智能控製論 塗序彥,王樅,劉建毅 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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塗序彥，王樅，劉建毅 著

圖書標籤:

• 智能控製
• 控製理論
• 人工智能
• 優化算法
• 係統工程
• 自適應控製
• 機器人控製
• 機器學習
• 復雜係統
• 塗序彥

店鋪： 久點圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030292773

商品編碼：29658831504

包裝：平裝

齣版時間：2010-10-01

基本信息

書名：智能控製論

定價：40.00元

作者：塗序彥,王樅,劉建毅

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2010-10-01

ISBN：9787030292773

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.318kg

編輯推薦

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智能控製論是控製論嚮智能水平高度發展的新分支，大係統控製論是控製論嚮係統規模廣度發展的新分支。本書是《大係統控製論》的姐妹篇，是關於智能控製論學科的專著，以“智能特性”為綱編排全書內容，如自尋優、自學習、自識彆、自適應、自穩定、自組織、自協調等，重點研究擬人的智能控製係統。

內容提要

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智能控製論（intelligent cybemetics）研究生物與機器的智能控製過程的共同規律，是基於廣義智能、麵嚮廣義控製的廣義智能控製理論，是控製論嚮智能水平高度發展的新分支。
本書是關於智能控製論學科的專著，以“智能特性”為綱編排全書內容，如自尋優、自學習、自識彆、自適應、自穩定、自組織、自協調等，重點研究擬人的智能控製係統。
本書可作為控製學科、智能學科等領域的高年級本科生和研究生的教學參考書，也可供相關領域的研究人員參考。

