智能控制论 涂序彦,王枞,刘建毅 9787030292773 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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涂序彦，王枞，刘建毅 著

图书标签:

• 智能控制
• 控制理论
• 人工智能
• 系统工程
• 自动化
• 优化算法
• 机器学习
• 涂序彦
• 王枞
• 刘建毅

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030292773

商品编码：29373101179

包装：平装

出版时间：2010-10-01

基本信息

书名：智能控制论

定价：40.00元

作者：涂序彦,王枞,刘建毅

出版社：科学出版社

出版日期：2010-10-01

ISBN：9787030292773

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.318kg

编辑推荐

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智能控制论是控制论向智能水平高度发展的新分支，大系统控制论是控制论向系统规模广度发展的新分支。本书是《大系统控制论》的姐妹篇，是关于智能控制论学科的专著，以“智能特性”为纲编排全书内容，如自寻优、自学习、自识别、自适应、自稳定、自组织、自协调等，重点研究拟人的智能控制系统。

内容提要

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智能控制论（intelligent cybemetics）研究生物与机器的智能控制过程的共同规律，是基于广义智能、面向广义控制的广义智能控制理论，是控制论向智能水平高度发展的新分支。
本书是关于智能控制论学科的专著，以“智能特性”为纲编排全书内容，如自寻优、自学习、自识别、自适应、自稳定、自组织、自协调等，重点研究拟人的智能控制系统。
本书可作为控制学科、智能学科等领域的高年级本科生和研究生的教学参考书，也可供相关领域的研究人员参考。

