神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

李國勇 著

圖書標籤:

• 神經模糊控製
• 預測控製
• MATLAB
• 智能控製
• 自適應控製
• 優化算法
• 係統建模
• 控製理論
• 機器學習
• 非綫性控製

店鋪： 電子工業齣版社官方旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121202841

商品編碼：29658300463

包裝：平塑

開本：16

齣版時間：2013-05-01

內容介紹

基本信息

書名:神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版）（編程簡單、上手快，實例豐富）

原價：49.80元

作者:李國勇，楊麗娟　編著

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2013-5-1

ISBN：9787121202841

字數：608000

頁碼：367

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：

編輯推薦

---

內容提要

---

目錄

---

第一篇神經網絡控製及其MATLAB實現
第1章神經網絡理論
1.1神經網絡的基本概念
1.1.1生物神經元的結構與功能特點
1.1.2人工神經元模型
1.1.3神經網絡的結構
1.1.4神經網絡的工作方式
1.1.5神經網絡的學習
1.1.6神經網絡的分類
1.2典型神經網絡的模型
1.2.1MP模型
1.2.2感知機
1.2.3自適應綫性神經網絡
1.2.4BP神經網絡
1.2.5徑嚮基神經網絡
1.2.6競爭學習神經網絡
1.2.7學習嚮量量化神經網絡
1.2.8Elman神經網絡
1.2.9Hopfield神經網絡
1.2.10Boltzmann神經網絡
1.3神經網絡的訓練
小結
思考練習題
第2章MATLAB神經網絡工具箱函數
2.1MATLAB神經網絡工具箱函數
2.1.1神經網絡工具箱中的通用函數
2.1.2感知機MATLAB函數
2.1.3綫性神經網絡MATLAB函數
2.1.4BP神經網絡MATLAB函數
2.1.5徑嚮基神經網絡MATLAB函數
2.1.6自組織神經網絡MATLAB函數
2.1.7學習嚮量量化神經網絡MATLAB函數
2.1.8Elman神經網絡MATLAB函數
2.1.9Hopfield神經網絡MATLAB函數
2.1.10利用Demos演示神經網絡的建立
2.2MATLAB神經網絡工具箱的圖形用戶界麵
2.2.1神經網絡編輯器
2.2.2神經網絡擬閤工具
2.3基於Simulink的神經網絡模塊
2.3.1模塊的設置
2.3.2模塊的生成
2.4神經網絡在係統預測和故障診斷中的應用
2.4.1係統輸入/輸齣數據的處理
2.4.2基於神經網絡的係統預測
2.4.3基於神經網絡的故障診斷
小結
思考練習題
第3章神經網絡控製係統
3.1神經網絡控製理論
3.1.1神經網絡控製的基本原理
3.1.2神經網絡在控製中的主要作用
3.1.3神經網絡控製係統的分類
3.2基於Simulink的三種典型神經網絡控製係統
3.2.1神經網絡模型預測控製
3.2.2反饋綫性化控製
3.2.3模型參考控製
小結
思考練習題
第二篇模糊邏輯控製及其MATLAB實現
第4章模糊邏輯控製理論
4.1模糊邏輯理論的基本概念
4.1.1模糊集閤及其運算
4.1.2模糊關係及其閤成
4.1.3模糊嚮量及其運算
4.1.4模糊邏輯規則
4.1.5模糊邏輯推理
4.2模糊邏輯控製係統的基本結構
4.2.1模糊控製係統的組成
4.2.2模糊控製器的基本結構
4.2.3模糊控製器的維數
4.2.4模糊控製中的幾個基本運算操作
4.3模糊邏輯控製係統的基本原理
4.3.1模糊化運算
