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智能控制原理與應用 第4版 版權信息
- ISBN：9787302670841
- 條形碼：9787302670841 ; 978-7-302-67084-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能控制原理與應用 第4版 本書特色
作者基于對智能控制學科的深刻理解，以新近提出的智能控制學科體系思想為指導，展開全新的構架和內容，反映國內外智能控制的*新發展趨勢和科技內涵。 《智能控制原理與應用（第4版）》論述系統全面：既包括智能控制的傳統基礎理論與技術，又涉及基于數據智能控制的基本原理與方法，全面反映智能控制的發展歷史和科技精髓，能夠較好地滿足不同層次讀者的學習需求。 《智能控制原理與應用（第4版）》理論結合實踐：既有理論、技術和方法的闡述，又有許多應用實例特別是作者研究課題的實例介紹，有助于讀者對智能控制理論方法的深入理解及其應用開發。 《智能控制原理與應用（第4版）》配有慕課資源、教學課件、考試試題、課程案例、實驗指導、思政案例等資源。
智能控制原理與應用 第4版 內容簡介
本書內容包括智能控制概述、基于知識的智能控制、基于數據的智能控制、知識與數據復合智能控制、智能控制的算法與編程、智能控制的計算能力和智能控制的應用等。
全書共15章。第1章是概論，介紹智能控制的產生、作用和發展歷史，敘述智能控制的定義、特點與一般結構，探討智能控制的學科結構理論、學科體系與系統分類。此后內容分成5篇。**篇講述基于知識的智能控制，包括第2~5章，分別介紹遞階控制系統、專家控制系統、模糊控制系統和分布式控制系統。第二篇講述基于數據的智能控制，包括第6~9章，分別介紹神經控制系統、進化控制系統、免疫控制系統和網絡控制系統。第三篇講述知識與數據復合智能控制，包括第10~13章，分別介紹學習控制系統、仿人控制、自然語言控制和復合智能控制。第四篇講述智能控制的算法與編程，包括第14章，介紹智能控制算法編程實現與深度學習開源框架。第五篇講述智能控制的計算能力，包括第15章，介紹智能控制的算力及架構。
本書是相關專業本科生和研究生學習智能控制的優秀教材，也是從事智能控制研究與開發人員進行相關項目研究的綜合手冊和實用指南。
智能控制原理與應用 第4版 目錄
第1章概論
1.1智能控制的產生與發展
1.1.1自動控制的機遇與挑戰
1.1.2智能控制的發展和作用
1.2中國智能控制發展簡史
1.2.1我國智能控制科技成果
1.2.2我國智能控制教育與人才培養
1.2.3我國智能控制存在的問題
1.3智能控制的定義、特點與一般結構
1.3.1智能控制的定義、特點與評價準則
1.3.2智能控制器的一般結構
1.4智能控制的學科結構理論
1.4.1二元交集結構理論
1.4.2三元交集結構理論
1.4.3四元交集結構理論
1.5智能控制的學科體系
1.5.1人工智能的學科體系
1.5.2智能控制的學科體系
1.6本書概要
1.7本章小結
習題1
**篇基于知識的智能控制
第2章遞階控制系統
2.1遞階智能機器的一般理論
2.1.1遞階智能機器的一般結構
2.1.2遞階智能機器的信息論基礎
2.1.3IPDI原理的解析公式
2.2遞階智能控制系統的原理與結構
2.2.1組織級原理與結構
2.2.2協調級原理與結構
2.2.3執行級原理與結構
2.3遞階智能控制系統舉例
2.3.1汽車自主駕駛系統的組成
2.3.2汽車自主駕駛系統的遞階結構
2.3.3自主駕駛系統的軟件結構與控制算法
2.3.4自主駕駛系統的試驗結果
2.4小結
習題2
第3章專家控制系統
3.1專家系統的基本概念
3.1.1專家系統的定義與一般結構
3.1.2專家系統的建造步驟
3.2專家系統的主要類型與結構
3.2.1基于規則的專家系統
3.2.2基于框架的專家系統
3.2.3基于模型的專家系統
3.3專家控制系統的結構與設計
3.3.1專家控制系統的結構
3.3.2專家控制系統的控制要求與設計原則
3.3.3專家控制系統的設計問題
3.4專家控制系統應用舉例
3.4.1實時控制系統的特點與要求
3.4.2高爐監控專家系統
3.5小結
習題3
第4章模糊控制系統
4.1模糊數學基礎
4.1.1模糊集合及其運算
4.1.2模糊關系與模糊變換
4.1.3模糊邏輯語言
4.2模糊推理與模糊判決
4.2.1模糊推理
4.2.2模糊判決
4.3模糊控制系統原理與結構
4.3.1模糊控制原理
4.3.2模糊控制系統的原理結構
4.4模糊控制器的設計內容
4.4.1模糊控制器的設計內容與原則
4.4.2模糊控制器的控制規則形式
4.5模糊控制系統的設計方法
4.5.1模糊系統設計的查表法
4.5.2模糊系統設計的梯度下降法
