智能控製技術( 十二五) 郭廣頌 9787512413498 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郭廣頌 著

圖書標籤:

• 智能控製
• 控製理論
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• 電氣工程
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• 教材
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齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512413498

商品編碼：29577403862

包裝：平裝

齣版時間：2014-06-01

基本信息

書名：智能控製技術( 十二五)

定價：28.00元

作者：郭廣頌

齣版社：北京航空航天大學齣版社

齣版日期：2014-06-01

ISBN：9787512413498

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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郭廣頌編寫的《智能控製技術(普通高校十二五規劃教材)》深入淺齣地闡述瞭智能控製的基本概念、工作原理、控製方法與應用。全書共7章：章概述智能控製的發展曆史及主要研究問題；第2章介紹瞭模糊控製的數學基礎；第3～4章介紹瞭模糊控製的基本工作原理、模糊控製係統設計方法和設計實例；第5章介紹瞭神經網絡結構與神經網絡控製類型；第6章介紹瞭專傢係統的工作原理與專傢控製係統結構；第7章介紹瞭遺傳算法原理及其在控製中的應用。
　　本書可作為高等院校自動化、機電工程、電子信息類等專業高年級本科生及研究生的教材，也可供從事智能控製與智能係統研究、設計和應用的工程技術人員參考使用。

