創新型人纔培養“十二五”規劃教材：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

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李國勇，楊麗娟 著

圖書標籤:

• 控製理論
• 模糊控製
• 神經網絡
• 預測控製
• MATLAB
• 智能控製
• 優化算法
• 係統建模
• 自動控製
• 現代控製

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121202841

版次：3

商品編碼：11256064

包裝：平裝

叢書名： 創新型人纔培養“十二五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2013-05-01

用紙：膠版紙

頁數：380

正文語種：中文

編輯推薦

　　各章均有相應的例題，並提供瞭大量用MATLAB/Simulink實現的仿真實例。

內容簡介

　　《創新型人纔培養“十二五”規劃教材：神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版）》係統地論述瞭神經網絡控製、模糊邏輯控製和模型預測控製的基本概念、工作原理、控製算法，以及利用MATLAB語言、MATLAB工具箱函數和Simulink對其實現的方法。書中取材先進實用，講解深入淺齣，各章均有相應的例題，並提供瞭大量用MATLAB/Simulink實現的仿真實例，便於讀者掌握和鞏固所學知識。

作者簡介

　　李國勇，大學教授，資深作者，山西省電機工程協會會員、山西省自動化協會會員，著作方嚮：控製理論、預測控製、神經網絡、模糊控製、MATLAB和計算機控製技術與CAD等。

內頁插圖

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
1.2.1 MP模型
1.2.2 感知機
1.2.3 自適應綫性神經網絡
1.2.4 BP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
1.2.8 Elman神經網絡
1.2.9 Hopfield神經網絡
1.2.10 Boltzmann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
2.1 MATLAB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
2.1.4 BP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
2.1.8 Elman神經網絡MATLAB函數
2.1.9 Hopfield神經網絡MATLAB函數
2.1.10 利用Demos演示神經網絡的建立
2.2 MATLAB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
5.1 MATLAB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
5.3 MATLAB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
8.7 MATLAB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A MATLAB程序清單
附錄B MATLAB函數一覽錶
附錄C MATLAB函數分類索引
參考文獻

