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

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030292773

商品编码：29290166339

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：256000

页码：203

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》 （ 无具体作者信息，仅以书名和ISBN为参考，以下内容为对“智能控制论”这一概念的深度探讨，而非特定书籍的介绍。 ） 第一章：智能控制论的起源与发展 智能控制论，作为一个集跨学科研究之大成的领域，其思想的萌芽可以追溯到控制理论和人工智能的早期探索。在20世纪中叶，随着自动化技术的飞速发展，科学家们开始思考如何让控制系统具备更强的适应性、学习能力和决策能力，从而能够处理日益复杂和动态变化的环境。 早期，控制理论主要关注于线性、时不变系统，其数学模型精确且稳定。然而，现实世界中的许多系统，如生物体、经济系统、甚至复杂的工业过程，都表现出非线性、时变、不确定甚至混沌的特性。传统的控制方法在面对这些挑战时显得力不从心。与此同时，人工智能领域的兴起，特别是专家系统、机器学习等技术的发展，为解决这些难题提供了新的思路。 智能控制论正是在这样的背景下应运而生，它试图融合传统控制理论的严谨性与人工智能的灵活性。其核心目标是构建能够模拟、甚至超越人类智能的控制系统，使其能够： 感知环境： 通过传感器获取关于系统状态和环境变化的丰富信息。 理解与推理： 对感知到的信息进行分析、理解，并能进行逻辑推理和模式识别。 决策与规划： 基于对环境的理解和对目标的认识，制定最优或次优的控制策略。 学习与适应： 在运行过程中不断学习，改进自身的性能，适应新的环境和任务。 自主性： 在很大程度上能够独立完成任务，无需过多的人工干预。 早期的智能控制研究多集中在专家系统在控制领域的应用，试图将领域专家的知识编码成规则，用于指导控制器的决策。然而，这种方法在面对知识获取困难、系统复杂度高以及知识库更新缓慢等问题时，暴露出其局限性。 随着机器学习的突破，特别是神经网络、模糊逻辑、遗传算法等技术的发展，智能控制的研究进入了一个新的阶段。这些技术为构建具有学习和自适应能力的控制器提供了强大的工具。模糊逻辑控制器（FLC）能够处理人类的模糊语言描述，将定性知识转化为定量控制，在处理非线性系统方面表现出色。神经网络控制器（NNC）则能够通过学习输入输出之间的复杂映射关系，实现对未知系统的建模和控制。遗传算法（GA）等进化计算方法则为优化控制器参数和结构提供了有效的手段。 到了21世纪，随着大数据、云计算、物联网等技术的蓬勃发展，智能控制论的研究范畴进一步拓宽。强化学习（RL）的兴起，为智能体在交互环境中通过试错学习最优策略提供了强大的理论和算法支持，并在机器人、自动驾驶、游戏AI等领域取得了巨大成功。深度学习（DL）的强大特征提取和表示能力，极大地提升了感知和理解能力，与强化学习的结合（DRL）更是成为了当前智能控制研究的热点。 如今，智能控制论已经成为一个多学科交叉的领域，其研究成果广泛应用于机器人学、自动化、航空航天、生物医学工程、经济金融、交通管理等众多领域，推动着人类社会向更智能化、自主化的方向发展。 第二章：智能控制论的核心理论与技术 智能控制论的精髓在于其融合多种智能机制来解决传统控制方法难以应对的问题。本章将深入探讨构成智能控制论基石的几个核心理论与技术。 2.1 模糊控制（Fuzzy Control） 模糊控制是智能控制中最成熟和应用最广泛的技术之一。其核心思想是利用模糊逻辑来模拟人类的模糊推理过程。