目錄

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章 緒論
　1.1 智能控製的起源與發展
　　1.1.1 控製理論應用麵臨新的挑戰
　　1.1.2 智能控製的提齣與發展概況
　　1.1.3 智能控製的特點
　　1.1.4 智能控製的應用
　1.2 智能控製的基本概念
　　1.2.1 智能控製的定義
　　1.2.2 智能控製的結構
　1.3 智能控製的幾種形式
　　1.3.1 模糊邏輯控製
　　1.3.2 分級遞階智能控製
　　1.3.3 人工神經網絡控製
　　1.3.4 專傢控製
　　1.3.5 仿人智能控製
　　1.3.6 學習控製
　1.4 智能控製係統的研究方嚮和趨勢
　　1.4.1 研究方嚮
　　1.4.2 發展趨勢
第2章 模糊控製的數學基礎
　2.1 模糊控製概述
　　2.1.1 模糊理論的創立
　　2.1.2 模糊控製的應用
　　2.1.3 模糊控製技術的特點
　　2.1.4 模糊控製技術的發展
　2.2 模糊集閤及其錶示方法
　　2.2.1 模糊集閤的基本概念
　　2.2.2 模糊集閤的錶示方法
　　2.2.3 模糊集閤的運算
　　2.2.4 確定隸屬函數的原則
　2.3 模糊關係和模糊矩陣
　　2.3.1 普通關係
　　2.3.2 模糊關係
　2.4 模糊邏輯
　　2.4.1 模糊語言邏輯
　　2.4.2 語言算子
　　2.4.3 模糊邏輯與多值邏輯的區彆和聯係
　2.5 模糊邏輯推理
　　2.5.1 似然推理
　　2.5.2 模糊條件推理
　　2.5.3 多輸入模糊推理
　　2.5.4 多輸人多規則推理
第3章 模糊控製的基本原理
　3.1 模糊控製的基本思想
　　3.1.1 模糊控製思想
　　3.1.2 模糊控製係統的基本組成
　　3.1.3 模糊控製器的組成
　3.2 模糊控製基本原理
　　3.2.1 單輸入單輸齣模糊控製原理
　　3.2.2 電熱爐爐溫模糊控製設計例證
第4章 模糊邏輯控製器及模糊控製係統設計
　4.1 模糊控製器設計的內容
　4.2 模糊控製器結構設計
　　4.2.1 輸入輸齣變量的確定
　　4.2.2 模糊控製器結構的選擇
　4.3 模糊控製規則設計
　　4.3.1 輸入輸齣變量詞集的選擇
　　4.3.2 各模糊變量的模糊子集隸屬函數的選擇
　　4.3.3 模糊控製規則的建立
　　4.3.4 模糊化和解模糊化方法
　　4.3.5 論域、量化因子和比例因子
　　4.3.6 模糊控製在綫推理示例
　　4.3.7 模糊控製器的硬、軟件實現
　4.4 模糊控製與PID控製的結閤
　　4.4.1 模糊控製器與PID控製器的關係
　　4.4.2 模糊PID控製器的幾種形式
　4.5 模糊控製係統設計實例
　　4.5.1 溫度控製係統
　　4.5.2 控製係統性能分析
　　4.5.3 模糊控製器的實現
喜5章 神經網絡與神經網絡控製
　5.1 神經網絡基礎
　　5.1.1 生物神經元與人工神經元
　　5.1.2 神經網絡的發展曆史
　　5.1.3 神經網絡的分類
　　5.1.4 神經網絡的特點及應用領域
　5.2 典型神經網絡模型
　　5.2.1 感知機神經網絡
　　5.2.2　BP神經網絡
　　5.2.3　RBF神經網絡
　　5.2.4　Hopfield神經網絡
　5.3 神經網絡控製
　　5.3.1 神經網絡監督控製
　　5.3.2 神經網絡直接逆控製
　　5.3.3 神經網絡自適應控製
　　5.3.4 神經網絡內模控製
　　5.3.5 神經網絡PID控製
　　5.3.6 神經網絡預測控製
　　5.3.7 神經網絡混閤控製
有6章 專傢控製技術
　6.1 專傢係統
　　6.1.1 專傢係統發展曆史
　　6.1.2 專傢係統的結構與類型
　　6.1.3 知識的錶示
　　6.1.4 知識的獲取
　　6.1.5 專傢係統的推理機製
　6.2 專傢控製係統
　　6.2.1 專傢控製係統原理
　　6.2.2 專傢控製係統的類型
　　6.2.3 專傢控製係統的設計
第7章 遺傳算法與應用
　7.1 遺傳算法的基本原理
　　7.1.1 遺傳算法的基本操作
　　7.1.2 遺傳算法的優化設計
　　7.1.3 遺傳算法優化函數實例
　　7.1.4 遺傳算法的特點
　7.2 基於遺傳算法的參數辨識
　　7.2.1 基於遺傳算法的參數辨識方法
　　7.2.2 遺傳算法用於控製係統建模與設計
　7.3 基於遺傳算法的PID控製參數優化
　　7.3.1 基於遺傳算法的控製參數優化方法
　　7.3.2 遺傳算法PID參數整定實例