前言/序言

《神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版）》 內容簡介： 本書係統闡述瞭神經控製、模糊控製和預測控製這三大現代智能控製理論的核心思想、數學模型、算法原理以及在實際工程應用中的實現方法。作為“創新型人纔培養‘十二五’規劃教材”，本書旨在為高校師生、科研人員以及工程技術人員提供一個全麵、深入且實用的學習平颱，幫助讀者掌握先進的控製係統設計與分析技術，並能熟練運用MATLAB/Simulink工具進行仿真與開發。 第一部分 神經控製：模擬生物智慧，實現自適應與學習 神經控製是受生物神經係統啓發的控製理論。本書將從神經網絡的基本構成、激活函數、學習算法（如BP算法、RBF網絡等）入手，深入剖析其在控製領域的應用。我們將詳細介紹如何利用神經網絡的強大非綫性逼近能力來建模和控製復雜係統，特彆是那些難以精確數學描述的動態係統。 核心內容： 神經網絡基礎： 多層前饋網絡、循環神經網絡、徑嚮基函數網絡等基本網絡結構及其原理。 學習算法： 反嚮傳播算法、梯度下降法、牛頓法等關鍵訓練算法，以及自適應學習率等優化技術。 神經模型與辨識： 如何構建神經網絡模型來逼近被控對象的動態特性，實現係統辨識。 神經控製器設計： 直接神經控製、間接神經控製、混閤神經控製等策略，以及基於誤差反饋和模型參考自適應的控製方法。 魯棒性與穩定性分析： 針對神經網絡控製係統的穩定性挑戰，介紹相關的理論分析方法和魯棒性增強技術。 MATLAB實現： 通過大量的實例，演示如何利用MATLAB的神經網絡工具箱（Neural Network Toolbox）構建、訓練和部署神經網絡控製器，包括搭建仿真模型、編寫控製算法、參數優化等。 第二部分 模糊控製：駕馭不確定性，實現基於知識的決策 模糊控製是一種利用模糊邏輯來模擬人類專傢知識和經驗進行控製的方法。本書將介紹模糊邏輯的基礎理論，包括模糊集閤、模糊隸屬函數、模糊規則、模糊推理以及模糊化和反模糊化過程。我們將重點講解如何將模糊控製應用於解決具有不確定性、非綫性和參數變化的係統問題。 核心內容： 模糊邏輯基礎： 模糊集閤、模糊隸屬度函數（三角型、梯形、高斯型等）的設計與選擇。 模糊規則與推理： IF-THEN形式的模糊規則錶示，以及Mamdani型和Takagi-Sugeno型模糊推理方法。 模糊控製器結構： 分類模糊控製器、積分模糊控製器、比例-積分-微分（PID）模糊控製器等。 模糊係統設計： 如何根據被控對象的特性和控製要求，設計閤適的模糊隸屬函數和模糊規則庫。 自適應模糊控製： 引入自適應機製，使得模糊控製器能夠根據係統運行情況調整其參數或規則。 MATLAB實現： 詳細介紹如何使用MATLAB的模糊邏輯工具箱（Fuzzy Logic Toolbox）來設計、仿真和優化模糊控製器，包括創建模糊推理係統（FIS）、圖形化設計隸屬函數和規則、進行仿真測試等。 第三部分 預測控製：著眼未來，實現最優決策 預測控製（MPC）是一種將係統模型、未來狀態預測和優化算法相結閤的先進控製技術。本書將深入講解預測控製的核心原理，包括模型預測、代價函數和滾動優化。我們將重點介紹MPC在處理多變量、約束條件下的復雜係統中的優勢。 核心內容： 模型預測基礎： 綫性模型和非綫性模型在預測控製中的應用，狀態空間模型、傳遞函數模型等。 預測模型： 如何根據被控對象建立預測模型，並預測未來一段時間內的係統輸齣。 代價函數設計： 構建能夠反映控製目標（如跟蹤精度、能量消耗、約束滿足等）的代價函數。 滾動優化： 在每個采樣時刻，基於當前狀態和預測模型，求解一個有限時域內的優化問題，並隻施加第一個控製輸入，然後重復此過程。 約束處理： MPC在處理輸入約束、輸齣約束、狀態約束等方麵的能力。 經典MPC算法： 如DMC（Dynamic Matrix Control）、GPC（Generalized Predictive Control）等。 MATLAB實現： 展示如何利用MATLAB的優化工具箱（Optimization Toolbox）和控製係統工具箱（Control System Toolbox），結閤自定義函數，來實現預測控製器的設計與仿真。本書將提供清晰的步驟和代碼示例，幫助讀者掌握MPC的MATLAB編程技巧。 第四部分 融閤與實踐：整閤優勢，應對復雜挑戰 本書不僅分彆介紹這三種控製方法，更強調它們的融閤與協同應用。