4.3.2數據庫
4.3.3規則庫
4.3.4模糊推理
4.3.5清晰化計算
4.4離散論域的模糊控製係統的設計
4.5具有PID功能的模糊控製器
小結
思考練習題
第5章MATLAB模糊邏輯工具箱函數
5.1MATLAB模糊邏輯工具箱簡介
5.1.1模糊邏輯工具箱的功能特點
5.1.2模糊推理係統的基本類型
5.1.3模糊邏輯係統的構成
5.2利用模糊邏輯工具箱建立模糊推理係統
5.2.1模糊推理係統的建立、修改與存儲管理
5.2.2模糊語言變量及其語言值
5.2.3模糊語言變量的隸屬函數
5.2.4模糊規則的建立與修改
5.2.5模糊推理計算與去模糊化
5.3MATLAB模糊邏輯工具箱的圖形用戶界麵
5.3.1模糊推理係統編輯器
5.3.2隸屬函數編輯器
5.3.3模糊規則編輯器
5.3.4模糊規則瀏覽器
5.3.5模糊推理輸入/輸齣麯麵瀏覽器
5.4基於Simulink的模糊邏輯的係統模塊
5.5模糊推理係統在控製係統中的應用
小結
思考練習題
第6章模糊神經和模糊聚類及其MATLAB實現
6.1基於Mamdani模型的模糊神經網絡
6.1.1模糊係統的Mamdani模型
6.1.2係統結構
6.1.3學習算法
6.2基於Takagi-Sugeno模型的模糊神經網絡
6.2.1模糊係統的Takagi-Sugeno模型
6.2.2係統結構
6.2.3學習算法
6.3自適應神經模糊係統及其MATLAB實現
6.3.1采用網格分割方式生成模糊推理係統函數
6.3.2自適應神經模糊係統的建模函數
6.3.3自適應神經模糊推理係統的圖形用戶界麵編輯器
6.3.4自適應神經模糊推理係統在建模中的應用
6.4模糊聚類及其MATLAB實現
6.4.1模糊C-均值聚類函數
6.4.2模糊減法聚類函數
6.4.3基於減法聚類的模糊推理係統建模函數
6.4.4模糊C-均值和減法聚類的圖形用戶界麵
小結
思考練習題
第三篇模型預測控製及其MATLAB實現
第7章模型預測控製理論
7.1動態矩陣控製理論
7.1.1預測模型
7.1.2滾動優化
7.1.3誤差校正
7.2廣義預測控製理論
7.2.1預測模型
7.2.2滾動優化
7.2.3反饋校正
7.3預測控製理論分析
7.3.1廣義預測控製的性能分析
7.3.2廣義預測控製與動態矩陣控製規律的等價性證明
7.3.3廣義預測控製與動態矩陣控製的比較
小結
思考練習題
第8章MATLAB預測控製工具箱函數
8.1係統模型辨識函數
8.1.1數據嚮量或矩陣的歸一化
8.1.2基於綫性迴歸方法的脈衝響應模型辨識
8.1.3脈衝響應模型轉換為階躍響應模型
8.1.4模型的校驗
8.2係統模型建立與轉換函數
8.2.1模型轉換
8.2.2模型建立
8.3基於階躍響應模型的控製器設計與仿真函數
8.3.1輸入/輸齣有約束的模型預測控製器設計與仿真
8.3.2輸入/輸齣無約束的模型預測控製器設計
8.3.3計算由階躍響應模型構成的閉環係統模型
8.4基於狀態空間模型的預測控製器設計函數
8.4.1輸入/輸齣有約束的狀態空間模型預測控製器設計
8.4.2輸入/輸齣無約束的狀態空間模型預測控製器設計
8.4.3狀態估計器設計
8.5係統分析與繪圖函數
8.5.1計算和繪製係統的頻率響應麯綫
8.5.2計算頻率響應的奇異值
8.5.3計算係統的極點和穩態增益矩陣
8.5.4係統分析和繪圖
8.6通用功能函數
8.6.1通用模型轉換
8.6.2方程求解
8.6.3離散係統的分析
8.7MATLAB模型預測控製工具箱的圖形用戶界麵
小結
思考練習題
第9章隱式廣義預測自校正控製及其MATLAB實現
9.1單輸入單輸齣係統的隱式廣義預測自校正控製算法
9.2多輸入多輸齣係統的隱式廣義預測自校正控製算法
9.3仿真研究
9.3.1單輸入單輸齣係統的仿真研究
9.3.2多輸入多輸齣係統的仿真研究
小結
思考練習題
附錄AMATLAB程序清單
附錄BMATLAB函數一覽錶
附錄CMATLAB函數分類索引
參考文獻

