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智能控制導(dǎo)論-(第二版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787517013204
- 條形碼：9787517013204 ; 978-7-5170-1320-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能控制導(dǎo)論-(第二版) 本書特色
《智能控制導(dǎo)論（第2版）》介紹 智能控制的基本概念、原理、技術(shù)與應(yīng)用。全書共10 章，第1章介紹智能控 制的概況，第2章至第10章逐一研究了遞階控制、專 家控制、模糊控制、神經(jīng)控制、學(xué)習(xí) 控制、進化控制與免疫控制、多真體控制、網(wǎng)絡(luò)控制 和復(fù)合智能控制等系統(tǒng)。第二版進行 了較大更新，加強了模糊控制和神經(jīng)控制的計算，充 實了網(wǎng)絡(luò)控制內(nèi)容，對其他各章也做 了一些調(diào)整與增刪。本書內(nèi)容系統(tǒng)、全面、新穎、精 練，反映出國內(nèi)外智能控制研究和應(yīng) 用的*新進展，是一本智能控制的導(dǎo)論性教材。 《智能控制導(dǎo)論（第2版）》可作為高等學(xué)校自 動化、電氣工程與自動化、智能科學(xué)與技術(shù)、測控工 程、信息 工程、機電工程和電子工程等專業(yè)本科生的智能控制 類課程的教材，也可供從事智能控制 與智能系統(tǒng)研究、設(shè)計、開發(fā)和應(yīng)用的科技工作者參 考，還可作為大專院校和高等職業(yè)技 術(shù)學(xué)院相關(guān)專業(yè)的教材或教學(xué)參考書。
智能控制導(dǎo)論-(第二版) 內(nèi)容簡介
本書介紹智能控制的基本概念、工作原理、關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用，涉及智能控制的起源與發(fā)展，定義、特點、結(jié)構(gòu)、分類，遞階控制、專家控制、模糊控制、神經(jīng)控制、學(xué)習(xí)控制、基于MAS控制、網(wǎng)絡(luò)控制、進化控制、免疫控制和復(fù)合控制等系統(tǒng)。全書與時俱進，內(nèi)容新穎，反映國內(nèi)外智能控制的*新進展，是一部高水平的智能控制專著與教材。
智能控制導(dǎo)論-(第二版) 目錄
第二版前言
**版前言
第1章 概述
1.1 智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展
1.1.1 自動控制面臨的機遇與挑戰(zhàn)
1.1.2 智能控制的發(fā)展和學(xué)科的建立
1.2 智能控制的基本知識
1.2.1 智能控制的定義與特點
1.2.2 智能控制器的一般結(jié)構(gòu)
1.2.3 智能控制系統(tǒng)的分類
1.3 人工智能的學(xué)派理論與計算方法
1.3.1 人工智能的學(xué)派理論及其對智能控制的影響
1.3.2 人工智能與智能控制的計算方法
1.4 智能控制的結(jié)構(gòu)理論
1.4.1 二元交集結(jié)構(gòu)理論
1.4.2 三元交集結(jié)構(gòu)理論
1.4.3 四元交集結(jié)構(gòu)理論
1.5 本書概要
習(xí)題1
第2章 遞階控制
2.1 遞階智能機器的一般結(jié)構(gòu)
2.2 遞階智能控制系統(tǒng)舉例
2.2.1 汽車自主駕駛系統(tǒng)的組成
2.2.2 汽車自主駕駛系統(tǒng)的遞階結(jié)構(gòu)
2.2.3 自主駕駛系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與控制算法
2.2.4 自主駕駛系統(tǒng)的試驗結(jié)果
2.3 本章小結(jié)
習(xí)題2
第3章 專家控制
3.1 專家系統(tǒng)的基本概念
3.1.1 專家系統(tǒng)的定義與一般結(jié)構(gòu)
3.1.2 專家系統(tǒng)的建造步驟
3.2 專家系統(tǒng)的主要類型及其結(jié)構(gòu)
3.2.1 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)
3.2.2 基于框架的專家系統(tǒng)
3.2.3 基于模型的專家系統(tǒng)
3.3 專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與類型
3.3.1 專家控制系統(tǒng)的控制要求與設(shè)計原則
3.3.2 專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
3.3.3 專家控制系統(tǒng)的類型
3.4 專家控制系統(tǒng)應(yīng)用舉例
3.4.1 實時控制系統(tǒng)的特點與要求
3.4.2 高爐監(jiān)控專家系統(tǒng)
3.5 本章小結(jié)
習(xí)題3
第4章 模糊控制
4.1 模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
