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涂序彦，王枞，刘建毅 著

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• 智能控制
• 控制理论
• 人工智能
• 优化算法
• 系统工程
• 自适应控制
• 机器人控制
• 机器学习
• 复杂系统
• 涂序彦

店铺： 久点图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030292773

商品编码：29658831504

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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前言
章 绪论
1.1 智能控制
1.1.1 智能控制发展概况
1.1.2 智能控制历史背景
1.1.3 国外智能控制研究进展
1.1.4 智能控制研究进展
1.2 智能控制系统
1.2.1 智能控制系统的概念
1.2.2 智能控制系统的评判
1.3 智能控制理论
1.3.1 控制理论的发展
1.3.2 智能控制理论的概念
1.4 智能控制论
1.4.1 控制论的发展
1.4.2 人工智能的发展
1.4.3 智能控制论的概念
1.5 小结
思考题
第2章 智能控制论的学科架构
2.1 智能控制论的研究对象
2.1.1 广义智能控制系统
2.1.2 智能广义控制系统
2.2 智能控制论的学科内容
2.2.1 广义智能控制系统协同建模
2.2.2 广义智能控制系统协同分析
2.2.3 广义智能控制系统协同设计
2.3 智能控制论的科学方法
2.4 智能控制论的学科架构
2.5 小结
思考题
第3章 自寻优智能控制
3.1 人的自寻优性能
3.2 自寻优控制的概念
3.3 自寻优控制器的结构
3.4 自寻优控制的方法
3.4.1 极值搜索自寻优控制方法
3.4.2 区间优选自寻优控制方法
3.5 多级自寻优控制系统
3.5.1 多级自寻优控制系统的结构
3.5.2 多级自寻优控制系统的方法
3.6 自寻优控制系统的应用
3.6.1 锅炉燃烧过程的自寻优控制系统
3.6.2 热风炉燃烧过程的自寻优控制系统
3.7 小结
思考题
第4章 自学习智能控制
4.1 自学习控制模型
4.1.1 自学习控制的概念
4.1.2 自学习控制系统的结构
4.1.3 自学习控制器的设计原理
4.2 广义机器学习
4.2.1 机器学习的概念与方法
4.2.2 基于知识的机器学习
4.2.3 基于神经网络的机器学习
4.2.4 基于模式识别的机器学习
4.3 自学习控制系统
4.3.1 基于知识推理的自学习控制系统
4.3.2 基于神经网络的自学习控制系统
4.3.3 基于模式识别的自学习控制系统
4.4 产生式自学习控制系统
4.4.1 产生式自学习控制系统的结构
4.4.2 产生式自学习控制系统的原理
4.4.3 产生式自学习控制系统的实验
4.5 小结
思考题
第5章 自识别智能控制
5.1 人的自识别智能控制
5.1.1 人的自识别性能和机制
5.1.2 人的运动控制性能和机制
5.2 工程自识别智能控制
5.2.1 工程自识别智能控制的概念
5.2.2 工程自识别控制系统的概念
5.2.3 工程自识别智能控制系统的类型
5.3 自识别控制系统的方法
5.3.1 视觉图像的自识别方法
5.3.2 物景分析的自识别方法
5.3.3 自然语音的自识别方法
5.4 自识别控制系统的结构
5.4.1 机器视觉系统
5.4.2 机器听觉系统
5.4.3 自然语言人-机对话系统
5.5 自识别智能控制系统的应用
5.5.1 球磨机磨音自识别控制系统
5.5.2 窑炉炉膛火焰自识别控制系统
5.5.3 汽车驾驶路况自识别控制系统
5.6 小结
思考题
第6章 自适应智能控制
6.1 自适应控制的概念
6.2 自适应模型
6.2.1 自适应模型的概念
6.2.2 自适应模型的结构方案
6.2.3 自适应模型的设计方法
6.2.4 自适应模型的类别
6.3 自适应控制系统设计原理
6.3.1 自校正控制系统
6.3.2 模型参考自适应控制系统
6.4 自适应控制系统的类型
6.5 自适应控制的方法和技术
6.5.1 基于神经网络的自适应控制方法
6.5.2 基于神经网络的自适应建模方法
6.5.3 基于专家系统的自适应建模方法
6.6 自适应控制系统的应用
6.7 小结
思考题
第7章 自稳定智能控制
7.1 稳定性的概念
7.2 人体自稳定控制的启示
7.2.1 人体生理状态自稳定控制系统
7.2.2 人体运动姿态自稳定控制系统
7.2.3 人群组织的自稳定控制系统
7.3 自稳定控制的概念和类型
7.3.1 自稳定性的概念
7.3.2 自稳定控制系统的类型
7.4 自稳定控制的方法和技术
7.4.1 主动自稳定控制
7.4.2 被动自稳定控制
7.5 拟人运动姿态自稳定智能控制系统
7.6 倒立摆自稳定控制系统
7.6.1 倒立摆自稳定控制概念
7.6.2 倒立摆自稳定控制方法
7.6.3 倒立摆仿人智能控制系统
7.7 小结
思考题
第8章 自组织智能控制
8.1 人体组织的自组织性能
8.2 人群组织的自组织性能
8.3 工程自组织控制系统
8.4 大系统自组织控制
8.4.1 大系统的基本控制结构
8.4.2 大系统控制结构自组织
8.5 拟人自组织控制系统
8.5.1 拟人体自组织控制系统
8.5.2 拟人群自组织控制系统
8.6 自组织智能控制的应用
8.7 小结
思考题
第9章 自协调智能控制
9.1 协调学
9.1.1 协调学的学科创立
9.1.2 协调学的学科构架
9.2 人体的多级协调控制系统
9.2.1 人体神经多级协调控制系统
9.2.2 人体体液多级协调控制系统
9.2.3 人体“神经 体液”双重协调控制体制
9.2.4 人体经络多级协调控制系统
9.3 多变量协调控制系统
9.3.1 多变量协调控制理论的提出
9.3.2 多变量协调控制理论概要
9.3.3 多变量协调控制理论的应用
9.4 大系统协调控制
9.4.1 大系统的可协调性
9.4.2 大系统的结构可协调性
9.4.3 大系统的递阶协调控制
9.4.4 大系统的分散协调控制
9.5 智能协调控制
9.5.1 智能协调控制的概念
9.5.2 基于知识的多级智能协调控制
9.5.3 基于神经的多段智能协调控制
9.6 社会协调控制
9.6.1 社会协调学
9.6.2 社会协调控制系统
9.6.3 不同社会经济体制的协调控制
9.7 小结
思考题
0章 展望
10.1 《智能控制论》重点回顾
10.2 智能控制论学科展望
思考题
致谢
参考文献