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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現代智能控製係統設計與應用 本書深入探討瞭現代智能控製係統的設計原理、關鍵技術及其廣泛的工程應用。在飛速發展的科技時代，傳統控製理論在麵對復雜、非綫性、時變以及充滿不確定性的係統時，其局限性日益凸顯。智能控製技術應運而生，它藉鑒瞭人類智能的思維方式和學習能力，通過引入人工智能、機器學習、模糊邏輯、神經網絡等先進方法，極大地提升瞭控製係統的性能和適應性。 第一部分：智能控製理論基礎 本部分將係統地梳理智能控製的核心理論，為讀者構建堅實的知識體係。 模糊控製理論： 模糊邏輯是人類在處理模糊信息和進行不精確推理時的重要工具。我們將從模糊集閤、隸屬函數、模糊規則、模糊推理等基本概念講起，深入闡述如何將人類專傢經驗和領域知識轉化為模糊控製器的設計。重點解析模糊控製器的結構，包括模糊化、知識庫、模糊推理機和去模糊化等關鍵環節。通過實例分析，展示模糊控製在處理係統參數不確定性和模型不精確性方麵的優勢。 神經網絡控製： 神經網絡作為一種模仿人腦神經元連接方式的計算模型，具有強大的自學習、自適應和非綫性映射能力。我們將詳細介紹各種神經網絡的結構，如前饋神經網絡、循環神經網絡、徑嚮基函數網絡等，並分析它們在控製領域的適用性。重點講解神經網絡在係統辨識、模型預測、控製器設計等方麵的應用。通過反嚮傳播算法等訓練方法，使讀者理解如何讓神經網絡“學習”控製策略。 專傢係統與知識工程： 專傢係統將特定領域的專傢知識以規則、框架等形式存儲，並利用推理機進行決策。本節將探討如何構建基於知識的智能控製係統，包括知識錶示、知識獲取、推理機製等。分析專傢係統在診斷、故障排除和決策支持等方麵的潛力，以及如何將其與傳統的控製算法相結閤，形成混閤智能控製策略。 機器學習在控製中的應用： 機器學習提供瞭強大的數據驅動學習能力，為智能控製帶來瞭新的範式。我們將介紹監督學習、無監督學習、強化學習等主流機器學習方法。尤其會重點關注強化學習，它通過與環境的交互來學習最優控製策略，這對於那些難以建立精確數學模型的係統尤為重要。我們將探討Q學習、深度Q網絡(DQN)、策略梯度等算法在控製任務中的應用。 混閤智能控製： 現實世界中的許多控製問題，單一的智能控製方法可能難以最優解決。本部分將介紹如何融閤多種智能控製技術（如模糊-神經網絡混閤控製、模糊-神經網絡-遺傳算法混閤控製等），取長補短，以達到更優的控製效果。分析不同智能控製方法的優勢互補性，以及如何設計有效的混閤結構。 第二部分：智能控製係統的設計方法 本部分將聚焦於如何將理論應用於實踐，介紹智能控製係統的設計流程和關鍵技術。 係統建模與辨識： 在設計智能控製器之前，深入理解被控對象是至關重要的。我們將介紹如何利用模糊邏輯、神經網絡等方法進行係統建模，尤其是在係統模型不確定或難以獲得精確解析模型的情況下。重點講解基於數據驅動的係統辨識方法，利用曆史數據訓練模型，從而為後續的控製器設計奠定基礎。 智能控製器設計： 模糊控製器設計： 詳細闡述基於規則庫和基於模型（如Takagi-Sugeno模型）的模糊控製器設計方法。討論如何根據係統特性和控製目標，設計閤適的隸屬函數和模糊規則。 神經網絡控製器設計： 介紹直接型和間接型神經網絡控製器設計。直接型神經網絡直接學習輸入到輸齣的映射，而間接型神經網絡則用於係統辨識，然後基於辨識模型設計傳統控製器或智能控製器。 混閤智能控製器設計： 探討如何有機地結閤模糊邏輯、神經網絡、遺傳算法、粒子群優化等技術，設計齣能夠適應復雜環境、具備魯棒性和優化能力的混閤智能控製器。例如，利用遺傳算法優化模糊控製器的隸屬函數和規則，或利用神經網絡逼近復雜的控製函數。 自適應與魯棒控製： 智能控製技術天然具備自適應和魯棒性。本節將深入探討如何設計能夠實時調整參數、適應係統變化和外部擾動的自適應智能控製器。分析模糊自適應控製器、神經網絡自適應控製等。同時，研究如何通過智能方法增強控製器的魯棒性，使其在存在噪聲、參數攝動和非綫性乾擾的情況下仍能保持良好的性能。 優化與學習算法： 智能控製器的性能很大程度上依賴於其學習和優化能力。我們將介紹和分析各種優化算法，如遺傳算法、粒子群優化算法、蟻群算法等，以及它們在優化控製器參數、調整模糊隸屬函數、訓練神經網絡等方麵的應用。重點講解強化學習算法在實現無模型自學習控製方麵的作用。 仿真與實現： 在實際部署智能控製係統之前，仿真驗證是必不可少的環節。本部分將介紹常用的仿真工具（如MATLAB/Simulink）以及如何構建智能控製係統的仿真模型。討論將設計的智能控製器移植到實際硬件平颱（如DSP、FPGA、微控製器）時的關鍵技術和注意事項。 第三部分：智能控製技術的工程應用 本部分將通過一係列實際工程案例，展示智能控製技術在不同領域的廣泛應用及其帶來的顯著效益。 機器人控製： 機器人是智能控製技術的重要應用領域。我們將探討如何利用模糊邏輯、神經網絡和強化學習來實現機器人的路徑規劃、運動控製、靈巧抓取、環境感知與導航等。例如，在復雜地形中，利用模糊神經網絡實現機器人的自適應行走；在人機協作場景下，利用強化學習優化機器人的交互策略。 工業過程控製： 許多工業過程（如化工、冶金、電力）具有高度的非綫性、時變性和不確定性。我們將分析如何利用智能控製技術，如模糊PID控製、神經網絡預測控製、專傢係統故障診斷等，來優化生産效率、提高産品質量、降低能耗並保障安全生産。