目錄

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前言
章 緒論
1.1 智能控製
1.1.1 智能控製發展概況
1.1.2 智能控製曆史背景
1.1.3 國外智能控製研究進展
1.1.4 智能控製研究進展
1.2 智能控製係統
1.2.1 智能控製係統的概念
1.2.2 智能控製係統的評判
1.3 智能控製理論
1.3.1 控製理論的發展
1.3.2 智能控製理論的概念
1.4 智能控製論
1.4.1 控製論的發展
1.4.2 人工智能的發展
1.4.3 智能控製論的概念
1.5 小結
思考題
第2章 智能控製論的學科架構
2.1 智能控製論的研究對象
2.1.1 廣義智能控製係統
2.1.2 智能廣義控製係統
2.2 智能控製論的學科內容
2.2.1 廣義智能控製係統協同建模
2.2.2 廣義智能控製係統協同分析
2.2.3 廣義智能控製係統協同設計
2.3 智能控製論的科學方法
2.4 智能控製論的學科架構
2.5 小結
思考題
第3章 自尋優智能控製
3.1 人的自尋優性能
3.2 自尋優控製的概念
3.3 自尋優控製器的結構
3.4 自尋優控製的方法
3.4.1 極值搜索自尋優控製方法
3.4.2 區間優選自尋優控製方法
3.5 多級自尋優控製係統
3.5.1 多級自尋優控製係統的結構
3.5.2 多級自尋優控製係統的方法
3.6 自尋優控製係統的應用
3.6.1 鍋爐燃燒過程的自尋優控製係統
3.6.2 熱風爐燃燒過程的自尋優控製係統
3.7 小結
思考題
第4章 自學習智能控製
4.1 自學習控製模型
4.1.1 自學習控製的概念
4.1.2 自學習控製係統的結構
4.1.3 自學習控製器的設計原理
4.2 廣義機器學習
4.2.1 機器學習的概念與方法
4.2.2 基於知識的機器學習
4.2.3 基於神經網絡的機器學習
4.2.4 基於模式識彆的機器學習
4.3 自學習控製係統
4.3.1 基於知識推理的自學習控製係統
4.3.2 基於神經網絡的自學習控製係統
4.3.3 基於模式識彆的自學習控製係統
4.4 産生式自學習控製係統
4.4.1 産生式自學習控製係統的結構
4.4.2 産生式自學習控製係統的原理
4.4.3 産生式自學習控製係統的實驗
4.5 小結
思考題
第5章 自識彆智能控製
5.1 人的自識彆智能控製
5.1.1 人的自識彆性能和機製
5.1.2 人的運動控製性能和機製
5.2 工程自識彆智能控製
5.2.1 工程自識彆智能控製的概念
5.2.2 工程自識彆控製係統的概念
5.2.3 工程自識彆智能控製係統的類型
5.3 自識彆控製係統的方法
5.3.1 視覺圖像的自識彆方法
5.3.2 物景分析的自識彆方法
5.3.3 自然語音的自識彆方法
5.4 自識彆控製係統的結構
5.4.1 機器視覺係統
5.4.2 機器聽覺係統
5.4.3 自然語言人-機對話係統
5.5 自識彆智能控製係統的應用
5.5.1 球磨機磨音自識彆控製係統
5.5.2 窯爐爐膛火焰自識彆控製係統
5.5.3 汽車駕駛路況自識彆控製係統
5.6 小結
思考題
第6章 自適應智能控製
6.1 自適應控製的概念
6.2 自適應模型
6.2.1 自適應模型的概念
6.2.2 自適應模型的結構方案
6.2.3 自適應模型的設計方法
6.2.4 自適應模型的類彆
6.3 自適應控製係統設計原理
6.3.1 自校正控製係統
6.3.2 模型參考自適應控製係統
6.4 自適應控製係統的類型
6.5 自適應控製的方法和技術
6.5.1 基於神經網絡的自適應控製方法
6.5.2 基於神經網絡的自適應建模方法
6.5.3 基於專傢係統的自適應建模方法
6.6 自適應控製係統的應用
6.7 小結
思考題
第7章 自穩定智能控製
7.1 穩定性的概念
7.2 人體自穩定控製的啓示
7.2.1 人體生理狀態自穩定控製係統
7.2.2 人體運動姿態自穩定控製係統
7.2.3 人群組織的自穩定控製係統
7.3 自穩定控製的概念和類型
7.3.1 自穩定性的概念
7.3.2 自穩定控製係統的類型
7.4 自穩定控製的方法和技術
7.4.1 主動自穩定控製
7.4.2 被動自穩定控製
7.5 擬人運動姿態自穩定智能控製係統
7.6 倒立擺自穩定控製係統
7.6.1 倒立擺自穩定控製概念
7.6.2 倒立擺自穩定控製方法
7.6.3 倒立擺仿人智能控製係統
7.7 小結
思考題
第8章 自組織智能控製
8.1 人體組織的自組織性能
8.2 人群組織的自組織性能
8.3 工程自組織控製係統
8.4 大係統自組織控製
8.4.1 大係統的基本控製結構
8.4.2 大係統控製結構自組織
8.5 擬人自組織控製係統
8.5.1 擬人體自組織控製係統
8.5.2 擬人群自組織控製係統
8.6 自組織智能控製的應用
8.7 小結
思考題
第9章 自協調智能控製
9.1 協調學
9.1.1 協調學的學科創立
9.1.2 協調學的學科構架
9.2 人體的多級協調控製係統
9.2.1 人體神經多級協調控製係統
9.2.2 人體體液多級協調控製係統
9.2.3 人體“神經 體液”雙重協調控製體製
9.2.4 人體經絡多級協調控製係統
9.3 多變量協調控製係統
9.3.1 多變量協調控製理論的提齣
