为的演化与学习: 经济主体（消费者、生产者、投资者、政策制定者）并非被动适应，而是具有学习能力、适应性和策略选择，其行为模式会随着环境变化而演化，增加了建模的动态难度。 信息不对称与理性限制: 现实经济中普遍存在信息不对称，且个体的认知和计算能力是有限的，这些因素使得市场机制和信息传递并非总是完美的。 在此基础上，本章将探讨如何运用现代数学和计算科学的工具来构建更贴近现实的经济模型，为智能控制的应用奠定基础。这可能包括： 基于代理的模型 (Agent-Based Models, ABM): 模拟大量具有自主行为的经济代理，通过其相互作用来涌现宏观经济现象，这与智能控制的去中心化思想有契合之处。 计量经济学模型的新发展: 介绍非线性计量模型、时间序列模型、动态随机一般均衡模型（DSGE）的改进，以及如何融入机器学习方法来提升模型的刻画能力。 网络化经济模型: 考虑经济主体之间通过复杂网络结构进行交互，如金融网络、供应链网络等，分析其对系统稳定性和风险传播的影响。 第二部分：经济智能控制系统的设计与实现 第三章 基于模糊逻辑的经济调控策略 模糊逻辑控制以其能够处理模糊信息和人类经验性知识的能力，在经济领域具有广泛的应用潜力。本章将重点介绍： 模糊化与去模糊化: 如何将经济变量（如失业率、通货膨胀率、GDP增长率）模糊化，建立模糊论域和模糊语言变量（如“高增长”、“低通胀”）。 模糊规则库的构建: 如何基于经济学理论、政策经验或专家知识，构建一系列“IF-THEN”形式的模糊控制规则。例如，“IF 通货膨胀率 IS 高 AND GDP增长率 IS 低 THEN 紧缩货币政策 IS 适度”。 模糊推理机制: 介绍Mamudani、Larsen等模糊推理方法，如何在模糊规则的基础上，推导出具体的控制信号。 应用实例: 探讨模糊逻辑在宏观经济政策（如货币政策、财政政策）的制定与调整中的应用，例如，如何设计一个能够根据通胀和失业情况自动调整利率的模糊控制器。同时，也会涉及在微观层面，如企业库存管理、生产计划调度等方面的应用。 第四章 基于神经网络的经济预测与最优控制 神经网络以其强大的函数逼近和模式识别能力，为经济预测和决策提供了新的工具。本章将聚焦神经网络在经济智能控制中的应用： 经济时间序列预测: 运用多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）等模型，对GDP、CPI、股票价格等关键经济指标进行预测。 系统辨识: 利用神经网络学习经济系统的动态行为，构建隐式的非线性模型，用于后续的控制设计。 最优控制策略设计: 模型预测控制 (Model Predictive Control, MPC) 与神经网络: 将神经网络作为经济系统的预测模型，应用于MPC框架，实现对未来一系列经济变量的预测，并基于此优化当前的控制输入（如财政支出、税率）。 价值函数逼近与强化学习: 运用神经网络逼近经济系统的价值函数或Q函数，结合强化学习算法（如Q-learning, Deep Q-Network, Actor-Critic），训练智能体在复杂经济环境下学习最优的序贯决策策略。例如，在动态随机一般均衡（DSGE）框架下，使用强化学习来寻找最优的货币政策路径。 应用案例: 模拟金融市场波动预测与风险对冲、最优能源价格策略、自动驾驶的宏观经济政策调整等。 第五章 混合智能控制在经济系统中的协同优化 现实经济问题的复杂性往往需要多种智能控制技术的协同作用。本章将探讨如何构建混合智能控制系统： 模糊神经网络 (Fuzzy Neural Networks, FNN): 结合模糊逻辑的解释性和神经网络的学习能力，构建能够同时处理模糊信息和进行自适应学习的经济控制系统。 遗传算法与神经网络/模糊逻辑的结合: 利用遗传算法优化神经网络的结构和参数，或优化模糊逻辑控制器的隶属度函数和规则库，从而获得性能更优的控制器。 基于多智能体系统的经济协调: 探讨如何设计一个由多个相互作用的智能体组成的系统，每个智能体代表一个经济参与者（如企业、消费者）或政策部门，通过分布式学习和协调机制，实现全局最优或区域最优。 数据驱动的自适应控制: 强调在海量经济数据的基础上，构建能够实时监测系统状态、检测异常并进行在线调整的自适应智能控制系统。 