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智能控制 第3版 版權信息
- ISBN：9787111734116
- 條形碼：9787111734116 ; 978-7-111-73411-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能控制 第3版 本書特色
《智能控制》(第1版)于2005年由機械工業出版社出版后，在國內許多高校作為教材使用，對于推動智能控制技術的教學發展起到了重要作用；
2007年，本書又獲批作為普通高等教育“十一五”國家級規劃教材進行出版。同時，在第1版教材使用過程中，作者也收到了一些反饋信息，一并在第2版中進行完善修改，主要考慮到本書是面向控制科學與工程相關學科的學生進行，因而在修訂版中主要加強了模糊控制與傳統PID控制之間關系的分析，神經網絡針對系統建模中節點的生長與修剪方法以及智能優化方法在實際系統問題中的應用實例。
人工智能技術經歷了多年的發展，在理論方法和關鍵技術取得突破性進展。這些進展在改造傳統產業中發揮了重要作用，特別在系統控制方面，繼**代、第二代控制理論后，以智能為核心的新一代控制理論正在推動技術的變革和社會進步。另一個方面是，由于智能技術的進步衍生了很多新的產業，如智能駕駛、智慧城市等，突顯了人工智能技術的光輝前景。“人工智能的核心是機器學習”，因此，在本次修訂中以智能技術發展的*新熱點為基礎進行修改。
本書更著重從控制系統的建模、控制與優化的學科內容要求出發，系統地介紹智能理論和方法對控制系統的作用。
從控制系統的建模、控制與優化的學科內容要求出發，系統介紹智能理論和方法對控制系統的作用
智能控制 第3版 內容簡介
本書從控制系統建模、控制與優化的本質要求出發，系統介紹了近年來模糊推理、神經網絡、智能優化理論和方法的作用及意義。作為控制理論和方法的進一步發展，本書著重介紹了智能理論和方法在解決復雜系統控制問題中的方法及意義，同時結合實例介紹智能理論與方法在控制系統中的各種應用。本書共分10章，主要介紹了智能控制的基本概念與研究內容、復雜系統結構與智能控制、模糊集合與模糊推理的數學基礎、常用模糊控制器形式、工作原理和設計過程、機器學習的經典算法、神經元與神經網絡，針對非線性系統的建模和控制問題給出了詳細闡述，以遺傳算法重點介紹了數值優化算法對設計控制系統的作用，*后介紹了數據挖掘、數據校正和數據融合等新技術，并對智能控制的發展進行了展望。 本書可作為高等院校高年級本科生和研究生教材，也可供控制科學與工程、計算機控制、系統工程、電氣工程及相關專業的工程技術人員參考。
智能控制 第3版 目錄
前言
第1章概論1
1.1控制科學發展的新階段——智能控制1
1.2智能控制的基本概念與研究內容3
1.3本書的主要內容6
第2章復雜系統結構與智能控制8
2.1復雜系統的分層遞階智能控制8
2.2專家系統13
2.3學習控制19
2.4習題23
第3章模糊集合與模糊推理24
3.1模糊集合及其運算24
3.2模糊關系與模糊推理31
3.3基于規則庫的模糊推理40
3.4習題49
第4章基于模糊推理的智能控制51
4.1模糊控制系統的基本概念51
4.2模糊控制的基本原理55
4.3模糊控制系統的兩種基本類型60
4.4模糊控制器的設計過程62
4.5模糊控制系統的分析與設計66
4.6模糊控制系統的應用83
4.7習題90
第5章基于經典機器學習方法的智能控制92
5.1機器學習的基本概念92
5.2決策樹93
5.3支持向量機96
5.4主成分分析102
5.5經典機器學習在控制領域的應用104
5.6習題113
第6章神經元與神經網絡115
6.1神經網絡的基本概念115
6.2前饋神經網絡120
6.3反饋神經網絡125
6.4模糊神經網絡130
6.5深度學習141
6.6習題149
第7章基于神經網絡的智能控制150
7.1神經網絡建模150
7.2神經網絡控制160
7.3神經網絡控制系統的分析169
7.4神經網絡控制系統的應用174
7.5習題183
第8章智能控制中的現代優化方法185
8.1遺傳算法的基本原理185
8.2遺傳算法在加熱爐控制系統建模中的應用197
8.3遺傳算法在模糊控制器設計中的應用203
8.4遺傳算法在神經網絡控制器設計中的應用205