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：理论、方法与应用 智能控制论，作为一门交叉学科，深度融合了控制论、人工智能、计算机科学、信息论、系统科学以及心理学、认知科学等多个领域的研究成果，旨在构建能够模拟、理解乃至超越人类智能的控制系统。本书将系统阐述智能控制论的核心理论体系，梳理其发展脉络，深入剖析各类智能控制方法，并结合广泛的实际应用案例，展现智能控制论在当今科技发展中的重要地位和广阔前景。 第一章：智能控制论的基石——控制论与信息论的融合 本章将追溯控制论的起源与发展，从经典的反馈控制理论出发，探讨其在稳定性、鲁棒性以及最优性等方面的经典成就。在此基础上，我们将引入信息论的概念，阐释信息在控制系统中的核心作用，包括信息的获取、传输、处理与利用。本书将重点分析信息熵、信道容量、编码解码等信息论基本概念如何为智能控制系统的设计提供理论支撑，例如如何度量和量化智能体所拥有的信息，以及信息不对称性如何影响控制决策。我们将深入探讨封闭式反馈与开放式反馈的区别，以及信息如何在复杂的动态系统中有效流动，从而实现更高级别的协调与决策。此外，本章还会触及控制论中的“黑箱”问题，以及信息论如何帮助我们理解和模拟“黑箱”内部的复杂动态，为后续的智能控制方法奠定坚实基础。 第二章：人工智能的崛起——智能控制论的理论引擎 人工智能作为智能控制论的核心驱动力，在本章得到深入剖析。我们将回顾人工智能发展的关键里程碑，从符号主义的逻辑推理、专家系统，到连接主义的神经网络、深度学习。本书将重点介绍机器学习，特别是监督学习、无监督学习和强化学习，如何为智能控制系统提供强大的学习能力。我们将详细阐述各种学习算法的原理、特点以及适用场景，例如支持向量机（SVM）在分类与回归任务中的应用，决策树在复杂决策制定过程中的作用，以及聚类算法在数据探索与模式识别中的价值。 深度学习，作为当前人工智能领域最活跃的分支，将得到重点关注。本书将解析卷积神经网络（CNN）在图像识别与处理中的强大能力，循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）在序列数据建模与预测中的优势，以及生成对抗网络（GAN）在创造性生成任务中的潜力。我们将探讨这些深度学习模型如何被应用于智能控制系统，例如用于感知环境、理解指令、制定策略以及执行动作。此外，本章还将讨论自然语言处理（NLP）在人机交互和指令理解中的重要性，以及计算机视觉（CV）在感知复杂物理环境中的关键作用。 第三章：智能控制方法——从经典到前沿 本章将系统梳理智能控制论的各类核心方法，从经典控制策略的延伸，到面向智能化的新范式。 模糊控制（Fuzzy Control）：我们将深入讲解模糊逻辑的原理，包括模糊集合、隶属函数、模糊化、模糊推理和解模糊化等过程。本书将阐述模糊控制如何处理不确定性、模糊性以及人类专家经验，并结合实例展示其在电器控制、工业自动化等领域的成功应用。 神经网络控制（Neural Network Control）：基于第二章的铺垫，本章将聚焦神经网络在控制领域的具体应用。我们将探讨各种前馈神经网络、反馈神经网络以及自组织神经网络在系统建模、状态估计、控制器设计等方面的作用。特别地，将深入分析如何利用神经网络来近似复杂的非线性动态系统，实现自适应控制和鲁棒控制。 专家系统与知识工程（Expert Systems and Knowledge Engineering）：我们将介绍专家系统如何通过编码人类专家的领域知识来解决特定问题，以及知识表示、推理机制、学习能力等关键要素。本书将讨论专家系统在诊断、决策支持以及故障排除等方面的潜力，并探讨其与现代机器学习方法的融合。 进化计算（Evolutionary Computation）：包括遗传算法（GA）、遗传编程（GP）、粒子群优化（PSO）等。本章将阐释这些受自然进化启发的优化算法如何应用于控制器参数的整定、最优控制策略的搜索以及系统结构的优化。我们将重点分析其在解决复杂、多模态、非凸优化问题中的优势。 强化学习（Reinforcement Learning）：作为一种强大的学习范式，强化学习将在本章得到详细的介绍。我们将解析其核心概念，如智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）以及策略（Policy）。本书将深入探讨Q-learning、SARSA、深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（Policy Gradient）等经典与前沿的强化学习算法，并重点阐述其在序贯决策、最优控制策略学习以及动态系统最优控制等方面的强大能力。 第四章：智能控制系统的构建与实现 本章将聚焦于如何将理论方法转化为实际的智能控制系统。