计算平台与工程实现: 讨论实现这些混合智能控制系统所需的计算资源、软件工具（如Python的scikit-learn, TensorFlow, PyTorch库；MATLAB的Fuzzy Logic Toolbox, Neural Network Toolbox）以及分布式计算框架。 第三部分：经济智能控制系统的应用与展望 第六章 宏观经济政策的智能调控应用 本章将聚焦于将智能控制技术应用于宏观经济政策的实际调控场景，解决现实世界中的棘手问题： 货币政策的动态优化: 设计智能货币政策规则，使其能够根据经济指标的实时变化，动态调整利率、准备金率等工具，以实现通胀稳定和经济增长的双重目标，并避免滞胀和经济衰退。 财政政策的智能配置: 利用智能系统优化财政支出结构和税收政策，提高财政政策的针对性和有效性，例如，在经济下行时，智能地识别需要支持的行业和人群，并精准投放财政资源。 宏观审慎监管: 应用智能控制技术来监测金融系统的系统性风险，设计预警机制和调控工具，防止金融危机的发生。例如，通过神经网络分析大量金融数据，预测资产泡沫的形成，并触发相应的监管措施。 国际经济协调: 探讨如何利用智能控制理论来协调不同国家之间的宏观经济政策，以应对全球性经济挑战，如气候变化、供应链中断等。 第七章 微观经济主体行为的智能模拟与优化 除了宏观调控，智能控制技术在微观经济领域的应用同样具有巨大潜力： 企业经营决策优化: 生产与库存管理: 利用智能控制系统，根据市场需求预测、原材料成本波动和生产能力限制，实现最优的生产计划和库存水平，最大化企业利润。 定价策略: 结合消费者行为模型和市场竞争分析，通过机器学习和强化学习，动态调整产品价格，以应对市场变化并提升销售额。 供应链优化: 构建智能化的供应链管理系统，实现对物流、信息流和资金流的实时监控和协同优化，提高供应链的弹性和效率。 金融投资策略的智能决策: 量化交易: 利用神经网络和机器学习算法分析海量金融数据，开发高频交易、套利交易等量化投资策略。 投资组合优化: 通过智能算法实现风险和收益的动态平衡，构建适应市场波动的最优投资组合。 消费者行为建模与营销: 个性化推荐: 基于消费者的购买历史、浏览行为和偏好，利用推荐系统提供个性化的产品和服务。 动态定价与促销: 根据消费者对价格的敏感度和购买意愿，智能地进行动态定价和设计促销活动。 第八章 挑战、伦理考量与未来展望 本书的最后一章将回归到对智能控制技术在经济领域应用的更深层次的探讨，包括： 数据质量与可获得性: 经济数据的真实性、准确性和完整性是智能控制系统成功应用的基础，同时也面临数据孤岛、数据泄露等挑战。 模型的解释性与可信度: 许多深度学习模型被认为是“黑箱”，其决策过程难以解释，这在需要高透明度和问责制的经济政策制定中是一个重要问题。如何提升模型的可解释性，增加政策制定者和公众的信任度。 算法偏见与公平性: 智能算法可能继承或放大训练数据中的偏见，导致对特定群体产生不公平的决策结果，例如，在信贷审批或招聘过程中。需要研究如何设计公平且无偏见的智能经济控制系统。 “模型风险”与系统性风险: 过度依赖某一特定模型或控制算法，当模型失效或被攻击时，可能引发意想不到的系统性风险，需要审慎评估和设计鲁棒的控制架构。 技术变革对经济结构的影响: 智能控制技术的广泛应用将深刻改变经济运行的模式，可能导致一些传统职业的消失，也可能创造新的就业机会，如何应对这些社会经济转型。 监管框架的建设: 随着智能经济控制系统的普及，需要建立相应的法律法规和监管框架，以规范其应用，防范潜在风险。 未来研究方向: 更强大的自适应与鲁棒性: 发展能够应对突发性、颠覆性冲击的更具弹性的控制系统。 人机协同智能: 探索如何实现人类专家与智能控制系统之间的有效协同，融合人类的直觉、经验与AI的计算能力。 去中心化智能经济系统: 探索基于区块链等去中心化技术的智能合约和经济治理模型。 跨学科融合的深化: 加强经济学、控制科学、计算机科学、统计学、行为科学等多个领域的交叉研究。 结语 《经济智能控制系统研究及其应用》一书，通过对智能控制理论的深入阐述、对经济系统复杂性的深刻洞察，以及对多种智能控制技术在宏观和微观经济领域应用的详细解析，为我们描绘了一幅经济管理与调控智能化的美好蓝图。本书的研究成果不仅具有重要的学术价值，更对推动经济高质量发展、提升国家经济治理能力、应对全球经济挑战具有深远的实践意义。它鼓励我们以更开放的视角，拥抱技术变革，不断探索和实践，以智能化的力量，驾驭未来的经济发展浪潮。