人类在描述和控制某些复杂系统时，往往使用模糊的语言，例如“当温度较高时，加大风扇转速”。模糊控制正是将这种模糊语言和隶属度函数转化为数学模型，从而实现对系统的控制。 模糊化： 将精确的输入变量（如温度）转化为模糊语言（如“偏高”、“适中”），并通过隶属度函数来量化其程度。 模糊推理： 根据预设的模糊规则（如“IF 温度偏高 AND 湿度适中 THEN 风扇转速较大”），对模糊输入进行推理，得出模糊输出。 解模糊化： 将模糊输出转化为精确的控制量，用于驱动执行器。 模糊控制的优势在于能够处理非线性、不确定性强的系统，并且易于将专家的经验知识融入控制器设计。然而，其规则的确定和参数的优化仍然是设计中的挑战。 2.2 神经网络控制（Neural Network Control） 神经网络，尤其是多层前馈神经网络，能够通过学习大量数据来逼近任意复杂的非线性函数。在智能控制中，神经网络可以扮演多种角色： 模型辨识： 学习未知系统的动态模型，为传统控制器提供精确的系统模型。 控制器设计： 直接作为控制器，根据系统状态生成控制信号，实现对系统的控制。 自适应控制： 在系统参数变化时，通过在线学习调整神经网络的参数，实现自适应控制。 基于神经网络的自适应控制（ANN-AC）和反步法（Backstepping）等结合神经网络的控制方法，在处理具有未知动态的系统方面表现出强大的能力。然而，神经网络的训练需要大量的样本，且其“黑箱”特性使得其控制过程的可解释性较差。 2.3 进化计算（Evolutionary Computation） 进化计算，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、差分进化（DE）等，是受生物进化规律启发的优化算法。它们通过模拟自然选择、交叉、变异等过程，在复杂的搜索空间中寻找最优解。在智能控制中，进化计算主要用于： 控制器参数优化： 优化模糊控制器的隶属度函数参数、模糊规则，以及神经网络的连接权重等。 控制器结构设计： 自动设计控制器的结构，例如确定神经网络的层数和节点数。 模型辨识： 搜索系统模型的参数。 进化计算的优势在于其全局搜索能力强，能够跳出局部最优，适用于解决非线性、高维度的优化问题。但其收敛速度可能较慢，且对于目标函数的导数信息不依赖。 2.4 强化学习（Reinforcement Learning） 强化学习是机器学习的一个分支，其核心思想是让智能体（agent）通过与环境（environment）进行交互，从“奖励”（reward）和“惩罚”（punishment）中学习最优的策略（policy）。智能体根据当前的状态（state）采取动作（action），环境根据动作给予奖励或惩罚，并转移到新的状态。智能体的目标是最大化累积的长期奖励。 Q-learning: 一种经典的离线强化学习算法，学习状态-动作对的价值函数（Q值）。 SARSA: 一种在线强化学习算法，学习策略依赖于当前状态、动作和下一个状态。 深度强化学习（DRL）: 将深度学习与强化学习相结合，利用深度神经网络来逼近价值函数或策略函数，从而处理高维度的状态空间，例如图像信息。DQN（Deep Q-Network）、A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）等是DRL的代表性算法。 强化学习在许多复杂决策任务中取得了突破性进展，如围棋AI AlphaGo，以及在机器人控制、自动驾驶、资源调度等领域的应用。其优点是能够处理序列决策问题，无需显式建模环境，并能发现人类难以设计的策略。然而，RL的训练过程通常需要大量的探索，可能不稳定，且对于奖励函数的设置高度敏感。 2.5 智能控制器的融合与集成 在实际的智能控制系统中，往往需要将上述多种技术进行融合，以发挥各自的优势。