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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智能控制论：迈向认知边界的智慧之梯 在信息爆炸、技术飞速迭代的时代，“智能”一词早已不再是科幻的代名词，而是深刻地渗透到我们生活的方方面面，成为驱动社会进步的核心力量。从自动驾驶的汽车到精准诊断的医疗设备，从个性化推荐的算法到能够进行复杂对话的虚拟助手，智能的触角延伸得越来越远，深刻地改变着我们认识世界、改造世界的方式。而这一切的背后，都离不开一门深邃而迷人的学科——智能控制论。 智能控制论，顾名思义，是研究智能行为的生成、理解、以及如何通过智能的手段实现对复杂系统的有效控制的科学。它并非仅仅是对传统控制理论的简单叠加，而是融合了数学、计算机科学、信息科学、人工智能、系统科学、认知科学、乃至神经科学等多个学科的精髓，试图揭示智能的本质，并将其应用于解决现实世界中更为复杂、动态、不确定甚至非线性的问题。 理论的基石：从确定性到不确定性的跨越 传统的控制理论，在诸如飞机、火箭、工业生产线等工程领域取得了辉煌的成就。它基于精确的数学模型，能够对系统的行为进行准确的预测和严格的控制。然而，随着研究对象的复杂化，诸如环境的不可预测性、传感器噪声的干扰、以及系统本身的非线性与不确定性，使得传统的模型化方法变得捉襟见肘。例如，如何让机器人更好地适应未知地形？如何让自动驾驶汽车在突发交通状况下做出最优决策？这些都超出了传统精确建模的范畴。 智能控制论正是为了应对这些挑战而生。它不再执着于建立一个“完美”的系统模型，而是承认现实世界的复杂性和不确定性，并致力于在不确定环境中实现鲁棒（Robust）和自适应（Adaptive）的控制。这需要引入更强大的数学工具和更智能的算法。诸如模糊逻辑（Fuzzy Logic）便是其中一个重要的代表。它允许我们用人类的语言和直觉来描述和处理模糊的信息，例如“温度有点高”、“速度还可以”等，并在此基础上进行推理和决策。模糊控制器通过定义一系列“模糊规则”，模拟人类专家的经验和判断，在模型不精确的情况下仍能提供令人满意的控制效果。 概率统计和随机过程理论在智能控制论中也扮演着至关重要的角色。例如，马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）提供了一个框架，用于在随机环境中进行序列决策，这对于机器人规划路径、游戏AI的策略制定等问题至关重要。卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其变种，则是处理带有噪声的传感器数据，估计系统状态的经典算法，广泛应用于导航、跟踪等领域。 算法的革新：学习、推理与决策的融合 智能控制论的核心驱动力之一，便是不断演进的算法。与传统的基于模型进行推导的控制方法不同，智能控制的许多算法更加强调“学习”和“推理”的能力。 机器学习是智能控制论中不可或缺的利器。通过从大量数据中学习，智能控制器能够自动发现数据中的模式和规律，而无需人工显式地编程。神经网络（Neural Networks），尤其是深度学习（Deep Learning）的出现，更是极大地拓展了智能控制的能力。深度神经网络能够自动提取数据的高层次特征，并能够直接从原始传感器输入（如图像、声音）生成控制信号。例如，在自动驾驶领域，深度学习模型可以直接将摄像头捕捉到的道路图像转化为转向、加速、制动的指令，极大地简化了传统复杂的感知、规划、控制流程。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是另一种与智能控制息息相关的机器学习范式。在强化学习中，一个“智能体”（Agent）通过与“环境”（Environment）互动，并根据获得的“奖励”（Reward）或“惩罚”（Penalty）来学习最优的“策略”（Policy），以最大化累积奖励。这种“试错”的学习方式，非常适合于那些难以建立精确模型，或者需要探索最优行为的场景。例如，机器人学会行走、玩电子游戏、优化工厂生产调度等，都可以通过强化学习来解决。 除了机器学习，专家系统（Expert Systems）和知识图谱（Knowledge Graphs）也为智能控制注入了“知识”和“推理”的能力。专家系统模拟人类专家的知识和推理过程，通过一系列规则和事实库来解决特定领域的问题。而知识图谱则以结构化的方式表示实体及其之间的关系，使得智能系统能够进行更深层次的语义理解和推理，从而做出更明智的决策。 面向的挑战：从单体智能到群体协同 智能控制论的研究对象，早已不再局限于单个的控制器或系统。随着物联网（IoT）、分布式系统、以及复杂网络的发展，越来越多的应用场景需要多个智能体协同工作，以实现更宏大的目标。这催生了多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的研究。 在多智能体系统中，每个智能体都拥有一定的自主性和智能，并能够与其他智能体进行交互和协作。如何设计智能体之间的通信协议？如何协调它们的行为以避免冲突并达成全局最优？如何处理智能体故障或不确定的行为？这些都是多智能体系统面临的重大挑战。 分布式智能控制、联邦学习（Federated Learning）等技术，在多智能体系统的研究中发挥着关键作用。分布式智能控制旨在将控制任务分散到多个本地控制器中，并通过通信协调它们的工作，以提高系统的可扩展性和鲁棒性。联邦学习则允许模型在不共享原始数据的情况下进行训练，这对于保护用户隐私和处理分布式数据尤为重要。 应用的前景：智慧生活的无限可能 智能控制论的理论成果，正在以前所未有的速度转化为现实世界的应用，深刻地改变着我们的生活和工作方式。 在交通领域，智能控制论是实现自动驾驶的关键。从环境感知、路径规划到车辆协同，都离不开智能控制算法的支持。无人机、无人车、甚至是未来的无人船，都将受益于智能控制技术，实现更安全、更高效的运输。 在工业领域，智能工厂（Smart Factories）的构建离不开智能控制。例如，工业机器人通过学习能够适应各种生产任务，生产线上的设备能够自适应地调整参数以优化生产效率和产品质量，预测性维护能够提前发现潜在的故障，避免生产中断。 在医疗健康领域，智能控制论的应用也日益广泛。例如，智能手术机器人能够辅助医生完成高精度手术，智能药物输送系统能够根据患者的生理状态实时调整剂量，可穿戴设备能够监测用户的健康状况并提供个性化的健康建议。 在能源领域，智能电网（Smart Grids）的建设需要智能控制来平衡供需、优化能源分配、并整合可再生能源。智能家居系统能够学习用户的偏好，自动调节照明、温度、安防等，提升生活舒适度和能源效率。 未来的展望：走向更高级的智能形态 尽管智能控制论已经取得了巨大的成就，但其探索的脚步并未停止。未来的研究方向将更加聚焦于： 更高层次的认知与决策： 如何让智能系统具备更强的理解能力、推理能力，甚至创造能力？如何让它们能够进行更复杂的战略规划和风险评估？ 跨领域知识的融合与迁移： 如何让智能系统能够学习和应用跨领域的知识，并将其迁移到新的问题中，而不是局限于特定的任务？ 人机协作的深化： 如何设计更加自然、高效的人机交互方式，让智能系统成为人类的得力助手，而不是冰冷的机器？ 安全、公平与可解释性： 随着智能系统在关键领域的作用日益凸显，如何确保其安全可靠、公平公正，并能够解释其决策过程，将成为至关重要的问题。 通用人工智能（AGI）的探索： 尽管距离真正的通用人工智能还有很长的路要走，但智能控制论中的一些思想和技术，无疑是构建更通用、更灵活智能体的基石。 智能控制论，这是一条通往更智慧未来的阶梯。它鼓励我们打破学科界限，拥抱不确定性，并以前所未有的方式理解和改造世界。在这个不断演进的领域中，每一项新的突破，都可能引领我们迈向一个更加智能、更加美好的明天。