评分☆☆☆☆☆

最近拜读的这本《量子信息基础与计算物理前沿》，让我的思维完全进入了一个截然不同的维度——微观世界的奇异规则。这本书的难度是毋庸置疑的，它需要读者对线性代数和高等物理有扎实的背景知识。作者没有试图将量子力学“通俗化”，而是以一种近乎教科书式的严谨性，详细阐述了希尔伯特空间、密度矩阵、量子纠缠等核心概念。我尤其欣赏作者在介绍 Shor 算法和 Grover 算法时，对量子门操作序列的分解与可视化处理，这使得原本抽象的量子计算过程变得相对直观。这本书的魅力在于其对“不可能”的探索。它不是关于如何优化现有系统，而是关于如何利用自然界最深层的物理规律来创造出完全不同计算范式的可能性。它给我的感觉是，每一次翻页都是对传统确定性思维的一次挑战。尽管我可能无法立刻将书中的内容应用到任何工程项目中，但这种对基础科学边界的拓展认知，极大地激发了我对未来技术潜力（如新型传感和材料设计）的想象力，它像是一束来自未来的光，照亮了当前工程领域的局限。

评分☆☆☆☆☆

与前两本专注于技术实现或理论建模的书籍相比，我手上的这本《全球供应链风险与韧性重构》则更偏向于宏观管理和战略决策层面，它提供了一种完全不同的审视复杂性的视角。这本书的叙事风格相当成熟且具有前瞻性，它将焦点从单一的技术控制单元转移到了跨国界、多利益相关方的集成网络上。作者通过分析近年来几次重大地缘政治事件和自然灾害对全球生产网络的影响，有力地论证了“韧性”这一概念在现代商业环境中的核心地位。书中提出的“多点备份策略”和“情景规划矩阵”等工具，对于企业高层管理者来说，无疑具有极高的参考价值。它的语言风格趋向于商业分析报告，数据引用丰富，逻辑推导严密，但又不失对未来趋势的深刻洞察。虽然书中涉及的数学模型主要是基于网络科学的矩阵分析，但其核心价值在于引导读者跳出“效率最大化”的传统思维定式，转而关注系统在遭受冲击时的“恢复能力”。读完后，我对“控制”的理解被极大地拓宽了，它不再仅仅是反馈调节，更是一种预见、缓冲和快速适应外部冲击的系统能力。

评分☆☆☆☆☆

初翻这本厚重的著作，首先映入眼帘的是其严谨的学术框架和对前沿技术的大胆探索，尽管我手中的这本书并非您提及的《经济智能控制系统研究及其应用》，但它在另一个交叉领域——《复杂系统动力学建模与优化方法》——的呈现方式，却给我留下了深刻印象。这本书的开篇没有急于抛出复杂的数学公式，而是从一个宏大的哲学命题入手，探讨了如何在高度不确定性中构建可预测的模型。作者团队显然在理论基础的构建上花费了巨大的心血，对经典控制理论的局限性进行了深刻的反思，并引入了非线性动力学、混沌理论等多个跨学科视角。尤其值得称道的是，书中对于“涌现性”的讨论，它并非仅仅停留在概念层面，而是通过一系列精心设计的仿真案例，展示了局部简单规则如何导致整体复杂行为的产生与演化。这种由浅入深、层层递进的叙述逻辑，使得即便是初次接触复杂系统理论的读者，也能逐步把握其核心脉络。阅读过程中，我能感受到作者们试图搭建一座连接纯数学理论与工程实践之间的桥梁的努力，尽管过程中需要频繁查阅一些高级微积分和拓扑学的辅助材料，但最终获得的认知提升是巨大的，这无疑是一部值得反复研读的深度参考书。

评分☆☆☆☆☆

我最近在读的这本《面向工业物联网的边缘计算架构设计》，给我的感受是极其“接地气”和务实的。这本书的重点完全聚焦于如何将理论转化为可操作的系统蓝图。它没有过多纠缠于控制论的深层哲学，而是直接切入了当下工程师们最头疼的实际问题：如何在资源受限的边缘设备上高效部署复杂的决策算法，并保证系统的实时性和可靠性。书中详尽地对比了不同硬件平台（如FPGA、嵌入式SoC）的性能指标，并针对特定应用场景（如远程资产监控与故障预测）给出了详细的软件栈配置指南。我特别欣赏作者在介绍MEC（移动边缘计算）与5G网络协同优化时所采用的图表和流程图，它们清晰地揭示了数据流动的路径和潜在的瓶颈所在。读完特定章节后，我立即尝试按照书中的步骤在我的小型实验平台上部署了一个轻量级的传感器数据融合模块，结果发现，相比于我之前依赖的零散的技术文档和社区帖子，这本书提供了一个结构化、经过验证的解决方案。这种即插即用、立竿见影的效果，让这本书更像是一本高级实战手册，而非纯粹的学术专著，其价值在于解决了“如何做”的关键问题。

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与那些侧重于硬核算法或前沿理论的书籍相比，这本《人机交互的认知负荷模型与评估方法》则显得异常关注“用户体验”这一软性但决定性的因素。这本书的视角非常独特，它将“系统”的定义延伸到了操作者的大脑。作者大量引用了认知心理学、神经科学的实验结果，试图用量化的指标来衡量复杂控制界面对操作人员认知资源的消耗程度。例如，书中对“心智模型一致性”的讨论，分析了为什么即便是数学上最优的控制算法，如果其可视化呈现方式与用户的固有认知模型相悖，依然会导致高错误率和高压力。书中的案例分析非常生动，通过眼动追踪数据和生理反馈指标，直观地展示了在紧急情况下，优秀和糟糕的界面设计所带来的决策延迟差异。这对我理解“智能系统”的应用层面有了质的飞跃——一个真正“智能”的系统，必须是能够高效、低认知负担地与人类使用者协作的系统。这本书的写作风格流畅且富有人文关怀，它提醒我们，无论底层技术多么先进，最终的成功都系于人与机器之间的有效沟通，这是一种对工程实践的深刻反思。