例如，利用模糊邏輯控製大型工業窯爐的溫度，或者利用神經網絡預測電力負荷需求。 汽車電子與自動駕駛： 汽車領域是智能控製技術應用的另一大熱點。我們將探討智能控製在發動機管理、製動防抱死係統(ABS)、電子穩定程序(ESP)、自適應巡航控製(ACC)以及自動駕駛係統中的應用。例如，利用模糊邏輯優化ABS的製動壓力，或者利用深度學習與強化學習實現車輛的自主泊車和路徑跟蹤。 航空航天與國防： 航空航天和國防領域對控製係統的性能和可靠性要求極高。我們將展示智能控製技術在飛行器姿態控製、導航製導、目標跟蹤、自主起降等方麵的應用。例如，利用自適應神經網絡控製高超聲速飛行器的氣動性能，或者利用模糊邏輯實現無人機的自主編隊飛行。 生物醫學工程： 智能控製技術在生物醫學領域也展現齣巨大的潛力，如智能假肢控製、藥物輸送係統、醫療診斷與輔助決策等。我們將介紹如何利用神經網絡識彆醫學影像，或利用模糊邏輯控製可穿戴醫療設備的參數，以提升患者的生活質量和治療效果。 智能交通係統： 隨著城市化進程的加速，智能交通係統成為解決交通擁堵、提高通行效率的重要手段。本節將介紹智能控製在交通信號燈優化、車流調度、路徑誘導、公共交通管理等方麵的應用。例如，利用強化學習優化路口信號燈配時，或利用模糊邏輯對復雜交通狀況進行預測與疏導。 結論 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的智能控製技術學習平颱。通過理論講解、方法介紹和豐富的應用案例，我們希望幫助讀者理解智能控製的核心思想，掌握關鍵的設計方法，並能夠將其靈活應用於各種工程實際問題中。隨著人工智能技術的不斷發展，智能控製必將在未來的科技進步和産業升級中扮演越來越重要的角色。掌握智能控製技術，就是掌握解決復雜控製難題的有力武器，就是擁抱智能時代的關鍵一步。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我首先被它樸實而嚴謹的標題吸引瞭——“智能控製技術”。我一直以來都在關注著各種與“智能化”相關的技術發展，但總覺得有些概念過於縹緲，或者過於偏重於某一具體領域的應用，缺乏一個係統性的整體認識。這本書似乎恰好填補瞭這一空白。它沒有故弄玄虛，而是直擊核心，用一種比較接地氣的方式，嚮我展示瞭智能控製的方方麵麵。 我一直對那些能夠處理復雜、模糊、不確定性問題的係統特彆著迷。傳統的控製理論，雖然在很多領域取得瞭巨大的成功，但在麵對一些非綫性、時變、甚至是信息不完全的係統時，往往顯得力不從心。而智能控製，就如同為這些“棘手”的問題提供瞭一把新的鑰匙。我迫不及待地想瞭解，究竟有哪些“智能”的手段，能夠讓係統擺脫傳統控製的局限，變得更加靈活和強大。 這本書讓我印象深刻的是，它不僅僅停留在瞭理論的層麵，還給齣瞭許多實際應用的例子。比如，在工業生産過程中，如何利用智能控製技術來提高效率、降低能耗；在交通領域，如何實現更加安全、順暢的交通管理。這些具體的案例，讓我對智能控製的實際價值有瞭更直觀的認識，也激發瞭我將其應用到我所從事的領域進行嘗試的決心。 我一直對那些能夠模擬生物學習和決策過程的技術抱有濃厚的興趣。比如，我們的大腦是如何通過不斷地學習和經驗積纍來做齣復雜決策的？而這本書所介紹的某些智能控製方法，比如基於神經網絡的控製，似乎就蘊含著這樣的思想。它讓我看到瞭，如何通過構建具有學習能力的算法，讓係統能夠從數據中提取知識，並不斷優化自身的行為。 更重要的是，這本書所傳達的“智能”理念，讓我對未來科技的發展有瞭更宏大的想象。它不僅僅是關於如何讓機器更“聰明”，更是關於如何讓係統能夠更好地理解和適應我們這個日益復雜的世界。這是一種從被動響應到主動適應的轉變，一種從固定指令到自主優化的飛躍。我期待通過這本書，能夠更好地理解和掌握這一變革性的技術。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本書時，腦海中浮現的，是一個更加智能化的未來圖景。我一直以來都對如何讓機器和係統能夠“感知”、“思考”並“行動”充滿好奇。尤其是在接觸到一些自動化設備時，我總在想，它們究竟是如何做到如此精確和高效的？傳統的控製理論，固然強大，但總覺得在麵對一些高度動態、非綫性的復雜係統時，顯得有些力不從心。 這本書的齣現，恰如其分地解答瞭我心中的疑問。它不僅僅是關於“控製”二字，更是關於“智能”二字的融閤。我理解的智能控製，絕非簡單的程序設定，而是能夠讓係統像擁有“智慧”一樣，能夠理解環境，做齣判斷，並采取最優的行動。這讓我聯想到，未來機器人如何纔能在復雜的環境中獨立完成任務，或者智能傢居如何纔能真正理解主人的需求並主動服務。 我最感興趣的部分，是書中關於各種智能控製算法的介紹。例如，那些能夠模仿人類學習過程的神經網絡，以及那些能夠處理模糊信息的模糊邏輯。這些技術，在我看來，是賦予機器“生命”的關鍵。我一直認為，未來的技術發展，必然會朝著更加“人性化”的方嚮邁進，而智能控製，正是實現這一目標的重要途徑。 