4.5.3模糊系統設計的遞推*小二乘法
4.5.4模糊系統設計的聚類法
4.6模糊控制器的設計實例與實現
4.6.1造紙機模糊控制系統的設計與實現
4.6.2直流調速系統模糊控制器的設計
4.7小結
習題4
第5章分布式控制系統
5.1分布式人工智能與真體
5.1.1分布式人工智能
5.1.2真體及其特性
5.1.3真體的結構
5.2多真體系統
5.2.1多真體系統的模型和結構
5.2.2多真體系統的協作、協商和協調
5.2.3多真體系統的學習與規劃
5.3多真體控制系統的工作原理
5.3.1MAS控制系統的基本原理和結構
5.3.2MAS控制系統的信息模型
5.4MAS控制系統的設計示例
5.5小結
習題5
第二篇基于數據的智能控制
第6章神經控制系統
6.1人工神經網絡概述
6.1.1神經元及其特性
6.1.2人工神經網絡的基本類型和學習算法
6.1.3人工神經網絡的典型模型
6.1.4基于神經網絡的知識表示與推理
6.2深層神經網絡與深度學習
6.2.1深層神經網絡
6.2.2深度學習的定義與特點
6.2.3深度學習的常用模型
6.2.4深度學習應用舉例
6.3神經控制的結構方案
6.3.1NN學習控制
6.3.2NN直接逆模控制與內模控制
6.3.3NN自適應控制
6.3.4NN預測控制
6.3.5基于CMAC的控制
6.3.6多層NN控制和深度控制
6.3.7分級NN控制
6.4神經控制系統的設計與應用示例
6.4.1石灰窯爐神經內模控制系統的設計
6.4.2神經模糊自適應控制器的設計
6.4.3神經控制系統應用舉例
6.5小結
習題6
第7章進化控制系統
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結構
7.2.2進化控制的形式化描述
7.3進化控制系統示例
7.3.1一種在線混合進化伺服控制器
7.3.2一個移動機器人進化控制系統
7.4小結
習題7
第8章免疫控制系統
8.1免疫算法和人工免疫系統原理
8.1.1免疫算法的提出和定義
8.1.2免疫算法的步驟和框圖
8.1.3人工免疫系統的結構
8.1.4免疫算法的設計方法和參數選擇
8.2免疫控制基本原理
8.2.1免疫控制的系統結構
8.2.2免疫控制的自然計算體系和系統計算框圖
8.3免疫控制系統示例
8.3.1擾動抑制和*優控制器的性能指標
8.3.2基于免疫算法的擾動抑制問題
8.3.3選擇*優參數的計算步驟
8.3.4免疫反饋規則與免疫反饋控制器的設計
8.4小結
習題8
第9章網絡控制系統
9.1網絡控制系統的結構與特點
9.1.1網絡控制系統的一般原理與結構
9.1.2網絡控制系統的特點與影響因素
9.2網絡控制系統的建模與性能評價標準
9.2.1網絡控制系統的建模
9.2.2網絡控制系統的性能評價標準
9.3網絡控制系統穩定性與控制器設計方法
9.3.1網絡控制系統的穩定性
9.3.2網絡控制系統的控制器設計方法
9.4網絡控制系統的調度
9.4.1網絡控制系統的調度方法
9.4.2網絡控制系統調度的時間參數
9.5網絡控制系統的仿真與工程實現
9.5.1網絡控制系統的仿真平臺
9.5.2網絡控制系統的工程實現
9.6網絡控制系統的應用舉例
9.6.1煙草包裝的網絡測控系統
9.6.2熱電廠集散控制系統
9.7小結
習題9
第三篇知識與數據復合智能控制
第10章學習控制系統
10.1學習控制概述
10.1.1學習控制的定義與研究意義
10.1.2學習控制的發展及其與自適應控制的關系
10.1.3控制律映射及對學習控制的要求
10.2學習控制方案
10.2.1基于模式識別的學習控制
10.2.2迭代學習控制
10.2.3重復學習控制
10.2.4增強學習控制
10.2.5基于神經網絡的學習控制
10.3學習控制系統應用舉例
10.3.1無縫鋼管張力減徑過程壁厚控制迭代學習控制算法
10.3.2鋼管壁厚迭代學習控制的仿真及應用結果
10.4小結
習題10
第11章仿人控制
11.1仿人控制基本原理與原型算法
11.1.1仿人控制的基本原理
11.1.2仿人控制的原型算法和智能屬性
11.2仿人控制的特征模型和決策模態
11.2.1仿人控制的特征模式與特征辨識
11.2.2仿人控制的多模態控制
11.3仿人控制器的設計與實現
11.3.1仿人控制系統的設計依據
11.3.2仿人智能控制器設計與實現的一般步驟
11.4仿人控制器的設計與實現示例
11.4.1小車單擺系統仿人控制器的設計
11.4.2小車單擺系統仿人控制器的實現
11.5小結
習題11
第12章自然語言控制
12.1自然語言控制的發展和定義
12.1.1自然語言處理的發展和文本表示方式
12.1.2自然語言控制的定義
12.2自然語言控制的步驟及流程框圖
12.3自然語言控制系統的設計
12.4自然語言控制系統示例
12.4.1基于ChatGPT的機器人控制系統