4.1.1 模糊集合、模糊邏輯及其運算
4.1.2 模糊關(guān)系與模糊變換
4.1.3 模糊邏輯推理
4.1.4 模糊判決方法
4.2 模糊控制系統(tǒng)的原理與結(jié)構(gòu)
4.2.1 模糊控制原理
4.2.2 模糊控制系統(tǒng)的工作原理
4.3 模糊控制器的設(shè)計內(nèi)容
4.3.1 模糊控制器的設(shè)計內(nèi)容與原則
4.3.2 模糊控制器的控制規(guī)則形式
4.4 模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計方法
4.4.1 模糊系統(tǒng)設(shè)計的查表法
4.4.2 模糊系統(tǒng)設(shè)計的梯度下降法
4.4.3 模糊系統(tǒng)設(shè)計的遞推*小二乘法
4.4.4 模糊系統(tǒng)設(shè)計的聚類法
4.5 模糊控制器的設(shè)計實例與實現(xiàn)
4.5.1 模糊控制器設(shè)計
4.5.2 模糊控制器的在線實現(xiàn)
4.6 matlab模糊控制工具箱簡介
4.7 本章小結(jié)
習(xí)題4
第5章 神經(jīng)控制
5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步知識
5.1.1 神經(jīng)元及其特性
5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與智能控制
5.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本類型和學(xué)習(xí)算法
5.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型模型
5.1.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識表示與推理
5.2 神經(jīng)控制的結(jié)構(gòu)方案
5.2.1 nn學(xué)習(xí)控制
5.2.2 nn直接逆模控制與內(nèi)模控制
5.2.3 nn自適應(yīng)控制
5.3 神經(jīng)控制器的設(shè)計
5.3.1 神經(jīng)控制系統(tǒng)的設(shè)計內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
5.3.2 神經(jīng)控制器的訓(xùn)練與學(xué)習(xí)算法
5.4 matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱及其仿真
5.4.1 matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱圖形用戶界面設(shè)計
5.4.2 基于simulink的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其控制仿真
5.5 本章小結(jié)
習(xí)題5
第6章 學(xué)習(xí)控制
6.1 學(xué)習(xí)控制概述
6.1.1 學(xué)習(xí)控制的定義與研究意義
6.1.2 學(xué)習(xí)控制的發(fā)展及其與自適應(yīng)控制的關(guān)系
6.1.3 對學(xué)習(xí)控制的要求
6.2 學(xué)習(xí)控制方案
6.2.1 基于模式識別的學(xué)習(xí)控制
6.2.2 迭代學(xué)習(xí)控制
6.2.3 重復(fù)學(xué)習(xí)控制
6.2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)控制
6.3 學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)應(yīng)用舉例
6.3.1 無縫鋼管張力減徑過程壁厚控制迭代學(xué)習(xí)控制算法
6.3.2 鋼管壁厚迭代學(xué)習(xí)控制的仿真及應(yīng)用結(jié)果
6.4 本章小結(jié)
習(xí)題6
第7章 進化控制與免疫控制
7.1 遺傳算法簡介
7.1.1 遺傳算法的基本原理
7.1.2 遺傳算法的求解步驟
7.2 進化控制基本原理
7.2.1 進化控制原理與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
7.2.2 進化控制的形式化描述
7.3 進化控制系統(tǒng)示例
7.4 免疫算法和人工免疫系統(tǒng)原理
7.4.1 自然免疫系統(tǒng)的概念、組成與功能
7.4.2 免疫算法的提出和定義
7.4.3 免疫算法的步驟和框圖
7.5 免疫控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
7.6 免疫控制系統(tǒng)示例
7.7 本章小結(jié)
習(xí)題7
第8章 多真體控制
8.1 分布式人工智能與真體（agent）
8.1.1 分布式人工智能
8.1.2 agent及其特性
8.1.3 真體的結(jié)構(gòu)
8.2 多真體系統(tǒng)
8.2.1 多真體系統(tǒng)的模型和結(jié)構(gòu)
8.2.2 多真體系統(tǒng)的協(xié)作、協(xié)商和協(xié)調(diào)