作者介紹

---

文摘

---

序言

---

關聯推薦
本書可作為從事智能控製與智能係統研究、設計和應用的科學技術人員的參考用書，也可作為高等院校自動化、電氣工程及其自動化、電子科學與技術、計算機科學與技術、測控技術與儀器和機械電子工程等專業研究生和高年級本科生的教材。
目錄
目 錄
第一篇 神經網絡控製及其MATLAB實現
第1章 神經網絡理論 （1）
1.1 神經網絡的基本概念 （2）
1.1.1 生物神經元的結構與功能特點 （2）
1.1.2 人工神經元模型 （3）
1.1.3 神經網絡的結構 （5）
1.1.4 神經網絡的工作方式 （6）
1.1.5 神經網絡的學習 （6）
1.1.6 神經網絡的分類 （9）
1.2 典型神經網絡的模型 （9）
1.2.1 MP模型 （9）
1.2.2 感知機 （11）
1.2.3 自適應綫性神經網絡 （15）
1.2.4 BP神經網絡 （17）
1.2.5 徑嚮基神經網絡 （27）
1.2.6 競爭學習神經網絡 （31）
1.2.7 學習嚮量量化神經網絡 （40）
1.2.8 Elman神經網絡 （41）
1.2.9 Hopfield神經網絡 （42）
1.2.10 Boltzmann神經網絡 （58）
1.3 神經網絡的訓練 （61）
小結 （65）
思考練習題 （65）
第2章 MATLAB神經網絡工具箱函數 （66）
2.1 MATLAB神經網絡工具箱函數 （66）
2.1.1 神經網絡工具箱中的通用函數 （66）
2.1.2 感知機MATLAB函數 （69）
2.1.3 綫性神經網絡MATLAB函數 （79）
2.1.4 BP神經網絡MATLAB函數 （85）
2.1.5 徑嚮基神經網絡MATLAB函數 （96）
2.1.6 自組織神經網絡MATLAB函數 （102）
2.1.7 學習嚮量量化神經網絡MATLAB函數 （115）
2.1.8 Elman神經網絡MATLAB函數 （118）
2.1.9 Hopfield神經網絡MATLAB函數 （121）
2.1.10 利用Demos演示神經網絡的建立 （126）
2.2 MATLAB神經網絡工具箱的圖形用戶界麵 （127）
2.2.1 神經網絡編輯器 （128）
2.2.2 神經網絡擬閤工具 （137）
2.3 基於Simulink的神經網絡模塊 （139）
2.3.1 模塊的設置 （139）
2.3.2 模塊的生成 （141）
2.4 神經網絡在係統預測和故障診斷中的應用 （143）
2.4.1 係統輸入/輸齣數據的處理 （143）
2.4.2 基於神經網絡的係統預測 （144）
2.4.3 基於神經網絡的故障診斷 （155）
小結 （162）
思考練習題 （162）
第3章 神經網絡控製係統 （163）
3.1 神經網絡控製理論 （163）
3.1.1 神經網絡控製的基本原理 （163）
3.1.2 神經網絡在控製中的主要作用 （164）
3.1.3 神經網絡控製係統的分類 （165）
3.2 基於Simulink的三種典型神經網絡控製係統 （174）
3.2.1 神經網絡模型預測控製 （175）
3.2.2 反饋綫性化控製 （180）
3.2.3 模型參考控製 （182）
小結 （185）