12.4.2基于自然語言處理的工業機器人自動編程
12.5小結
習題12
第13章復合智能控制
13.1復合智能控制概述
13.2模糊神經復合控制原理
13.3自學習模糊神經控制系統
13.3.1自學習模糊神經控制模型
13.3.2自學習模糊神經控制算法
13.3.3弧焊過程自學習模糊神經控制系統
13.4專家模糊復合控制器
13.4.1專家模糊控制系統的結構
13.4.2專家模糊控制系統示例
13.5進化模糊復合控制器
13.5.1控制器設計步驟和參數優化方法
13.5.2解釋(編碼)函數的設計
13.5.3規則編碼
13.5.4初始種群和適應度函數的計算
13.5.5直流電動機GA優化模糊速度控制系統
13.5.6進化、模糊和神經復合的故障診斷系統設計
13.6小結
習題13
第四篇智能控制的算法與編程
第14章智能控制算法編程實現與深度學習開源框架
14.1智能控制算法的定義、特點與分類
14.1.1智能控制算法的定義與特點
14.1.2智能控制算法的分類
14.2智能控制算法的MATLAB仿真設計與實現
14.2.1MATLAB模糊控制工具箱
14.2.2基于模糊邏輯工具箱的模糊控制器
14.2.3模糊控制系統的Simulink仿真
14.2.4MATLAB神經網絡工具箱及其仿真
14.2.5神經控制算法的MATLAB仿真程序設計與實現
14.2.6模糊控制與神經網絡控制的實驗
14.3Python語言
14.3.1Python簡介
14.3.2Python的基本語法與功能
14.4基于Python的深度學習框架設計
14.4.1深度學習框架的發展
14.4.2深度學習開源框架的比較
14.4.3深度學習框架基本功能
14.4.4基于Python的深度學習算法應用實例分析
14.5小結
習題14
第五篇智能控制的計算能力
第15章智能控制的算力及架構
15.1智能算力的定義與分類
15.1.1智能算力的定義
15.1.2智能算力和芯片的分類
15.2智能芯片的發展
15.2.1智能芯片的發展簡史
15.2.2智能芯片的發展態勢
15.3智能控制算力網絡
15.3.1智能算力網絡的定義和特征
15.3.2智能算力網絡的基本架構和工作機制
15.3.3智能算力網絡的關鍵技術
15.3.4智能算力網絡的應用示例
15.4普適智能算力網絡
15.4.1普適智能算力網絡的基本架構
15.4.2普適智能算力網絡的應用示例
15.5智能控制算力的研究與應用概況
15.6小結
習題15
參考文獻
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智能控制原理與應用 第4版 作者簡介
蔡自興，中南大學自動化學院教授、博士生導師，全國高等學校首屆 教學名師，湖南省自興人工智能研究院首席科學家，聯合國專家、 導航與運動控制科學院院士、紐約科學院院士，亞太人工智能學會會士、中國人工智能學會會士、中國計算機學會會士、中國自動化學會會士，2016年因“對進化優化和智能機器人學的突出貢獻”當選美國電氣與電子工程師學會會士（IEEE Fellow），2019年1月當選IEEE終身會士（Life Fellow），是寶鋼 教師獎特等獎、徐特立教育獎和吳文俊人工智能科技獎成就獎獲得者，入選2017年“科睿唯安” 高被引科學家榜單和2021年斯坦福大學發布的 前2% 科學家終身成就榜單。歷任第八屆湖南省政協副 ，全國政協第九、十屆委員，第三、四屆中國人工智能學會副理事長及智能機器人專業委員會建會會長，湖南省人工智能學會名譽理事長，IEEE計算智能學會獎勵委員會委員和進化計算技術委員會委員，中國自動化學會理事及智能自動化專業委員會委員/顧問、中國計算機學會模式識別與人工智能專業委員會委員等職。受聘美國RPI大學、俄羅斯科學院圣彼得堡信息學與自動化研究所、俄羅斯圣彼得堡科技大學、丹麥技術大學、北京大學信息科學中心、 自動化研究所、國防科技大學、北京航空航天大學、北京郵電大學等10多家單位，任兼職教授、客座教授、客座研究員等。從事高等教育60多年，指導博士和碩士生（含留學碩士生）400多名，為上千研究生和上萬本科生授課，被譽為“蔡自興教授百千萬教育工程”。從事人工智能研究40多年，涉及人工智能基礎、專家系統、智能機器人、智能駕駛、智慧醫療、智能控制等研究方向，是我國人工智能、智能控制、機器人學諸學科的學術帶頭人之一，被譽為“中國人工智能教育 人”“中國智能控制的奠基者”“中國智能機器人學科的創始人”。撰寫出版人工智能領域中英文學術著作和教材60多部（版），在 外發表學術論文千余篇，SCI他引千余次，Google Scholar他引超萬次，CNKI他引數萬次，擁有 外百萬高層讀者。
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