8.2.3 多真體系統(tǒng)的學(xué)習(xí)與規(guī)劃
8.3 多真體控制系統(tǒng)的工作原理
8.3.1 mas控制系統(tǒng)的基本原理和結(jié)構(gòu)
8.3.2 mas控制系統(tǒng)的信息模型
8.4 本章小結(jié)
習(xí)題8
第9章 網(wǎng)絡(luò)控制
9.1 計算機網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)控制基礎(chǔ)
9.1.1 計算機網(wǎng)絡(luò)及其結(jié)構(gòu)
9.1.2 數(shù)據(jù)通信與網(wǎng)絡(luò)通信
9.1.3 網(wǎng)絡(luò)控制的基本問題
9.2 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與特點
9.2.1 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的一般原理與結(jié)構(gòu)
9.2.2 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的特點與影響因素
9.3 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的性能評價標準
9.3.1 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量
9.3.2 系統(tǒng)控制性能
9.4 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的應(yīng)用舉例
9.4.1 煙草包裝網(wǎng)絡(luò)測控系統(tǒng)的工作原理
9.4.2 煙草包裝網(wǎng)絡(luò)測控系統(tǒng)的功能與特色
9.5 本章小結(jié)
習(xí)題9
第10章 復(fù)合智能控制
10.1 復(fù)合智能控制概述
10.2 模糊神經(jīng)復(fù)合控制原理
10.3 模糊神經(jīng)復(fù)合控制系統(tǒng)舉例
10.3.1 自學(xué)習(xí)模糊神經(jīng)控制模型
10.3.2 自學(xué)習(xí)模糊神經(jīng)控制算法
10.3.3 弧焊過程自學(xué)習(xí)模糊神經(jīng)控制系統(tǒng)
10.4 專家模糊復(fù)合控制器
10.4.1 專家模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
10.4.2 專家模糊控制系統(tǒng)示例
10.5 仿人控制
10.5.1 仿人控制的基本原理和原型算法
10.5.2 仿人控制器的屬性與設(shè)計依據(jù)
10.5.3 仿人智能控制器的設(shè)計與實現(xiàn)步驟
10.6 本章小結(jié)
習(xí)題10
附錄 各章教學(xué)重點、難點和要求
參考文獻
**版前言
第1章 概述
1.1 智能控制的產(chǎn)生與發(fā)展
1.1.1 自動控制面臨的機遇與挑戰(zhàn)
1.1.2 智能控制的發(fā)展和學(xué)科的建立
1.2 智能控制的基本知識
1.2.1 智能控制的定義與特點
1.2.2 智能控制器的一般結(jié)構(gòu)
1.2.3 智能控制系統(tǒng)的分類
1.3 人工智能的學(xué)派理論與計算方法
1.3.1 人工智能的學(xué)派理論及其對智能控制的影響
1.3.2 人工智能與智能控制的計算方法
1.4 智能控制的結(jié)構(gòu)理論
1.4.1 二元交集結(jié)構(gòu)理論
1.4.2 三元交集結(jié)構(gòu)理論
1.4.3 四元交集結(jié)構(gòu)理論
1.5 本書概要
習(xí)題1
第2章 遞階控制
2.1 遞階智能機器的一般結(jié)構(gòu)
2.2 遞階智能控制系統(tǒng)舉例
2.2.1 汽車自主駕駛系統(tǒng)的組成
2.2.2 汽車自主駕駛系統(tǒng)的遞階結(jié)構(gòu)
2.2.3 自主駕駛系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與控制算法
2.2.4 自主駕駛系統(tǒng)的試驗結(jié)果
2.3 本章小結(jié)
習(xí)題2
第3章 專家控制
3.1 專家系統(tǒng)的基本概念
3.1.1 專家系統(tǒng)的定義與一般結(jié)構(gòu)
3.1.2 專家系統(tǒng)的建造步驟
3.2 專家系統(tǒng)的主要類型及其結(jié)構(gòu)
3.2.1 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)
3.2.2 基于框架的專家系統(tǒng)
3.2.3 基于模型的專家系統(tǒng)
3.3 專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與類型
3.3.1 專家控制系統(tǒng)的控制要求與設(shè)計原則
3.3.2 專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
3.3.3 專家控制系統(tǒng)的類型