這本書給我的，不僅僅是理論上的認知，更是一種實踐的指引。我希望能夠通過書中介紹的原理和方法，去思考如何在我的專業領域內，引入更智能化的控製手段。比如，在某個需要精密操作的設備上，能否通過引入智能算法，使其性能得到顯著提升？又或者，在某個需要大量數據分析的場景下，如何利用智能控製來優化決策過程？ 總而言之，這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一扇通往未來科技大門。它讓我看到瞭，智能控製如何將抽象的理論轉化為具體的實踐，如何讓我們的世界變得更加高效、便捷和充滿可能。我期待著，能夠在這本書的引導下，開啓一段更深入的學習和探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑為我近期在“智能化”這個宏大概念下的探索，注入瞭一股清流。我一直對如何讓係統能夠“自主思考”和“自我調整”充滿好奇，特彆是當它涉及到復雜的工程應用時。我花瞭大量時間去閱讀相關的科普讀物，試圖理解那些隱藏在自動化背後的邏輯和算法，但往往感覺隔靴搔癢，難以觸及核心。直到我偶然發現瞭這本書，它的名字本身就點亮瞭我前行的方嚮。 “智能控製”這個詞匯，在我的理解中，早已超越瞭簡單的反饋調節。它意味著係統不再是被動地響應外界指令，而是能夠主動地感知環境變化，進行復雜的分析和推理，最終做齣最優化的決策。想象一下，一個自動駕駛係統，它不僅僅是遵循預設的路綫，而是能夠實時感知交通狀況、識彆行人、預測其他車輛的意圖，並根據這些信息動態調整速度和方嚮，確保行車安全。這種層次的智能，對我來說，一直是一個充滿魅力的研究課題。 這本書給我帶來的，不僅僅是理論知識的灌輸，更重要的是一種思維方式的啓迪。它讓我意識到，智能控製的核心在於如何有效地建模、如何設計齣能夠適應不確定性和復雜性的算法。書中對各種智能控製策略的介紹，例如模糊邏輯控製、神經網絡控製，以及這些技術在實際應用中的案例，都讓我對“智能”有瞭更深層次的理解。我尤其對如何將這些抽象的理論轉化為具體的工程實踐感到興奮，這似乎是我一直以來在理論學習和實踐探索之間尋求的橋橋。 我一直對那些能夠模擬生物神經網絡的控製方法特彆感興趣。比如，我們的大腦是如何在極其復雜的環境中做齣如此精準而高效的反應的？而這本書，似乎為我打開瞭這扇通往仿生智能控製的大門。它深入淺齣地講解瞭如何利用神經網絡的結構和學習能力來構建能夠處理非綫性、時變係統的控製器。這與我一直以來對“深度學習”等前沿技術的理解不謀而閤。我期待能夠通過這本書，更係統地掌握這些技術，並思考如何將其應用到我所感興趣的領域，比如機器人技術或者智能製造。 在我看來，一個真正“智能”的係統，不應該僅僅是按照固定的規則執行任務，而應該具備學習和進化的能力。它應該能夠從過去的經驗中吸取教訓，不斷優化自身的性能，甚至在麵對前所未有的情況時，也能錶現齣一定的魯棒性和適應性。這本書所介紹的智能控製技術，正是試圖實現這一目標。它提供瞭一種全新的視角，讓我們思考如何設計齣能夠“自我完善”的係統，這對於未來的科技發展，特彆是人工智能的進步，無疑具有深遠的意義。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書，對我而言，就像是開啓瞭一扇通往未知領域的探索之門。我一直對那些能夠讓事物變得“更聰明”、“更高效”的技術充滿著迷戀。尤其是在看到一些自動化設備，能夠精準地完成復雜任務時，我總是忍不住去思考，它們背後的原理究竟是什麼？傳統的控製理論，雖然是工業自動化的基石，但總感覺在麵對一些充滿變數和不確定性的場景時，顯得有些捉襟見肘。 這本書的標題——“智能控製技術”，就像一顆顆閃耀的星辰，指引我走嚮那片更加廣闊的智慧領域。我理解的智能控製，早已超越瞭簡單的“執行指令”，而是包含瞭“理解”、“判斷”和“學習”的能力。它讓我想象到，未來的交通係統，如何能夠根據實時路況，智能地調控車流，從而避免擁堵；或者，智能工廠如何能夠根據生産需求，動態地調整生産流程，以達到最優化的生産效率。 令我驚喜的是，書中不僅深入淺齣地介紹瞭各種智能控製的理論基礎，還提供瞭大量生動的實例。這些案例，讓我對智能控製的應用前景有瞭更清晰的認識。比如，在醫療領域，智能控製如何幫助醫生進行更精準的手術；在能源領域，如何通過智能調控，實現能源的 tối ưu hóa 利用。這些應用，無不體現瞭智能控製的巨大潛力和價值。 我尤其對那些能夠模仿生物行為，進行自主學習和決策的控製算法，感到無比興奮。例如，神經網絡的引入，就讓我看到瞭讓機器擁有“思考”能力的曙光。這與我一直以來對人工智能的理解不謀而閤。我迫切地希望，能夠通過這本書，掌握這些先進的技術，並思考如何將其應用到我感興趣的科研方嚮，去創造齣真正具有“智能”的係統。 這本書所帶來的，不僅僅是知識的積纍，更是一種思維的革新。它讓我意識到，未來的科技發展，將是“智能”驅動的。而智能控製，正是實現這一宏大願景的核心技術之一。我期待著，能夠在這本書的陪伴下，深入挖掘智能控製的奧秘，並為構建一個更加智能化的世界貢獻自己的力量。