9.3.2 多變量協調控製理論概要
9.3.3 多變量協調控製理論的應用
9.4 大係統協調控製
9.4.1 大係統的可協調性
9.4.2 大係統的結構可協調性
9.4.3 大係統的遞階協調控製
9.4.4 大係統的分散協調控製
9.5 智能協調控製
9.5.1 智能協調控製的概念
9.5.2 基於知識的多級智能協調控製
9.5.3 基於神經的多段智能協調控製
9.6 社會協調控製
9.6.1 社會協調學
9.6.2 社會協調控製係統
9.6.3 不同社會經濟體製的協調控製
9.7 小結
思考題
0章 展望
10.1 《智能控製論》重點迴顧
10.2 智能控製論學科展望
思考題
緻謝
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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智能控製論：理論、方法與應用 智能控製論，作為一門交叉學科，深度融閤瞭控製論、人工智能、計算機科學、信息論、係統科學以及心理學、認知科學等多個領域的研究成果，旨在構建能夠模擬、理解乃至超越人類智能的控製係統。本書將係統闡述智能控製論的核心理論體係，梳理其發展脈絡，深入剖析各類智能控製方法，並結閤廣泛的實際應用案例，展現智能控製論在當今科技發展中的重要地位和廣闊前景。 第一章：智能控製論的基石——控製論與信息論的融閤 本章將追溯控製論的起源與發展，從經典的反饋控製理論齣發，探討其在穩定性、魯棒性以及最優性等方麵的經典成就。在此基礎上，我們將引入信息論的概念，闡釋信息在控製係統中的核心作用，包括信息的獲取、傳輸、處理與利用。本書將重點分析信息熵、信道容量、編碼解碼等信息論基本概念如何為智能控製係統的設計提供理論支撐，例如如何度量和量化智能體所擁有的信息，以及信息不對稱性如何影響控製決策。我們將深入探討封閉式反饋與開放式反饋的區彆，以及信息如何在復雜的動態係統中有效流動，從而實現更高級彆的協調與決策。此外，本章還會觸及控製論中的“黑箱”問題，以及信息論如何幫助我們理解和模擬“黑箱”內部的復雜動態，為後續的智能控製方法奠定堅實基礎。 第二章：人工智能的崛起——智能控製論的理論引擎 人工智能作為智能控製論的核心驅動力，在本章得到深入剖析。我們將迴顧人工智能發展的關鍵裏程碑，從符號主義的邏輯推理、專傢係統，到連接主義的神經網絡、深度學習。本書將重點介紹機器學習，特彆是監督學習、無監督學習和強化學習，如何為智能控製係統提供強大的學習能力。我們將詳細闡述各種學習算法的原理、特點以及適用場景，例如支持嚮量機（SVM）在分類與迴歸任務中的應用，決策樹在復雜決策製定過程中的作用，以及聚類算法在數據探索與模式識彆中的價值。 深度學習，作為當前人工智能領域最活躍的分支，將得到重點關注。本書將解析捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆與處理中的強大能力，循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM、GRU）在序列數據建模與預測中的優勢，以及生成對抗網絡（GAN）在創造性生成任務中的潛力。我們將探討這些深度學習模型如何被應用於智能控製係統，例如用於感知環境、理解指令、製定策略以及執行動作。此外，本章還將討論自然語言處理（NLP）在人機交互和指令理解中的重要性，以及計算機視覺（CV）在感知復雜物理環境中的關鍵作用。 第三章：智能控製方法——從經典到前沿 本章將係統梳理智能控製論的各類核心方法，從經典控製策略的延伸，到麵嚮智能化的新範式。 模糊控製（Fuzzy Control）：我們將深入講解模糊邏輯的原理，包括模糊集閤、隸屬函數、模糊化、模糊推理和解模糊化等過程。本書將闡述模糊控製如何處理不確定性、模糊性以及人類專傢經驗，並結閤實例展示其在電器控製、工業自動化等領域的成功應用。 神經網絡控製（Neural Network Control）：基於第二章的鋪墊，本章將聚焦神經網絡在控製領域的具體應用。我們將探討各種前饋神經網絡、反饋神經網絡以及自組織神經網絡在係統建模、狀態估計、控製器設計等方麵的作用。特彆地，將深入分析如何利用神經網絡來近似復雜的非綫性動態係統，實現自適應控製和魯棒控製。 專傢係統與知識工程（Expert Systems and Knowledge Engineering）：我們將介紹專傢係統如何通過編碼人類專傢的領域知識來解決特定問題，以及知識錶示、推理機製、學習能力等關鍵要素。本書將討論專傢係統在診斷、決策支持以及故障排除等方麵的潛力，並探討其與現代機器學習方法的融閤。 進化計算（Evolutionary Computation）：包括遺傳算法（GA）、遺傳編程（GP）、粒子群優化（PSO）等。本章將闡釋這些受自然進化啓發的優化算法如何應用於控製器參數的整定、最優控製策略的搜索以及係統結構的優化。我們將重點分析其在解決復雜、多模態、非凸優化問題中的優勢。 強化學習（Reinforcement Learning）：作為一種強大的學習範式，強化學習將在本章得到詳細的介紹。我們將解析其核心概念，如智能體（Agent）、環境（Environment）、狀態（State）、動作（Action）、奬勵（Reward）以及策略（Policy）。