3.4 專家控制系統(tǒng)應(yīng)用舉例
3.4.1 實時控制系統(tǒng)的特點與要求
3.4.2 高爐監(jiān)控專家系統(tǒng)
3.5 本章小結(jié)
習(xí)題3
第4章 模糊控制
4.1 模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
4.1.1 模糊集合、模糊邏輯及其運算
4.1.2 模糊關(guān)系與模糊變換
4.1.3 模糊邏輯推理
4.1.4 模糊判決方法
4.2 模糊控制系統(tǒng)的原理與結(jié)構(gòu)
4.2.1 模糊控制原理
4.2.2 模糊控制系統(tǒng)的工作原理
4.3 模糊控制器的設(shè)計內(nèi)容
4.3.1 模糊控制器的設(shè)計內(nèi)容與原則
4.3.2 模糊控制器的控制規(guī)則形式
4.4 模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計方法
4.4.1 模糊系統(tǒng)設(shè)計的查表法
4.4.2 模糊系統(tǒng)設(shè)計的梯度下降法
4.4.3 模糊系統(tǒng)設(shè)計的遞推*小二乘法
4.4.4 模糊系統(tǒng)設(shè)計的聚類法
4.5 模糊控制器的設(shè)計實例與實現(xiàn)
4.5.1 模糊控制器設(shè)計
4.5.2 模糊控制器的在線實現(xiàn)
4.6 matlab模糊控制工具箱簡介
4.7 本章小結(jié)
習(xí)題4
第5章 神經(jīng)控制
5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步知識
5.1.1 神經(jīng)元及其特性
5.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與智能控制
5.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本類型和學(xué)習(xí)算法
5.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型模型
5.1.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識表示與推理
5.2 神經(jīng)控制的結(jié)構(gòu)方案
5.2.1 nn學(xué)習(xí)控制
5.2.2 nn直接逆模控制與內(nèi)模控制
5.2.3 nn自適應(yīng)控制
5.3 神經(jīng)控制器的設(shè)計
5.3.1 神經(jīng)控制系統(tǒng)的設(shè)計內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
5.3.2 神經(jīng)控制器的訓(xùn)練與學(xué)習(xí)算法
5.4 matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱及其仿真
5.4.1 matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱圖形用戶界面設(shè)計
5.4.2 基于simulink的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其控制仿真
5.5 本章小結(jié)
習(xí)題5
第6章 學(xué)習(xí)控制
6.1 學(xué)習(xí)控制概述
6.1.1 學(xué)習(xí)控制的定義與研究意義
6.1.2 學(xué)習(xí)控制的發(fā)展及其與自適應(yīng)控制的關(guān)系
6.1.3 對學(xué)習(xí)控制的要求
6.2 學(xué)習(xí)控制方案
6.2.1 基于模式識別的學(xué)習(xí)控制
6.2.2 迭代學(xué)習(xí)控制
6.2.3 重復(fù)學(xué)習(xí)控制
6.2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)控制
6.3 學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)應(yīng)用舉例
6.3.1 無縫鋼管張力減徑過程壁厚控制迭代學(xué)習(xí)控制算法
6.3.2 鋼管壁厚迭代學(xué)習(xí)控制的仿真及應(yīng)用結(jié)果
6.4 本章小結(jié)
習(xí)題6
第7章 進化控制與免疫控制
7.1 遺傳算法簡介
7.1.1 遺傳算法的基本原理
7.1.2 遺傳算法的求解步驟
7.2 進化控制基本原理
7.2.1 進化控制原理與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
7.2.2 進化控制的形式化描述
7.3 進化控制系統(tǒng)示例
7.4 免疫算法和人工免疫系統(tǒng)原理
7.4.1 自然免疫系統(tǒng)的概念、組成與功能
7.4.2 免疫算法的提出和定義
7.4.3 免疫算法的步驟和框圖
7.5 免疫控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
7.6 免疫控制系統(tǒng)示例
7.7 本章小結(jié)
習(xí)題7