我们将讨论系统架构的设计，包括感知层、决策层、执行层以及通信层。 感知与环境理解：重点介绍各类传感器技术，以及如何利用计算机视觉、语音识别、自然语言理解等技术来让控制系统“看见”、“听见”并“理解”所处的环境。 决策与规划：深入探讨如何基于所获取的信息，利用前面章节介绍的智能控制方法来制定最优的决策和行动计划。这将包括状态空间搜索、路径规划、资源分配以及风险评估等。 执行与反馈：介绍各种执行器（如电机、舵机、机械臂等）的工作原理，以及如何通过精确的控制信号驱动它们完成任务。同时，强调反馈机制在保证系统稳定性和适应性中的关键作用。 人机交互（HCI）：探讨如何设计直观、高效的人机交互界面，使人类能够方便地与智能控制系统进行沟通、监督和干预。 系统集成与仿真：介绍智能控制系统的建模、仿真以及集成过程，包括使用 MATLAB/Simulink、ROS (Robot Operating System) 等工具进行开发和测试。 第五章：智能控制论的应用领域 智能控制论的应用已渗透到社会经济的方方面面，本章将通过丰富的案例进行展示。 机器人技术：从工业机器人、服务机器人到特种机器人，智能控制论赋予了它们自主导航、环境感知、智能抓取、人机协作等能力。我们将讨论自主移动机器人、无人机、水下机器人等的控制策略。 自动驾驶系统：本书将分析自动驾驶汽车在感知、决策、规划、控制等方面的智能控制技术，包括目标检测、路径规划、车辆动力学控制以及安全决策等。 智能制造与工业自动化：探讨智能控制论在智能工厂、柔性制造、预测性维护、质量检测等方面的应用，以及如何通过工业物联网（IIoT）实现生产过程的智能化。 智慧医疗：例如，智能手术机器人、辅助诊断系统、个性化治疗方案推荐以及康复机器人等。 智能交通系统：包括交通流量优化、信号灯控制、车辆协同行驶以及公共交通调度等。 能源管理与智能电网：如可再生能源的接入与调度、需求侧响应、配电网优化等。 金融工程与经济预测：智能算法在量化交易、风险管理、市场预测等方面的应用。 智慧城市与环境保护：例如，智能楼宇管理、垃圾分类与回收、环境监测与预警等。 第六章：智能控制论的未来展望与挑战 本章将对智能控制论的未来发展趋势进行展望，并指出当前面临的挑战。 多智能体协同控制：研究多个智能体之间如何进行有效的协同与协作，以解决复杂任务。 可解释性AI（Explainable AI, XAI）：提升智能控制系统的透明度和可信度，让决策过程更易于理解和审计。 安全与鲁棒性：如何设计更安全、更具鲁棒性的智能控制系统，以应对未知干扰和恶意攻击。 持续学习与适应性：使智能控制系统能够在不断变化的环境中持续学习和适应。 伦理与社会影响：探讨智能控制技术可能带来的伦理问题和社会影响，并提出相应的应对策略。 人机共融：研究如何实现更深层次的人机协作与共融，充分发挥人类与机器各自的优势。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的智能控制论知识体系，帮助理解其核心理论、掌握关键方法，并洞察其在各行各业的广阔应用前景。通过系统学习，读者将能够更好地理解和设计下一代智能控制系统，推动科技进步和社会发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，很大程度上依赖于作者们在行文风格上展现出的那种沉稳且富有节奏感的叙事节奏。它不像某些学术著作那样干巴巴地堆砌公式，而是将理论的推导过程设计得如同在解一个精巧的谜题。每个定理的引入、每一步证明的展开，都像是为了解答前一个章节遗留下的疑问而精心铺垫的。在叙述宏大概念时，笔触细腻入微，而在处理关键的数学推导时，又展现出令人信服的严谨和果断。这种张弛有度的文风，极大地降低了阅读门槛，使我能够在一个相对放松的状态下，吸收那些本质上相当复杂的知识体系。读完一个大的章节后，总有一种豁然开朗的成就感，这种心流体验在严肃的专业书籍中是难得一见的。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅时，我就被作者们构建的理论框架的精妙性所折服。它不是简单地罗列现有控制理论的成果，而是在探讨一种更具前瞻性的、能够应对非线性、不确定性环境的全新范式。书中对于“智能”二字的界定和引入，显得尤为独到且富有洞察力，它巧妙地将传统控制论的精确性与现代信息科学的适应性、学习能力进行了深层次的融合。那些关于复杂系统建模和优化决策的论述，逻辑链条清晰，层层递进，仿佛引导着读者从已知的彼岸航行到未知的此岸。我发现，即便是涉及一些高深的数学工具和算法，作者们也总能找到恰当的类比和解释，使得这些前沿概念不再是高不可攀的空中楼阁，而是可以被深入理解和应用的实践工具。这种化繁为简却又不失深度的叙事能力，是这本书最吸引我的地方。