8.5其他現代優化方法207
8.6習題210
第9章控制系統數據處理的智能方法211
9.1數據挖掘與信息處理的基本概念211
9.2基于智能技術的控制系統數據挖掘212
9.3基于智能技術的控制系統數據校正與數據融合223
9.4基于數據驅動的TBM地質適應性控制與輔助決策實例231
9.5習題242
第10章智能控制的進一步發展：自適應與學習控制244
10.1自適應控制244
10.2學習控制245
10.3學習控制和自適應控制的關系246
參考文獻248
第1章概論1
1.1控制科學發展的新階段——智能控制1
1.2智能控制的基本概念與研究內容3
1.3本書的主要內容6
第2章復雜系統結構與智能控制8
2.1復雜系統的分層遞階智能控制8
2.2專家系統13
2.3學習控制19
2.4習題23
第3章模糊集合與模糊推理24
3.1模糊集合及其運算24
3.2模糊關系與模糊推理31
3.3基于規則庫的模糊推理40
3.4習題49
第4章基于模糊推理的智能控制51
4.1模糊控制系統的基本概念51
4.2模糊控制的基本原理55
4.3模糊控制系統的兩種基本類型60
4.4模糊控制器的設計過程62
4.5模糊控制系統的分析與設計66
4.6模糊控制系統的應用83
4.7習題90
第5章基于經典機器學習方法的智能控制92
5.1機器學習的基本概念92
5.2決策樹93
5.3支持向量機96
5.4主成分分析102
5.5經典機器學習在控制領域的應用104
5.6習題113
第6章神經元與神經網絡115
6.1神經網絡的基本概念115
6.2前饋神經網絡120
6.3反饋神經網絡125
6.4模糊神經網絡130
6.5深度學習141
6.6習題149
第7章基于神經網絡的智能控制150
7.1神經網絡建模150
7.2神經網絡控制160
7.3神經網絡控制系統的分析169
7.4神經網絡控制系統的應用174
7.5習題183
第8章智能控制中的現代優化方法185
8.1遺傳算法的基本原理185
8.2遺傳算法在加熱爐控制系統建模中的應用197
8.3遺傳算法在模糊控制器設計中的應用203
8.4遺傳算法在神經網絡控制器設計中的應用205
8.5其他現代優化方法207
8.6習題210
第9章控制系統數據處理的智能方法211
9.1數據挖掘與信息處理的基本概念211
9.2基于智能技術的控制系統數據挖掘212
9.3基于智能技術的控制系統數據校正與數據融合223
9.4基于數據驅動的TBM地質適應性控制與輔助決策實例231
9.5習題242
第10章智能控制的進一步發展：自適應與學習控制244
10.1自適應控制244
10.2學習控制245
10.3學習控制和自適應控制的關系246
參考文獻248
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智能控制 第3版 作者簡介
李少遠 青島科技大學副校長，上海交通大學講席教授。1987年畢業于河北工學院(現河北工業大學)自動控制系，1992年在該系獲得碩士學位，1997年南開大學計算機與系統科學系獲得博士學位，2000年上海交通大學控制科學與工程博士后流動站出站后留校，研究方向為網絡化分布式系統的自適應預測控制、滿意優化控制和生產全過程系統的優化控制，承擔了包括國家自然科學基金重大項目、國家973計劃課題、國家863計劃項目在內的國家級科研項目20余項，主要成果獲得2006年上海市自然科學一等獎(第一完成人) ，2010年獲得首屆楊嘉墀科技獎二等獎，2016年中國自動化學會自然科學一等獎(第一完成人)，2017年國家自然科學二等獎(第二完成人)，2018年國家級教學成果一等獎(第一完成人)。2022年上海市科學技術進步獎一等獎(第一完成人)。2008年獲得國家杰出青年基金資助，入選“萬人計劃”國家級教學名師。
李少遠教授現擔任中國自動化學會副理事長，中國自動化學會過程控制專業委員會副主任，擔任自動化類專業教學指導委員會副主任，國務院學科評議組成員(控制科學與工程)，擔任”Int. J. System Control and Information Processing”國際雜志主編，《控制理論與應用》副主編，及多個雜志的編委。
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