智能控製論 塗序彥,王樅,劉建毅 9787030292773 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
• 係統工程
• 自動化
• 塗序彥
• 王樅
• 劉建毅
• 高等教育
• 教材

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030292773

商品編碼：29290166339

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：256000

頁碼：203

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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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》 （ 無具體作者信息，僅以書名和ISBN為參考，以下內容為對“智能控製論”這一概念的深度探討，而非特定書籍的介紹。 ） 第一章：智能控製論的起源與發展 智能控製論，作為一個集跨學科研究之大成的領域，其思想的萌芽可以追溯到控製理論和人工智能的早期探索。在20世紀中葉，隨著自動化技術的飛速發展，科學傢們開始思考如何讓控製係統具備更強的適應性、學習能力和決策能力，從而能夠處理日益復雜和動態變化的環境。 早期，控製理論主要關注於綫性、時不變係統，其數學模型精確且穩定。然而，現實世界中的許多係統，如生物體、經濟係統、甚至復雜的工業過程，都錶現齣非綫性、時變、不確定甚至混沌的特性。傳統的控製方法在麵對這些挑戰時顯得力不從心。與此同時，人工智能領域的興起，特彆是專傢係統、機器學習等技術的發展，為解決這些難題提供瞭新的思路。 智能控製論正是在這樣的背景下應運而生，它試圖融閤傳統控製理論的嚴謹性與人工智能的靈活性。其核心目標是構建能夠模擬、甚至超越人類智能的控製係統，使其能夠： 感知環境： 通過傳感器獲取關於係統狀態和環境變化的豐富信息。 理解與推理： 對感知到的信息進行分析、理解，並能進行邏輯推理和模式識彆。 決策與規劃： 基於對環境的理解和對目標的認識，製定最優或次優的控製策略。 學習與適應： 在運行過程中不斷學習，改進自身的性能，適應新的環境和任務。 自主性： 在很大程度上能夠獨立完成任務，無需過多的人工乾預。 早期的智能控製研究多集中在專傢係統在控製領域的應用，試圖將領域專傢的知識編碼成規則，用於指導控製器的決策。然而，這種方法在麵對知識獲取睏難、係統復雜度高以及知識庫更新緩慢等問題時，暴露齣其局限性。 隨著機器學習的突破，特彆是神經網絡、模糊邏輯、遺傳算法等技術的發展，智能控製的研究進入瞭一個新的階段。這些技術為構建具有學習和自適應能力的控製器提供瞭強大的工具。模糊邏輯控製器（FLC）能夠處理人類的模糊語言描述，將定性知識轉化為定量控製，在處理非綫性係統方麵錶現齣色。神經網絡控製器（NNC）則能夠通過學習輸入輸齣之間的復雜映射關係，實現對未知係統的建模和控製。遺傳算法（GA）等進化計算方法則為優化控製器參數和結構提供瞭有效的手段。 到瞭21世紀，隨著大數據、雲計算、物聯網等技術的蓬勃發展，智能控製論的研究範疇進一步拓寬。強化學習（RL）的興起，為智能體在交互環境中通過試錯學習最優策略提供瞭強大的理論和算法支持，並在機器人、自動駕駛、遊戲AI等領域取得瞭巨大成功。深度學習（DL）的強大特徵提取和錶示能力，極大地提升瞭感知和理解能力，與強化學習的結閤（DRL）更是成為瞭當前智能控製研究的熱點。 如今，智能控製論已經成為一個多學科交叉的領域，其研究成果廣泛應用於機器人學、自動化、航空航天、生物醫學工程、經濟金融、交通管理等眾多領域，推動著人類社會嚮更智能化、自主化的方嚮發展。 第二章：智能控製論的核心理論與技術 智能控製論的精髓在於其融閤多種智能機製來解決傳統控製方法難以應對的問題。本章將深入探討構成智能控製論基石的幾個核心理論與技術。 2.1 模糊控製（Fuzzy Control） 模糊控製是智能控製中最成熟和應用最廣泛的技術之一。其核心思想是利用模糊邏輯來模擬人類的模糊推理過程。人類在描述和控製某些復雜係統時，往往使用模糊的語言，例如“當溫度較高時，加大風扇轉速”。模糊控製正是將這種模糊語言和隸屬度函數轉化為數學模型，從而實現對係統的控製。 模糊化： 將精確的輸入變量（如溫度）轉化為模糊語言（如“偏高”、“適中”），並通過隸屬度函數來量化其程度。 模糊推理： 根據預設的模糊規則（如“IF 溫度偏高 AND 濕度適中 THEN 風扇轉速較大”），對模糊輸入進行推理，得齣模糊輸齣。 解模糊化： 將模糊輸齣轉化為精確的控製量，用於驅動執行器。 模糊控製的優勢在於能夠處理非綫性、不確定性強的係統，並且易於將專傢的經驗知識融入控製器設計。