本書將深入探討Q-learning、SARSA、深度Q網絡（DQN）、策略梯度方法（Policy Gradient）等經典與前沿的強化學習算法，並重點闡述其在序貫決策、最優控製策略學習以及動態係統最優控製等方麵的強大能力。 第四章：智能控製係統的構建與實現 本章將聚焦於如何將理論方法轉化為實際的智能控製係統。我們將討論係統架構的設計，包括感知層、決策層、執行層以及通信層。 感知與環境理解：重點介紹各類傳感器技術，以及如何利用計算機視覺、語音識彆、自然語言理解等技術來讓控製係統“看見”、“聽見”並“理解”所處的環境。 決策與規劃：深入探討如何基於所獲取的信息，利用前麵章節介紹的智能控製方法來製定最優的決策和行動計劃。這將包括狀態空間搜索、路徑規劃、資源分配以及風險評估等。 執行與反饋：介紹各種執行器（如電機、舵機、機械臂等）的工作原理，以及如何通過精確的控製信號驅動它們完成任務。同時，強調反饋機製在保證係統穩定性和適應性中的關鍵作用。 人機交互（HCI）：探討如何設計直觀、高效的人機交互界麵，使人類能夠方便地與智能控製係統進行溝通、監督和乾預。 係統集成與仿真：介紹智能控製係統的建模、仿真以及集成過程，包括使用 MATLAB/Simulink、ROS (Robot Operating System) 等工具進行開發和測試。 第五章：智能控製論的應用領域 智能控製論的應用已滲透到社會經濟的方方麵麵，本章將通過豐富的案例進行展示。 機器人技術：從工業機器人、服務機器人到特種機器人，智能控製論賦予瞭它們自主導航、環境感知、智能抓取、人機協作等能力。我們將討論自主移動機器人、無人機、水下機器人等的控製策略。 自動駕駛係統：本書將分析自動駕駛汽車在感知、決策、規劃、控製等方麵的智能控製技術，包括目標檢測、路徑規劃、車輛動力學控製以及安全決策等。 智能製造與工業自動化：探討智能控製論在智能工廠、柔性製造、預測性維護、質量檢測等方麵的應用，以及如何通過工業物聯網（IIoT）實現生産過程的智能化。 智慧醫療：例如，智能手術機器人、輔助診斷係統、個性化治療方案推薦以及康復機器人等。 智能交通係統：包括交通流量優化、信號燈控製、車輛協同行駛以及公共交通調度等。 能源管理與智能電網：如可再生能源的接入與調度、需求側響應、配電網優化等。 金融工程與經濟預測：智能算法在量化交易、風險管理、市場預測等方麵的應用。 智慧城市與環境保護：例如，智能樓宇管理、垃圾分類與迴收、環境監測與預警等。 第六章：智能控製論的未來展望與挑戰 本章將對智能控製論的未來發展趨勢進行展望，並指齣當前麵臨的挑戰。 多智能體協同控製：研究多個智能體之間如何進行有效的協同與協作，以解決復雜任務。 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）：提升智能控製係統的透明度和可信度，讓決策過程更易於理解和審計。 安全與魯棒性：如何設計更安全、更具魯棒性的智能控製係統，以應對未知乾擾和惡意攻擊。 持續學習與適應性：使智能控製係統能夠在不斷變化的環境中持續學習和適應。 倫理與社會影響：探討智能控製技術可能帶來的倫理問題和社會影響，並提齣相應的應對策略。 人機共融：研究如何實現更深層次的人機協作與共融，充分發揮人類與機器各自的優勢。 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且具有前瞻性的智能控製論知識體係，幫助理解其核心理論、掌握關鍵方法，並洞察其在各行各業的廣闊應用前景。通過係統學習，讀者將能夠更好地理解和設計下一代智能控製係統，推動科技進步和社會發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給我留下瞭非常深刻的印象。從封麵到內頁的排版，處處都能感受到齣版方在細節上的用心。特彆是紙張的選擇，觸感溫潤，拿在手上有一種沉甸甸的質感，讓人感覺這是一本經過深思熟慮、內容厚重的著作。色彩搭配上，主色調的選擇既現代又不失學術的莊重感，很好地烘托瞭“智能控製論”這個主題的專業性和前沿性。裝幀的堅固程度也讓人放心，這樣的書放在書架上，即便經常翻閱，也感覺能長久保存。我尤其欣賞的是字體和行距的調整，在保持專業信息密度的同時，確保瞭長時間閱讀的舒適度，這對於研究性質的讀物來說至關重要。整體而言，這是一本從物理形態上就散發齣專業氣息和收藏價值的佳作，讓人在閱讀內容之前，就已經對作者們的嚴謹態度有瞭初步的肯定。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱時，我就被作者們構建的理論框架的精妙性所摺服。它不是簡單地羅列現有控製理論的成果，而是在探討一種更具前瞻性的、能夠應對非綫性、不確定性環境的全新範式。書中對於“智能”二字的界定和引入，顯得尤為獨到且富有洞察力，它巧妙地將傳統控製論的精確性與現代信息科學的適應性、學習能力進行瞭深層次的融閤。那些關於復雜係統建模和優化決策的論述，邏輯鏈條清晰，層層遞進，仿佛引導著讀者從已知的彼岸航行到未知的此岸。我發現，即便是涉及一些高深的數學工具和算法，作者們也總能找到恰當的類比和解釋，使得這些前沿概念不再是高不可攀的空中樓閣，而是可以被深入理解和應用的實踐工具。這種化繁為簡卻又不失深度的敘事能力，是這本書最吸引我的地方。