神經-模糊-預測控製的結閤，能夠充分發揮各自的優勢：神經網絡處理非綫性與自適應，模糊控製處理不確定性與知識錶達，預測控製實現最優性與約束下的魯棒性。 融閤控製策略： 神經-模糊控製： 利用神經網絡學習模糊規則或隸屬函數，實現更精細的自適應模糊控製。 神經-預測控製： 利用神經網絡作為預測模型或在綫辨識係統動態，提高預測控製器的性能。 模糊-預測控製： 利用模糊邏輯處理不確定信息，並將其融入預測控製的優化過程中。 混閤控製係統： 針對復雜工程問題，設計融閤多種控製策略的混閤控製係統。 MATLAB綜閤應用： 通過大量實際工程背景的案例研究，如機器人控製、電機驅動、過程控製、航空航航天係統等，演示如何將神經、模糊、預測控製及其融閤方法應用於實際問題。 詳細講解如何利用MATLAB/Simulink搭建完整的仿真平颱，集成神經、模糊、預測控製器模塊，進行係統設計、仿真驗證、性能評估和參數整定。 強調麵嚮工程實踐的建模、仿真和調試方法。 本書特色： 理論與實踐並重： 理論講解深入淺齣，結閤大量MATLAB/Simulink實現例程，讓讀者易於理解和掌握。 覆蓋前沿技術： 融閤瞭現代智能控製領域的三大重要分支，為讀者提供瞭一個完整的知識體係。 注重創新培養： 作為“創新型人纔培養‘十二五’規劃教材”，本書旨在培養讀者解決復雜工程問題的創新能力。 工程應用導嚮： 案例豐富，緊密結閤實際工程應用，提升讀者的工程實踐能力。 清晰的結構和易讀性： 邏輯清晰，語言流暢，便於不同背景的讀者學習。 通過學習本書，讀者將能夠深刻理解神經、模糊和預測控製的精髓，掌握利用MATLAB/Simulink進行先進控製係統設計與實現的核心技能，為未來在自動化、人工智能、機器人等領域的深入研究和工程實踐打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到《創新型人纔培養“十二五”規劃教材：神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版）》這本書的時候，並沒有抱太高的期望。市麵上關於控製理論的書籍數不勝數，很多都雷同且缺乏新意。然而，當我深入閱讀之後，我纔發現這本書的獨到之處。它並非隻是簡單地將神經、模糊、預測控製這三個概念堆砌在一起，而是巧妙地將它們有機地結閤起來，展示瞭它們在解決復雜控製問題時的協同效應。書中對每種控製方法的介紹都非常到位，理論基礎紮實，並且在MATLAB實現部分，更是提供瞭大量具有實用價值的代碼。我印象最深的是關於“模糊神經網絡在非綫性係統預測控製中的應用”這一章節，它提供瞭一種非常新穎的建模和控製思路，並且給齣瞭詳細的MATLAB實現流程。通過學習這一章節，我成功地優化瞭我正在開發的一個項目的控製性能。這本書的價值在於，它不僅提供瞭理論上的指導，更重要的是，它提供瞭可以直接應用於實踐的工具和方法。對於任何希望在智能控製領域有所建樹的研究者或工程師來說，這本教材都絕對值得擁有。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在自動化領域有數年工作經驗的工程師，我一直關注著控製理論的最新發展，特彆是那些能夠提升係統性能、降低能耗、提高魯棒性的先進控製技術。這本《創新型人纔培養“十二五”規劃教材：神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版）》正是我一直在尋找的那種結閤瞭理論深度和工程實用性的書籍。書本在神經、模糊、預測控製這三個看似獨立的領域之間，構建起瞭一座堅實的橋梁。它不僅詳細闡述瞭這三種控製方法各自的原理、優勢和局限性，更著重於探討它們之間的融閤與協同，例如如何將模糊邏輯的解釋性與神經網絡的學習能力相結閤，或者如何利用預測控製的優化能力來處理神經網絡或模糊係統的模型不確定性。在MATLAB實現方麵，書本提供的代碼不僅是簡單的功能展示，更是對算法細節的精確體現，例如在預測控製部分，對於滾動優化過程中不同優化算法的實現細節，以及如何處理不等式約束等，都給予瞭詳細的指導。我尤其對書中關於“神經-模糊混閤控製”的章節印象深刻，它提供瞭一種解決高度非綫性、強耦閤係統的有效途徑。對於我們這些需要在實際工程中解決復雜控製問題的工程師來說，這本書無疑是一本寶貴的參考資料，它能夠幫助我們設計齣更高效、更智能的控製係統。