例如： 模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）: 将模糊逻辑和神经网络结合，既保留了模糊逻辑的易解释性，又利用了神经网络的学习能力。 遗传算法优化的模糊神经网络控制器: 利用遗传算法来优化模糊神经网络的参数和结构。 基于强化学习的自适应模糊控制: 利用强化学习来在线调整模糊控制器的参数，使其能够自适应环境变化。 深度强化学习与传统控制器的结合: 例如，利用深度神经网络处理复杂的感知信息，然后将其输出作为传统PID控制器或模型预测控制器的输入，以实现更精细的控制。 这些融合方法的设计，旨在克服单一技术的局限性，构建出更强大、更鲁棒、更智能的控制系统。 第三章：智能控制论的应用领域与未来展望 智能控制论作为一门前沿的交叉学科，其理论和技术正在以前所未有的速度渗透到各个领域，深刻地改变着我们的生产生活方式。 3.1 智能控制论的广泛应用 机器人技术： 智能控制是实现机器人自主导航、灵巧操作、人机协作的关键。例如，机器人在复杂的未知环境中进行路径规划和避障，需要融合视觉感知、运动控制和决策规划。无人驾驶汽车依赖于复杂的传感器融合、环境感知、目标识别、决策控制等一系列智能控制技术。 自动化生产与工业控制： 在制造业中，智能控制被用于优化生产流程、提高产品质量、降低能耗。例如，智能PID控制器、模糊逻辑控制器、以及基于机器学习的预测性维护系统，能够提高生产线的效率和稳定性。 航空航天： 智能控制在飞机、航天器、无人机等的设计与运行中发挥着至关重要的作用，如自动驾驶、姿态控制、任务规划等。 生物医学工程： 智能控制技术被应用于辅助医疗设备，如智能假肢、药物输送系统、康复机器人等，能够根据患者的生理信号和运动意图进行自适应调整。 交通管理： 智能交通系统利用智能控制来优化交通信号灯配时、缓解交通拥堵、提高道路安全。 能源与环境： 智能控制在能源管理、可再生能源系统（如风力发电、太阳能发电）的优化控制、以及环境监测与治理中发挥作用。 金融与经济： 智能控制的理论和方法也被应用于股票市场预测、风险管理、经济模型仿真等领域。 智能家居与物联网（IoT）： 智能家居设备通过智能控制来实现更便捷、舒适、节能的生活体验，如智能温控、照明控制、安防系统等。 3.2 未来展望 智能控制论的未来发展将更加聚焦于以下几个方向： 更强的自主性与决策能力： 随着深度强化学习等技术的不断成熟，未来的控制系统将拥有更强的自主决策能力，能够应对更复杂、更不可预测的环境，实现真正的“智能”。 可解释性与信任度： 尽管深度学习在性能上取得了巨大成功，但其“黑箱”特性限制了其在一些关键领域的应用。未来的研究将更加关注可解释的AI（XAI）技术，使智能控制系统能够解释其决策过程，增强人类的信任度。 鲁棒性与安全性： 在关键任务领域，如自动驾驶、医疗设备等，控制系统的鲁棒性和安全性至关重要。未来的研究将致力于提高智能控制系统在面对干扰、故障和恶意攻击时的稳定性。 多模态感知与融合： 未来的智能控制系统将能够处理来自多种传感器（视觉、听觉、触觉、嗅觉等）的信息，并进行有效的融合，从而更全面地理解环境。 人机协同与共生： 智能控制将不仅仅是取代人类，更重要的是实现与人类的有效协同。人机协作机器人、智能助手等将成为未来人机关系的重要组成部分。 分布式与群体智能： 随着物联网的发展，将会有大量的智能设备接入网络，如何实现这些设备的分布式协同控制，形成群体智能，将是未来的重要研究方向。 伦理与社会影响： 随着智能控制技术的广泛应用，其伦理、法律和社会影响也将日益凸显，需要提前进行深入的探讨和规范。 总而言之，智能控制论正在以前所未有的力量推动着科技的进步和社会的发展。它不仅仅是一门科学，更是一种思维方式，一种解决复杂问题的全新范式。随着研究的不断深入和技术的持续突破，我们有理由相信，未来的世界将因智能控制而更加智能化、自主化和高效化。