評分☆☆☆☆☆

讓我印象尤為深刻的是，這本書在探討控製論的未來走嚮時所展現齣的那種開放性和批判性精神。作者們並未將已有的理論奉為圭臬，而是非常坦誠地指齣瞭當前智能控製領域存在的局限性——尤其是在麵對“黑箱”問題和知識錶徵的有效性上。他們提齣的思考方嚮，例如如何更有效地將人類專傢的經驗知識“注入”到學習算法中，或者如何構建具有可解釋性的決策模型，這些都是當前學界和業界都在激烈辯論的前沿議題。這種敢於直麵現有範式的不足，並積極探索下一代理論基石的勇氣，使得這本書不僅僅是一份知識的總結，更像是一份麵嚮未來的“研究宣言”。它激勵著讀者去質疑、去探索，去成為定義下一個控製時代的人。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，很大程度上依賴於作者們在行文風格上展現齣的那種沉穩且富有節奏感的敘事節奏。它不像某些學術著作那樣乾巴巴地堆砌公式，而是將理論的推導過程設計得如同在解一個精巧的謎題。每個定理的引入、每一步證明的展開，都像是為瞭解答前一個章節遺留下的疑問而精心鋪墊的。在敘述宏大概念時，筆觸細膩入微，而在處理關鍵的數學推導時，又展現齣令人信服的嚴謹和果斷。這種張弛有度的文風，極大地降低瞭閱讀門檻，使我能夠在一個相對放鬆的狀態下，吸收那些本質上相當復雜的知識體係。讀完一個大的章節後，總有一種豁然開朗的成就感，這種心流體驗在嚴肅的專業書籍中是難得一見的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在相關領域摸爬滾打多年的工程師，我更關注的是這本書的實踐指導意義，以及它如何幫助我們突破現有的工程瓶頸。這本書在理論的構建之外，並沒有迴避實際應用中的痛點。我留意到其中關於魯棒性和自適應性的章節，作者們提齣的新方法論，似乎為解決我團隊近期在某項高動態環境下的控製任務時遇到的收斂性難題提供瞭全新的思路。我甚至在閱讀過程中，忍不住拿起草稿紙，試圖將書中的核心思想映射到我們的具體案例中去推演一番。那些關於最優控製與學習機製結閤的討論，讓我看到瞭未來工業自動化係統自我優化的潛力。這不是一本純粹的理論教科書，它更像是一份為資深從業者準備的“思維升級指南”，提供瞭超越當前主流解決方案的全新視角和可行路徑。