思考練習題 （186）
第二篇 模糊邏輯控製及其MATLAB實現
第4章 模糊邏輯控製理論 （187）
4.1 模糊邏輯理論的基本概念 （187）
4.1.1 模糊集閤及其運算 （187）
4.1.2 模糊關係及其閤成 （194）
4.1.3 模糊嚮量及其運算 （196）
4.1.4 模糊邏輯規則 （197）
4.1.5 模糊邏輯推理 （199）
4.2 模糊邏輯控製係統的基本結構 （205）
4.2.1 模糊控製係統的組成 （205）
4.2.2 模糊控製器的基本結構 （206）
4.2.3 模糊控製器的維數 （206）
4.2.4 模糊控製中的幾個基本運算操作 （207）
4.3 模糊邏輯控製係統的基本原理 （207）
4.3.1 模糊化運算 （207）
4.3.2 數據庫 （208）
4.3.3 規則庫 （210）
4.3.4 模糊推理 （213）
4.3.5 清晰化計算 （214）
4.4 離散論域的模糊控製係統的設計 （216）
4.5 具有PID功能的模糊控製器 （221）
小結 （222）
思考練習題 （222）
第5章 MATLAB模糊邏輯工具箱函數 （223）
5.1 MATLAB模糊邏輯工具箱簡介 （223）
5.1.1 模糊邏輯工具箱的功能特點 （223）
5.1.2 模糊推理係統的基本類型 （224）
5.1.3 模糊邏輯係統的構成 （224）
5.2 利用模糊邏輯工具箱建立模糊推理係統 （225）
5.2.1 模糊推理係統的建立、修改與存儲管理 （225）
5.2.2 模糊語言變量及其語言值 （228）
5.2.3 模糊語言變量的隸屬函數 （229）
5.2.4 模糊規則的建立與修改 （235）
5.2.5 模糊推理計算與去模糊化 （239）
5.3 MATLAB模糊邏輯工具箱的圖形用戶界麵 （242）
5.3.1 模糊推理係統編輯器 （242）
5.3.2 隸屬函數編輯器 （244）
5.3.3 模糊規則編輯器 （244）
5.3.4 模糊規則瀏覽器 （245）
5.3.5 模糊推理輸入/輸齣麯麵瀏覽器 （245）
5.4 基於Simulink的模糊邏輯的係統模塊 （247）
5.5 模糊推理係統在控製係統中的應用 （250）
小結 （255）
思考練習題 （255）
第6章 模糊神經和模糊聚類及其MATLAB實現 （257）
6.1 基於Mamdani模型的模糊神經網絡 （257）
6.1.1 模糊係統的Mamdani模型 （257）
6.1.2 係統結構 （259）
6.1.3 學習算法 （260）
6.2 基於Takagi-Sugeno模型的模糊神經網絡 （262）
6.2.1 模糊係統的Takagi-Sugeno模型 （263）
6.2.2 係統結構 （263）
6.2.3 學習算法 （265）
6.3 自適應神經模糊係統及其MATLAB實現 （267）
6.3.1 采用網格分割方式生成模糊推理係統函數 （268）
6.3.2 自適應神經模糊係統的建模函數 （269）
6.3.3 自適應神經模糊推理係統的圖形用戶界麵編輯器 （271）
6.3.4 自適應神經模糊推理係統在建模中的應用 （274）
6.4 模糊聚類及其MATLAB實現 （280）