评分☆☆☆☆☆

我一直对哲学和科学交叉的领域感到好奇，而控制论恰恰是连接这些领域的桥梁之一。我尤其对“涌现”和“自组织”等概念在复杂系统中的体现感兴趣。我希望这本书能够从一个更广阔的视野来探讨智能控制论，不仅仅局限于工程技术层面，更能触及到其中蕴含的哲学思考。例如，智能的本质是什么？它是否可以被精确地定义和量化？控制论在理解生命系统、社会系统甚至宇宙本身方面，能提供怎样的洞见？我希望这本书能够引发我的思考，让我跳出固有的思维模式，去探索更深层次的规律。对于“智能”这个概念，我倾向于认为它不仅仅是计算能力，更包含着学习、适应、甚至创造的能力。我希望这本书能够深入探讨这些方面，并给出一些关于如何实现和衡量智能的理论框架。这本书的作者在学术界享有盛誉，这让我对书中可能包含的深刻洞察和独到见解充满期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺吸引人的，色彩搭配和字体选择都显得很有学术范儿。拿到手里，纸张的触感也相当不错，厚实而略带纹理，翻阅起来有种扎实的感觉。我一直对“控制论”这个领域抱有浓厚的兴趣，但相关的入门书籍往往要么过于晦涩难懂，要么过于浅显，难以满足我深入探索的需求。这本书的名字“智能控制论”一下子就抓住了我的眼球，它似乎预示着将要揭示控制论与人工智能结合的奥秘，这正是我想了解的方向。我期待它能为我打开一扇新的大门，让我能够理解智能系统是如何被构建和控制的，以及其中蕴含的深刻原理。尤其是在当今人工智能飞速发展的时代，能够理解其背后的控制论基础，无疑会让我对整个技术浪潮有更清晰的认知。作者的名字也让我有所耳闻，他们在这个领域的声望很高，这让我对书籍内容的深度和专业性有了更高的期待，希望它能带来一些前沿的理论和实用的方法。

评分☆☆☆☆☆

我个人一直对“人机协作”和“增强智能”的未来发展方向非常关注。我设想未来我们不再是简单地使用机器，而是与机器形成一种更加紧密的合作关系，共同完成复杂任务。控制论在其中扮演的角色至关重要，它需要为这种协作提供一套理论基础和实现框架。我希望这本书能够探讨如何设计能够与人类智能协同工作的控制系统，如何让机器更好地理解和响应人类的意图，以及如何实现人与机器之间的信息高效交互。我希望它能够提供一些关于如何构建“共生智能”的思考，以及相关的技术和算法。这可能涉及到对人类行为的建模、对人类意图的推理、以及对机器反馈的优化等多个方面。这本书的作者在控制理论领域有着深厚的积累，我期望他们能在此基础上，为我们描绘一幅关于人机协作未来的蓝图，并提供一些实现这一愿景的理论和技术上的指导。

评分☆☆☆☆☆

我在学习人工智能的过程中，经常会遇到一些关于“黑箱模型”和“可解释性”的讨论。很多先进的AI模型虽然表现出色，但其内部决策过程却难以理解，这在一些关键领域（如医疗、金融）的应用中带来了挑战。我希望这本书能够提供一些关于如何构建“可解释的智能控制系统”的理论和方法。这可能涉及到对控制模型的设计、参数的设定、以及信息传递的机制进行深入研究。我希望它能够解释如何将“智能”的行为与可理解的控制逻辑联系起来，从而让我们不仅能“用”，更能“懂”。此外，我也对如何通过控制论的视角来提升AI系统的鲁棒性和安全性感兴趣。毕竟，一个不可控的“智能”可能会带来意想不到的风险。这本书的出版信息让我觉得它可能是在这方面有一定研究的，所以我非常期待它能在这方面提供一些有价值的指导。

评分☆☆☆☆☆

我最近开始关注一些关于系统建模和仿真方面的技术，因为我工作的项目需要对复杂的动态系统进行优化和预测。市面上关于这方面的内容汗牛充栋，但很多都侧重于具体的算法实现，而缺乏对背后理论基础的深入剖析。我希望这本书能够提供一个更宏观的视角，让我能够理解不同控制策略的原理，以及它们在不同应用场景下的适用性。特别是“智能”这个词，让我联想到一些自适应控制、模糊控制或者神经网络控制等技术，这些都是我希望能够学习和掌握的。我希望这本书能够系统地梳理这些概念，并给出清晰的解释和案例分析，让我能够触类旁通，将学到的知识应用到实际工作中。同时，我也希望能从中了解到一些关于系统鲁棒性、稳定性和最优性的理论，这些都是在工程实践中至关重要的考虑因素。这本书的出版信息显示它是经过严谨的学术打磨的，所以我对它能提供的理论深度充满信心，希望它能成为我解决实际问题的有力工具。