第8章 多真體控制
8.1 分布式人工智能與真體（agent）
8.1.1 分布式人工智能
8.1.2 agent及其特性
8.1.3 真體的結(jié)構(gòu)
8.2 多真體系統(tǒng)
8.2.1 多真體系統(tǒng)的模型和結(jié)構(gòu)
8.2.2 多真體系統(tǒng)的協(xié)作、協(xié)商和協(xié)調(diào)
8.2.3 多真體系統(tǒng)的學(xué)習(xí)與規(guī)劃
8.3 多真體控制系統(tǒng)的工作原理
8.3.1 mas控制系統(tǒng)的基本原理和結(jié)構(gòu)
8.3.2 mas控制系統(tǒng)的信息模型
8.4 本章小結(jié)
習(xí)題8
第9章 網(wǎng)絡(luò)控制
9.1 計算機網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)控制基礎(chǔ)
9.1.1 計算機網(wǎng)絡(luò)及其結(jié)構(gòu)
9.1.2 數(shù)據(jù)通信與網(wǎng)絡(luò)通信
9.1.3 網(wǎng)絡(luò)控制的基本問題
9.2 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與特點
9.2.1 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的一般原理與結(jié)構(gòu)
9.2.2 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的特點與影響因素
9.3 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的性能評價標準
9.3.1 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量
9.3.2 系統(tǒng)控制性能
9.4 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的應(yīng)用舉例
9.4.1 煙草包裝網(wǎng)絡(luò)測控系統(tǒng)的工作原理
9.4.2 煙草包裝網(wǎng)絡(luò)測控系統(tǒng)的功能與特色
9.5 本章小結(jié)
習(xí)題9
第10章 復(fù)合智能控制
10.1 復(fù)合智能控制概述
10.2 模糊神經(jīng)復(fù)合控制原理
10.3 模糊神經(jīng)復(fù)合控制系統(tǒng)舉例
10.3.1 自學(xué)習(xí)模糊神經(jīng)控制模型
10.3.2 自學(xué)習(xí)模糊神經(jīng)控制算法
10.3.3 弧焊過程自學(xué)習(xí)模糊神經(jīng)控制系統(tǒng)
10.4 專家模糊復(fù)合控制器
10.4.1 專家模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
10.4.2 專家模糊控制系統(tǒng)示例
10.5 仿人控制
10.5.1 仿人控制的基本原理和原型算法
10.5.2 仿人控制器的屬性與設(shè)計依據(jù)
10.5.3 仿人智能控制器的設(shè)計與實現(xiàn)步驟
10.6 本章小結(jié)
習(xí)題10
附錄 各章教學(xué)重點、難點和要求
參考文獻
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智能控制導(dǎo)論-(第二版) 作者簡介
蔡自興，聯(lián)合國專家、國際導(dǎo)航與運動控制科學(xué)院院士、紐約科學(xué)院院士，首屆全國高校國家級教學(xué)名師獎、徐特立教育獎、寶鋼全國優(yōu)秀教師特等獎獲得者。主要從事計算機智能系統(tǒng)、人工智能、智能控制、智能機器人研究。已在國內(nèi)外公開出版專著和教材40部，發(fā)表論文報告近千篇，主持、參加包括國家重大和重點項目在內(nèi)的科教研究40多項，獲國際獎勱2項、國家級獎勵2項、省部級以上獎勵10多項，主持多門國家精品課程、國家級精品視頻公開課、國家精品資源共享課、國家級雙語教學(xué)課程、國家級教學(xué)團隊等教改項目的教學(xué)與建設(shè)。現(xiàn)為中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，兼任中國人工智能學(xué)會榮譽副理事長、中國自動化學(xué)會理事、中國計算機學(xué)會人工智能與模式識別專業(yè)委員會委員等職。曾任第八屆湖南省政協(xié)副主席，全國政協(xié)第九、十屆委員會委員，中國人工智能學(xué)會副理事長及智能機器人專業(yè)委員會主任，北京大學(xué)信息科學(xué)中心、中國科學(xué)院自動化研究所和俄羅斯科學(xué)院圣彼得堡自動化與信息學(xué)研究所客座研究員，美國倫塞勒工學(xué)院和丹麥技術(shù)大學(xué)客座教授，國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、北京郵電大學(xué)等校兼職教授等職。
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