6.4.1 模糊C-均值聚類函數 （280）
6.4.2 模糊減法聚類函數 （281）
6.4.3 基於減法聚類的模糊推理係統建模函數 （283）
6.4.4 模糊C-均值和減法聚類的圖形用戶界麵 （284）
小結 （287）
思考練習題 （287）
第三篇 模型預測控製及其MATLAB實現
第7章 模型預測控製理論 （288）
7.1 動態矩陣控製理論 （288）
7.1.1 預測模型 （288）
7.1.2 滾動優化 （290）
7.1.3 誤差校正 （291）
7.2 廣義預測控製理論 （291）
7.2.1 預測模型 （292）
7.2.2 滾動優化 （292）
7.2.3 反饋校正 （294）
7.3 預測控製理論分析 （295）
7.3.1 廣義預測控製的性能分析 （295）
7.3.2 廣義預測控製與動態矩陣控製規律的等價性證明 （299）
7.3.3 廣義預測控製與動態矩陣控製的比較 （301）
小結 （301）
思考練習題 （301）
第8章 MATLAB預測控製工具箱函數 （302）
8.1 係統模型辨識函數 （302）
8.1.1 數據嚮量或矩陣的歸一化 （302）
8.1.2 基於綫性迴歸方法的脈衝響應模型辨識 （304）
8.1.3 脈衝響應模型轉換為階躍響應模型 （307）
8.1.4 模型的校驗 （308）
8.2 係統模型建立與轉換函數 （308）
8.2.1 模型轉換 （309）
8.2.2 模型建立 （313）
8.3 基於階躍響應模型的控製器設計與仿真函數 （315）
8.3.1 輸入/輸齣有約束的模型預測控製器設計與仿真 （315）
8.3.2 輸入/輸齣無約束的模型預測控製器設計 （316）
8.3.3 計算由階躍響應模型構成的閉環係統模型 （318）
8.4 基於狀態空間模型的預測控製器設計函數 （319）
8.4.1 輸入/輸齣有約束的狀態空間模型預測控製器設計 （319）
8.4.2 輸入/輸齣無約束的狀態空間模型預測控製器設計 （320）
8.4.3 狀態估計器設計 （323）
8.5 係統分析與繪圖函數 （324）
8.5.1 計算和繪製係統的頻率響應麯綫 （325）
8.5.2 計算頻率響應的奇異值 （326）
8.5.3 計算係統的極點和穩態增益矩陣 （326）
8.5.4 係統分析和繪圖 （326）
8.6 通用功能函數 （327）
8.6.1 通用模型轉換 （328）
8.6.2 方程求解 （329）
8.6.3 離散係統的分析 （329）
8.7 MATLAB模型預測控製工具箱的圖形用戶界麵 （330）
小結 （335）
思考練習題 （335）
第9章 隱式廣義預測自校正控製及其MATLAB實現 （336）
9.1 單輸入單輸齣係統的隱式廣義預測自校正控製算法 （336）
9.2 多輸入多輸齣係統的隱式廣義預測自校正控製算法 （339）
9.3 仿真研究 （343）
9.3.1 單輸入單輸齣係統的仿真研究 （343）
9.3.2 多輸入多輸齣係統的仿真研究 （346）
小結 （347）
思考練習題 （347）
附錄A MATLAB程序清單 （348）
附錄B MATLAB函數一覽錶 （360）
附錄C MATLAB函數分類索引 （366）
參考文獻 （368）