评分☆☆☆☆☆

让我印象尤为深刻的是，这本书在探讨控制论的未来走向时所展现出的那种开放性和批判性精神。作者们并未将已有的理论奉为圭臬，而是非常坦诚地指出了当前智能控制领域存在的局限性——尤其是在面对“黑箱”问题和知识表征的有效性上。他们提出的思考方向，例如如何更有效地将人类专家的经验知识“注入”到学习算法中，或者如何构建具有可解释性的决策模型，这些都是当前学界和业界都在激烈辩论的前沿议题。这种敢于直面现有范式的不足，并积极探索下一代理论基石的勇气，使得这本书不仅仅是一份知识的总结，更像是一份面向未来的“研究宣言”。它激励着读者去质疑、去探索，去成为定义下一个控制时代的人。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了非常深刻的印象。从封面到内页的排版，处处都能感受到出版方在细节上的用心。特别是纸张的选择，触感温润，拿在手上有一种沉甸甸的质感，让人感觉这是一本经过深思熟虑、内容厚重的著作。色彩搭配上，主色调的选择既现代又不失学术的庄重感，很好地烘托了“智能控制论”这个主题的专业性和前沿性。装帧的坚固程度也让人放心，这样的书放在书架上，即便经常翻阅，也感觉能长久保存。我尤其欣赏的是字体和行距的调整，在保持专业信息密度的同时，确保了长时间阅读的舒适度，这对于研究性质的读物来说至关重要。整体而言，这是一本从物理形态上就散发出专业气息和收藏价值的佳作，让人在阅读内容之前，就已经对作者们的严谨态度有了初步的肯定。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在相关领域摸爬滚打多年的工程师，我更关注的是这本书的实践指导意义，以及它如何帮助我们突破现有的工程瓶颈。这本书在理论的构建之外，并没有回避实际应用中的痛点。我留意到其中关于鲁棒性和自适应性的章节，作者们提出的新方法论，似乎为解决我团队近期在某项高动态环境下的控制任务时遇到的收敛性难题提供了全新的思路。我甚至在阅读过程中，忍不住拿起草稿纸，试图将书中的核心思想映射到我们的具体案例中去推演一番。那些关于最优控制与学习机制结合的讨论，让我看到了未来工业自动化系统自我优化的潜力。这不是一本纯粹的理论教科书，它更像是一份为资深从业者准备的“思维升级指南”，提供了超越当前主流解决方案的全新视角和可行路径。