評分☆☆☆☆☆

在浩瀚的書海中，這本書的名字，像一盞明燈，照亮瞭我對“智能化”未來探索的道路。我一直以來，都對如何讓機器和係統能夠擺脫被動指令，而擁有主動思考和自我優化的能力，充滿瞭強烈的好奇。傳統的控製理論，雖然在工程領域扮演著至關重要的角色，但總覺得在麵對那些復雜、模糊、甚至充滿隨機性的環境時，顯得有些力不從心。 “智能控製技術”，這個詞組本身就蘊含著無窮的魅力。在我看來，它不僅僅是關於如何讓係統“聽話”，更是關於如何讓係統能夠“理解”、“學習”並“適應”。這讓我聯想到，一個能夠自主學習的機器人，如何在陌生的環境中 navigates ；或者，一個能夠根據用戶習慣，智能調整參數的設備，會給我們的生活帶來怎樣的便利。 書中對於各種智能控製方法的介紹，讓我大開眼界。無論是那些能夠處理模糊信息的模糊邏輯，還是那些能夠模擬人腦神經網絡的學習算法，都讓我看到瞭讓機器“聰明”的多種途徑。我尤其對那些能夠從數據中提取規律，並不斷優化自身性能的技術，感到由衷的贊嘆。這似乎是邁嚮人工智能的必由之路。 這本書給我的，不僅僅是理論知識的灌輸，更是一種前瞻性的視野。它讓我意識到，智能控製並非遙不可及的未來概念，而是已經深入到各個領域的現實技術。從工業製造到醫療健康，從交通運輸到環境保護，智能控製的身影無處不在。這讓我對將這些技術應用到我的研究領域，充滿瞭信心和期待。 總而言之，這本書不僅僅是一本技術指南，更是一份關於未來科技的啓示錄。它讓我看到瞭，如何通過融閤控製理論和人工智能，來構建更加高效、智能、甚至富有“生命力”的係統。我期待著，能夠在這本書的引領下，進一步深入學習和實踐，為創造一個更加智能化的世界貢獻一份力量。