《自適應係統設計：理論、方法與工程應用》 引言 在復雜多變的工程領域，係統的性能和穩定性往往受到內部參數變化、外部環境乾擾以及模型不確定性等多重因素的影響。傳統的固定參數控製策略在麵對這些動態變化時，往往顯得力不從心，難以保證係統在各種工況下都能達到最優的性能。因此，開發能夠“學習”和“適應”環境的自適應係統，已成為現代工程科學研究的核心課題之一。 《自適應係統設計：理論、方法與工程應用》一書，正是圍繞這一關鍵主題展開的深度探討。本書並非聚焦於某一種特定的自適應技術，而是從更宏觀、更普適的視角，全麵闡述自適應係統的設計理念、核心理論、創新方法以及在諸多工程領域的實際應用。本書旨在為讀者構建一個關於自適應係統設計的完整知識體係，培養其理解、分析和設計這類復雜係統的能力。 第一部分：自適應係統的基礎理論與數學模型 本部分奠定瞭全書的理論基礎，深入淺齣地講解瞭理解自適應係統所必需的數學工具和核心概念。 經典控製理論迴顧與局限性分析： 在進入自適應控製的討論之前，本書首先迴顧瞭經典的PID控製、狀態空間方法等傳統控製理論。通過對這些理論在麵對非綫性、時變、不確定係統時的局限性進行深入分析，自然引齣瞭對自適應控製的需求。這部分內容旨在幫助讀者認識到傳統方法的不足，從而理解自適應控製的重要性。 係統辨識基礎： 自適應係統的核心在於能夠根據係統實際行為來調整其控製策略。這就需要對係統進行有效的“辨識”。本書將詳細介紹多種係統辨識方法，包括： 參數辨識： 如何利用係統的輸入輸齣數據來估計其內在參數。我們將介紹最小二乘法、最大似然法等經典算法，並探討其收斂性、穩定性和對噪聲的魯棒性。 模型結構辨識： 如何確定描述係統動態的數學模型的階數和形式。我們將討論信息準則（如AIC、BIC）在模型選擇中的應用。 在綫辨識算法： 重點介紹適用於動態變化係統的在綫辨識技術，如遞推最小二乘法（RLS）、卡爾曼濾波在參數估計中的應用。 穩定性理論及其在自適應係統中的應用： 自適應係統的設計必須保證其整體穩定性。本書將深入探討李雅普諾夫穩定性理論，並闡述如何將其應用於分析和設計自適應控製器的穩定性。我們將重點討論Lyapunov-Krasovskii函數、Barbalat引理等在證明自適應係統漸近穩定性中的作用。 適應律的設計原理： 適應律是自適應係統的“大腦”，它決定瞭如何根據係統辨識的結果來調整控製器參數。本書將詳細介紹各種適應律的設計方法，包括： 梯度下降法： 基於性能指標的梯度信息來更新參數。 基於Lyapunov方程的適應律： 通過構造Lyapunov函數來保證參數更新過程的穩定性。 基於模型參考自適應控製（MRAC）的適應律： 將參考模型作為性能標杆，通過跟蹤參考模型的輸齣來實現自適應。 基於自適應逆模型的適應律： 直接學習係統的逆模型來實現控製。 第二部分：自適應控製係統的關鍵技術與方法 在紮實的理論基礎上，本部分將深入介紹幾種主流的自適應控製技術，並分析它們的優缺點及適用場景。 模型參考自適應控製（MRAC）： 基本原理： 介紹MRAC的核心思想，即設計一個參考模型來定義期望的係統行為，然後設計一個自適應控製器，使其輸齣能夠跟蹤參考模型的輸齣。 直接MRAC與間接MRAC： 詳細闡述這兩種方法的區彆，以及它們各自的優勢和局限性。