評分☆☆☆☆☆

這本《創新型人纔培養“十二五”規劃教材：神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版）》在我看來，是一部真正意義上“厚重”的學術著作，它並非那種淺嘗輒止、泛泛而談的入門讀物。我作為一名在控製理論領域摸爬滾打多年的研究者，閱讀此書最大的感受便是其內容的深度和廣度。書本在神經網絡、模糊邏輯和預測控製這三個前沿控製理論分支的闡述上，都進行瞭相當細緻的理論推導和數學建模，而非簡單地羅列公式。例如，在神經控製部分，作者不僅介紹瞭各種經典神經網絡結構（如BP、RBF），更深入地探討瞭它們在非綫性係統辨識、自適應控製等方麵的理論基礎和適用範圍，並且在MATLAB實現上，提供瞭非常詳盡的算法流程和代碼示例，這一點對於我這樣需要將理論付諸實踐的研究者來說，價值連城。我特彆欣賞書中對預測控製部分的處理，從模型預測控製（MPC）的基本原理，到各種改進算法（如滾動時域優化、約束處理）的詳細講解，再到其在實際工業過程（如化工、電力係統）中的應用案例分析，都顯得條理清晰，層層遞進。而且，書中對MATLAB實現的強調，也使得理論知識能夠被迅速轉化為可執行的代碼，大大縮短瞭從理解到應用的周期。總而言之，這是一本值得反復研讀、深入鑽研的教材，它能夠幫助讀者建立起紮實的理論根基，並且掌握將這些先進控製理論應用於實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我原本以為這本《創新型人纔培養“十二五”規劃教材：神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版）》會是一本非常枯燥的學術論文集，充斥著晦澀難懂的數學公式和理論推導。然而，當我真正開始閱讀它時，我纔發現自己大錯特錯瞭。書本的語言風格非常精煉且富有邏輯性，盡管涉及大量的專業術語和復雜的數學模型，但作者卻能夠用一種相對易於理解的方式進行闡述。例如，在講解模糊邏輯控製器的設計時，書本詳細介紹瞭如何進行模糊化、模糊規則的構建以及解模糊過程，並且通過具體的工程案例，如溫度控製、機器人路徑規劃等，來形象地說明這些概念。對於MATLAB實現部分，書本提供的代碼清晰明瞭，結構閤理，並且對各個函數的調用、參數的設置都給予瞭詳細的說明。我嘗試著將書中的一些代碼應用於我正在進行的一個項目，效果非常好。令我印象深刻的是，書本不僅關注理論的嚴謹性，還非常注重工程實踐中的可操作性。比如，在討論神經網絡控製時，它會考慮到實際應用中的計算量、收斂速度等問題，並提齣相應的解決方案。總的來說，這本教材能夠將復雜的理論知識轉化為具有實際應用價值的工具，這對於任何希望在控製工程領域有所建樹的人來說，都極具吸引力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀博士學位的學生，研究方嚮是智能控製。在我接觸過的眾多專業書籍中，《創新型人纔培養“十二五”規劃教材：神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版）》無疑是讓我收獲最大的一本。它在理論深度上達到瞭博士級彆要求，但又不像某些極端理論書籍那樣脫離實際。書本對神經網絡、模糊邏輯和預測控製這三個領域的最新研究進展都有所涉及，並且在理論推導上非常嚴謹。例如，在預測控製部分，它不僅介紹瞭經典的MPC算法，還深入探討瞭如DMPC（分布式模型預測控製）、RL-MPC（強化學習與MPC結閤）等前沿技術，並給齣瞭相應的MATLAB實現框架。這對於我撰寫論文、開展創新性研究非常有啓發。此外，書本對這三種控製理論的融閤與集成給予瞭充分的關注，這在當前的控製領域是一個非常重要的研究方嚮。它不僅提供瞭理論上的指導，更在MATLAB實現層麵給齣瞭具體的操作方法。我通過學習書中的相關章節，成功地將模糊神經網絡模型應用於我的控製對象辨識，並取得瞭顯著的成果。這本書可以說是我的科研路上的一位良師益友，它為我提供瞭堅實的理論基礎和強大的實踐工具。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何讓係統變得更“聰明”、更能適應復雜環境充滿瞭好奇。《創新型人纔培養“十二五”規劃教材：神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版）》這本書，就像打開瞭一扇新的大門。它不僅介紹瞭神經、模糊、預測控製這三個聽起來就很“高大上”的控製技術，更重要的是，它把這些技術一一拆解，並且用最貼近實際的方式來展示。書本的講解方式非常有條理，從最基礎的概念入手，逐步深入到復雜的算法和模型。而且，書中對MATLAB實現的重視，讓我能夠真正地“上手”。我跟著書本的例子，自己動手寫代碼，調試參數，看到我的程序能夠讓一個模擬係統按照我的意願運行，那種成就感是無與倫比的。我尤其喜歡書中關於如何處理不確定性以及如何進行最優控製的部分，這讓我對如何設計齣更魯棒、更高效的控製係統有瞭更深的理解。這本書的內容對我來說，就像是一本武林秘籍，它教會瞭我很多“內功心法”和“招式套路”，讓我能夠更好地理解和應用這些先進的控製技術。

評分☆☆☆☆☆

作為一個初次接觸這些高級控製理論的學生，我最初拿到這本《創新型人纔培養“十二五”規劃教材：神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版）》時，心中難免有些忐忑。但當我翻開第一章，便被其清晰的邏輯和循序漸進的講解方式所吸引。書本並非直接拋齣復雜的公式，而是從基本概念入手，例如，在講解神經網絡時，先從生物神經元的工作原理齣發，引申到人工神經元的結構和激活函數，再逐步構建齣多層前饋網絡。在模糊邏輯部分，同樣是從模糊集閤、隸屬函數等基本概念娓娓道來，直到構建齣完整的模糊推理係統。最令我驚喜的是，每當介紹完一個理論模塊，書中都會緊接著給齣相應的MATLAB實現代碼示例，並且這些代碼都經過瞭精心的注釋，解釋瞭每一行代碼的含義和功能。這對於我這樣的新手來說，簡直是福音。我能夠一邊學習理論，一邊對照代碼，甚至可以直接運行和修改這些代碼，從而更直觀地理解理論的實際應用。這種“理論+實踐”的學習模式，極大地提升瞭我學習的積極性和效率。書中還包含瞭大量的習題，覆蓋瞭從概念理解到編程實現的不同難度，這有助於鞏固我所學的知識。雖然有些題目確實很有挑戰性，但正是這種挑戰，讓我對知識的掌握更加牢固。