评分☆☆☆☆☆

读了《智能控制论》的开头部分，我立刻被其宏大的视角和深刻的洞察力所吸引。作者们似乎并非仅仅停留在对具体控制算法的介绍，而是试图构建一个更具普适性的理论体系，来解释和指导智能系统的设计与应用。这种理论层面的深入探讨，对于那些渴望理解“智能”背后逻辑，而非仅仅是“如何实现”某项功能的读者来说，无疑是一场思想的盛宴。书中对控制论的经典概念的重新解读，并将其与现代智能技术相结合，展现了一种“古为今用，洋为中用”的智慧。我尤其关注书中可能对“涌现”这一概念的阐述，智能系统的复杂性往往体现在其涌现出的宏观行为，而如何通过精巧的控制机制来引导或限制这种涌现，是实现可控智能的关键。虽然我尚未深入探讨其数学公式和证明，但其理论框架的清晰度和逻辑的严谨性，已经让我对后续内容的学习充满期待。这本书不适合那些只想快速掌握某个具体技术栈的读者，它更像是一本需要沉下心来，反复琢磨，才能真正领略其精髓的著作。

评分☆☆☆☆☆

在一次偶然的机会下，我看到了《智能控制论》这本书的介绍。虽然我并非该领域的专业研究人员，但“智能”和“控制”这两个词的结合，立刻勾起了我的好奇心。在当今社会，智能无处不在，从我们使用的手机到自动驾驶汽车，智能技术正在深刻地改变着我们的生活。而“控制”则是一种更基础的科学，它关乎着如何使系统按照我们的意愿运行。这本书是否能够帮助我理解，我们是如何将“智能”融入到“控制”之中，从而创造出更强大、更便捷的系统？我希望书中能够用通俗易懂的语言，解释一些核心的概念，比如什么是“智能”的控制，以及实现智能控制需要具备哪些要素。如果书中能够举出一些实际的例子，说明智能控制论在不同领域的应用，那将对我这样非专业人士来说，将非常有帮助，能够让我更好地理解这个理论的实际意义和价值。我期待这本书能够打开我认识智能控制领域的一扇窗。

评分☆☆☆☆☆

这本书我还没来得及细读，但仅仅是翻阅其目录和摘要，就足以让人心潮澎湃，对其中蕴含的思想产生了浓厚的兴趣。作为一名长期在科研领域摸爬滚打的从业者，我深知理论的构建和实践的落地之间的鸿沟。而“智能控制论”这个名称本身，就预示着一种跨越性的探索，它试图将人类对智能的理解与控制系统的设计理念相结合，这无疑是一个极具挑战性但也极具潜力的方向。尤其是在当前人工智能飞速发展的时代背景下，我们迫切需要更深入、更系统地理解“智能”的本质，以及如何有效地“控制”和引导智能的涌现。书中涉及的可能不仅仅是算法和模型，更可能是一种哲学层面的思考，一种对系统复杂性、自适应性以及决策机制的全新审视。我特别期待书中能够提供一些关于如何构建真正自主、鲁棒且具有伦理意识的智能控制系统的理论框架和实践指导。这本书的出版，恰逢其时，必将为该领域的研究者和实践者提供宝贵的启示和新的视角，也为我自己在未来的研究工作中，打开新的思路。

评分☆☆☆☆☆

《智能控制论》这本书，对于我这个对科学的交叉领域充满好奇的业余爱好者来说，无疑是一份令人兴奋的读物。我一直对“控制论”的经典思想，如反馈、自适应等概念印象深刻，也对人工智能的飞速发展感到惊叹。这本书将两者结合，让我对“智能”的本质及其如何通过“控制”得以实现，产生了极大的兴趣。我非常期待书中能够深入探讨，当控制系统具备了学习、决策、甚至某种程度的“意识”时，我们该如何去理解和设计它们。这不仅仅是技术层面的挑战，更可能触及哲学和伦理的边界。我想知道，书中是否会讨论如何让这些智能控制系统变得更加“人性化”，更加符合人类的价值观，或者如何避免潜在的风险。如果这本书能够提供一种理论上的指引，帮助我们更好地驾驭日益复杂的智能系统，那么它将具有非凡的意义。我希望能够在这本书中，找到一些关于未来智能社会发展方向的思考和启示。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对复杂系统理论和计算智能颇感兴趣的工程师，我在书架上寻觅了很久，终于找到了《智能控制论》这本书，并对其产生了极大的兴趣。从书名来看，它应该探讨的是如何将控制论的原理应用于构建具有智能特性的系统。这让我联想到当前在机器人、自动化生产、甚至金融市场等领域，我们都需要设计能够自主决策、适应环境变化的智能体。这本书是否能够提供一种系统性的方法论，来设计和分析这些智能体的行为？我期待书中能够深入讨论“智能”在控制系统中的具体体现，例如学习能力、推理能力、甚至自我修正能力，以及如何通过有效的控制策略来实现这些能力。同时，我也好奇书中会如何处理智能系统中的不确定性和模糊性问题，这是许多传统控制理论难以有效解决的挑战。如果这本书能够提供一些创新的解决方案，或者至少为我们提供一个理解这些挑战的全新视角，那么它将对我未来的工作产生深远的影响，也许能够帮助我设计出更具鲁棒性和适应性的控制系统。