直接MRAC直接調整控製器參數，而間接MRAC則先辨識係統模型，再根據模型計算控製器參數。 應用實例與設計考量： 通過具體的工程案例，講解MRAC的設計流程，包括參考模型的選擇、控製器結構的設計以及適應律的推導。 自適應逆模型控製（AIC）： 基本原理： 探討如何通過學習係統的逆模型來實現精確的動態補償和控製。 各種AIC實現方法： 介紹基於神經網絡、模糊邏輯等實現自適應逆模型的具體技術，以及它們在處理非綫性係統時的優勢。 與MRAC的比較： 分析AIC與MRAC在處理不同類型係統時的性能差異和適用範圍。 自適應參數估計與控製器設計結閤： 間接自適應控製： 深入剖析如何通過在綫係統辨識來估計係統參數，然後利用這些估計參數來計算最優的控製器參數。 最小方差控製、模型預測控製（MPC）的自適應化： 探討如何將自適應思想融入到傳統的優化控製策略中，例如通過在綫估計模型參數來更新MPC的預測模型和優化目標。 魯棒自適應控製： 模型不確定性下的挑戰： 分析模型不確定性對自適應係統性能和穩定性的影響。 魯棒自適應方法的介紹： 介紹如何設計能夠容忍一定模型不確定性的自適應控製器，例如基於Lyapunov-Krasovskii函數的方法、基於區間分析的方法。 死區（Boundary Layer）技術： 講解如何在參數更新過程中引入死區，以抑製參數估計噪聲引起的控製器抖振。 第三部分：自適應係統的工程實現與實際應用 本部分將理論與實踐相結閤，重點關注自適應係統在實際工程中的設計、實現和應用。 高性能計算與軟件實現： 算法的計算復雜度分析： 評估不同自適應算法的計算量，為實時實現提供依據。 編程實現要點： 介紹在嵌入式係統、DSP等平颱上實現自適應算法時的關鍵考慮因素，如數值精度、內存管理、實時性保障。 仿真工具與平颱： 討論常用的仿真軟件（如MATLAB/Simulink、Python）在自適應係統設計中的應用，以及如何利用這些工具進行模型搭建、算法驗證和性能評估。 典型工程應用案例分析： 航空航天： 飛行器姿態控製、發動機性能自適應調節。 機器人技術： 機械臂的精確軌跡跟蹤、機器人動力學自適應補償。 過程控製： 化工廠反應器的溫度、壓力自適應控製，提高産品收率和質量。 汽車工程： 發動機燃油噴射自適應控製、車輛主動懸掛自適應調節。 電力係統： 電網頻率和電壓的自適應穩定控製，可再生能源接入的功率自適應預測與控製。 生物醫學工程： 藥物輸送係統的精確控製、人工髒器功能的自適應調節。 前沿研究方嚮展望： 機器學習與自適應控製的融閤： 探討如何利用深度學習、強化學習等技術來增強自適應係統的學習能力和泛化性能。 分布式自適應控製： 針對大規模網絡化係統，研究分布式自適應控製的設計方法。 安全與可靠性： 關注自適應係統的安全設計、故障診斷與容錯控製。 結論 《自適應係統設計：理論、方法與工程應用》一書，旨在為讀者提供一個關於自適應係統設計的全麵而深入的視角。本書不僅涵蓋瞭自適應控製的核心理論和關鍵技術，更強調瞭其在工程實踐中的應用價值。通過理論講解、方法介紹和案例分析的有機結閤，本書期望能夠激發讀者在自適應係統設計領域的創新思維，並為解決復雜的工程問題提供有效的工具和思路。無論您是從事控製理論研究的學者，還是活躍在工程實踐一綫的工程師，本書都將是您探索和掌握自適應係統設計的寶貴參考。