評分☆☆☆☆☆

我在工業自動化領域工作多年，深知實際生産過程中係統往往是非綫性、時變且存在不確定性的，傳統的PID控製往往難以達到理想的控製效果。因此，我一直對神經、模糊和預測控製等先進控製技術保持著高度關注。當我看到《創新型人纔培養“十二五”規劃教材：神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版）》時，我立刻被其“神經·模糊·預測控製”的組閤所吸引，因為這正是應對復雜工業過程的利器。書本在理論闡述方麵，既有深度又有廣度，對於每一種控製方法，都從基本原理講到高級應用，並且重點突齣瞭其在解決實際工程問題中的優勢。例如，在預測控製部分，書中詳細介紹瞭如何建立精確的係統模型，如何有效地求解優化問題，以及如何處理模型失配和外部擾動，這些都是工業應用中必須考慮的關鍵問題。更重要的是，書本提供瞭詳細的MATLAB實現代碼，這使得我們可以非常方便地將這些復雜的控製算法應用到實際係統中。我曾嘗試過書中關於利用模糊邏輯優化預測控製器參數的部分，結果大大提升瞭係統的響應速度和穩定性。這本書對於像我這樣需要在實際生産一綫解決控製難題的工程師來說，絕對是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能和控製理論都充滿興趣的愛好者，平時喜歡自己動手做一些小項目。當我看到《創新型人纔培養“十二五”規劃教材：神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版）》這本書時，我立刻被它的名字吸引住瞭。我一直覺得，將人工智能的強大學習能力和控製理論的精準調控能力結閤起來，一定能創造齣非常神奇的效果。而這本書正是做到瞭這一點。它詳細地介紹瞭如何利用神經網絡來學習係統的模型，如何利用模糊邏輯來處理不確定性和進行決策，以及如何利用預測控製來優化係統的長期行為。最令我驚喜的是，書本還提供瞭大量的MATLAB代碼示例，這讓我能夠親手實踐這些復雜的理論。我嘗試著跟著書本的例子，構建瞭一個簡單的自適應模糊神經網絡控製器，能夠讓一個小機器人更好地避開障礙物。雖然過程中遇到瞭不少睏難，但書本的講解非常細緻，讓我能夠一步步地解決問題。這本書不僅讓我學到瞭很多前沿的控製技術，還培養瞭我解決實際問題的能力。它讓我看到瞭人工智能和控製理論結閤的巨大潛力，也激發瞭我更深入地探索這個領域的興趣。

評分☆☆☆☆☆

作為一名教師，我在尋找一本能夠係統性地介紹前沿控製理論，並能夠指導學生進行實踐的教材。《創新型人纔培養“十二五”規劃教材：神經·模糊·預測控製及其MATLAB實現（第3版）》這本書，完全滿足瞭我的需求。它在神經、模糊、預測控製這三個重要領域進行瞭深入的講解，並且將它們之間的聯係和融閤也進行瞭清晰的闡述。書本的理論部分嚴謹且邏輯性強，為學生打下瞭堅實的理論基礎。而其MATLAB實現部分，更是亮點十足。書中提供瞭大量的、經過精心設計的代碼示例，能夠幫助學生將抽象的理論轉化為具體的編程實踐。我曾將書中的一些案例用於課堂演示和學生課後練習，學生們普遍反映理解得更深入，掌握得更牢固。特彆是在講解預測控製時，書中對模型建立、優化算法和約束處理等方麵的詳細介紹，對於學生理解其工程應用至關重要。此外，本書還涉及瞭許多前沿的研究方嚮，如強化學習與預測控製的結閤等，這能夠激發學生的創新思維，為他們的未來研究提供方嚮。總的來說，這是一本非常優秀的教材，我強烈推薦給所有對智能控製感興趣的師生。

評分☆☆☆☆☆

不錯一本書，值得

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很好，正版的，書的質量非常好。。。。

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很好的書，剛學

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學習matlab用的，不錯。

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京東就是方便，支持京東

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還沒看

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不錯不錯不錯不錯不錯

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書是正版，內容還可以

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書很好，就是快遞裏沒有所有書的明細單。