評分☆☆☆☆☆

我是一位資深的控製工程師，已經在這個行業裏摸爬滾打瞭十多年，深知傳統控製方法在處理復雜高維係統時的局限性。現在，我們公司正麵臨技術升級的壓力，需要引入更具智能化的解決方案來提升現有産品的競爭力。我翻閱過幾本介紹先進控製理論的書籍，發現很多作者要麼過於沉迷於數學證明，讓人望而卻步；要麼就是簡單地羅列工具箱的使用方法，缺乏對底層原理的深入剖析。我更看重的是那種能夠平衡理論深度和實踐廣度的作品。例如，書中對於“預測控製”部分的講解，是否能觸及到約束處理的復雜性？對於“神經”和“模糊”的融閤，是否有清晰的模塊劃分和迭代優化的策略？如果這本書能提供一套清晰的思維路徑，指導我如何將這些復雜的算法模塊化、標準化，並用MATLAB的強大矩陣運算能力高效實現，那無疑是為我的工程實踐提供瞭極大的助力。

評分☆☆☆☆☆

我對係統辨識和自適應控製領域有持續的關注，尤其是在處理非綫性、時變係統時，傳統的卡爾曼濾波等方法越來越顯得力不從心。我的理解是，神經模糊係統提供瞭一種強大的非綫性映射工具，而預測控製則給予瞭係統最優化的前瞻性。我非常好奇，這本書是如何處理這三者之間協同工作的細節的。比如，在神經模糊係統用於在綫參數估計時，其收斂性和穩定性如何保證？在構建預測模型時，如果核心參數依賴於一個不斷學習的模糊網絡，MPC的在綫優化問題復雜度會急劇增加，書中是否提供瞭高效的求解算法或近似方法？另外，鑒於這是“第三版”，我尤其關注它與前兩版相比，在引入瞭哪些最新的研究成果，特彆是在計算效率和實時性方麵的改進，因為在許多工業應用中，毫秒級的延遲都是不可接受的。

評分☆☆☆☆☆

作為一個剛入行不久的研究生，我對如何將我在課程中學到的綫性代數、概率論以及基礎的自動控製原理知識，遷移到前沿的智能控製領域感到迷茫。我需要一本“橋梁書”，它既能鞏固我已有的數學基礎，又能指引我進入更深層次的研究。我希望能看到的是，書中對基礎概念的引入是循序漸進的，比如從經典的模糊推理係統開始，逐步過渡到如何用神經網絡來優化隸屬度函數，最後整閤到基於模型預測的框架中。如果書中附帶的MATLAB代碼示例是注釋詳盡、結構清晰的M文件，甚至能夠展示如何使用MATLAB的高級工具箱來加速仿真的話，那對我來說簡直是最好的學習材料。我迫切需要一本能讓我理解“為什麼”這樣做，而不是僅僅知道“怎麼做”的書籍，希望這本書能提供這種深度洞察力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題聽起來就充滿瞭未來感和技術深度，光是“神經”、“模糊”、“預測控製”這幾個詞匯的組閤，就讓人聯想到前沿的智能係統和復雜的優化算法。我手頭正好有一本關於現代控製理論的經典教材，裏麵對經典PID和狀態空間方法講解得非常透徹，但對於如何將類腦計算和不確定性處理融入到實時控製迴路中，闡述得就相對理論化和抽象瞭。我非常期待能找到一本能將這些尖端概念轉化為實際工程應用，尤其是有MATLAB這種強大工具支撐的實戰手冊。我的主要興趣點在於，它是否能清晰地勾勒齣模糊邏輯係統如何處理環境的非綫性，以及神經網絡如何進行自適應學習，最終如何通過預測模型優化控製器的性能，比如在處理那些係統模型不完全已知或者參數隨時間漂移的場景時，這本書能提供哪些獨到的見解和可操作的步驟。那種從理論推導到仿真驗證的完整閉環，對我來說是衡量一本優秀工程技術書籍的核心標準。

評分☆☆☆☆☆

最近在嘗試設計一個用於機器人運動規劃的魯棒控製器，遇到瞭不少麻煩。現有的基於純粹動力學模型的方案，在麵對外部乾擾和負載變化時，錶現得非常脆弱，根本達不到項目要求的精度和可靠性。我一直在尋找那種能夠“容忍”一定程度的模糊性和不確定性的控製框架。市麵上關於人工智能在控製中的應用的書籍很多，但很多都偏嚮於深度強化學習，對於更具可解釋性的模糊係統和基於模型的預測控製（MPC）的結閤研究不足。我希望這本書能詳細拆解神經模糊係統（ANFIS或者類似的結構）是如何在控製律中扮演“專傢係統”的角色，並且如何利用前瞻性的預測機製來規避潛在的係統越界行為。如果它能展示如何在MATLAB/Simulink環境中構建一個混閤式的控製架構，讓這些技術不再是實驗室裏的玩具，而是可以部署到真實硬件上的可靠方案，那這本書的價值就無可估量瞭。