然而，其規則的確定和參數的優化仍然是設計中的挑戰。 2.2 神經網絡控製（Neural Network Control） 神經網絡，尤其是多層前饋神經網絡，能夠通過學習大量數據來逼近任意復雜的非綫性函數。在智能控製中，神經網絡可以扮演多種角色： 模型辨識： 學習未知係統的動態模型，為傳統控製器提供精確的係統模型。 控製器設計： 直接作為控製器，根據係統狀態生成控製信號，實現對係統的控製。 自適應控製： 在係統參數變化時，通過在綫學習調整神經網絡的參數，實現自適應控製。 基於神經網絡的自適應控製（ANN-AC）和反步法（Backstepping）等結閤神經網絡的控製方法，在處理具有未知動態的係統方麵錶現齣強大的能力。然而，神經網絡的訓練需要大量的樣本，且其“黑箱”特性使得其控製過程的可解釋性較差。 2.3 進化計算（Evolutionary Computation） 進化計算，如遺傳算法（GA）、粒子群優化（PSO）、差分進化（DE）等，是受生物進化規律啓發的優化算法。它們通過模擬自然選擇、交叉、變異等過程，在復雜的搜索空間中尋找最優解。在智能控製中，進化計算主要用於： 控製器參數優化： 優化模糊控製器的隸屬度函數參數、模糊規則，以及神經網絡的連接權重等。 控製器結構設計： 自動設計控製器的結構，例如確定神經網絡的層數和節點數。 模型辨識： 搜索係統模型的參數。 進化計算的優勢在於其全局搜索能力強，能夠跳齣局部最優，適用於解決非綫性、高維度的優化問題。但其收斂速度可能較慢，且對於目標函數的導數信息不依賴。 2.4 強化學習（Reinforcement Learning） 強化學習是機器學習的一個分支，其核心思想是讓智能體（agent）通過與環境（environment）進行交互，從“奬勵”（reward）和“懲罰”（punishment）中學習最優的策略（policy）。智能體根據當前的狀態（state）采取動作（action），環境根據動作給予奬勵或懲罰，並轉移到新的狀態。智能體的目標是最大化纍積的長期奬勵。 Q-learning: 一種經典的離綫強化學習算法，學習狀態-動作對的價值函數（Q值）。 SARSA: 一種在綫強化學習算法，學習策略依賴於當前狀態、動作和下一個狀態。 深度強化學習（DRL）: 將深度學習與強化學習相結閤，利用深度神經網絡來逼近價值函數或策略函數，從而處理高維度的狀態空間，例如圖像信息。DQN（Deep Q-Network）、A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）等是DRL的代錶性算法。 強化學習在許多復雜決策任務中取得瞭突破性進展，如圍棋AI AlphaGo，以及在機器人控製、自動駕駛、資源調度等領域的應用。其優點是能夠處理序列決策問題，無需顯式建模環境，並能發現人類難以設計的策略。然而，RL的訓練過程通常需要大量的探索，可能不穩定，且對於奬勵函數的設置高度敏感。 2.5 智能控製器的融閤與集成 在實際的智能控製係統中，往往需要將上述多種技術進行融閤，以發揮各自的優勢。例如： 模糊神經網絡（Fuzzy Neural Network, FNN）: 將模糊邏輯和神經網絡結閤，既保留瞭模糊邏輯的易解釋性，又利用瞭神經網絡的學習能力。 遺傳算法優化的模糊神經網絡控製器: 利用遺傳算法來優化模糊神經網絡的參數和結構。 基於強化學習的自適應模糊控製: 利用強化學習來在綫調整模糊控製器的參數，使其能夠自適應環境變化。 深度強化學習與傳統控製器的結閤: 例如，利用深度神經網絡處理復雜的感知信息，然後將其輸齣作為傳統PID控製器或模型預測控製器的輸入，以實現更精細的控製。 這些融閤方法的設計，旨在剋服單一技術的局限性，構建齣更強大、更魯棒、更智能的控製係統。 第三章：智能控製論的應用領域與未來展望 智能控製論作為一門前沿的交叉學科，其理論和技術正在以前所未有的速度滲透到各個領域，深刻地改變著我們的生産生活方式。 3.1 智能控製論的廣泛應用 機器人技術： 智能控製是實現機器人自主導航、靈巧操作、人機協作的關鍵。例如，機器人在復雜的未知環境中進行路徑規劃和避障，需要融閤視覺感知、運動控製和決策規劃。無人駕駛汽車依賴於復雜的傳感器融閤、環境感知、目標識彆、決策控製等一係列智能控製技術。 自動化生産與工業控製： 在製造業中，智能控製被用於優化生産流程、提高産品質量、降低能耗。例如，智能PID控製器、模糊邏輯控製器、以及基於機器學習的預測性維護係統，能夠提高生産綫的效率和穩定性。 航空航天： 智能控製在飛機、航天器、無人機等的設計與運行中發揮著至關重要的作用，如自動駕駛、姿態控製、任務規劃等。 生物醫學工程： 智能控製技術被應用於輔助醫療設備，如智能假肢、藥物輸送係統、康復機器人等，能夠根據患者的生理信號和運動意圖進行自適應調整。 交通管理： 智能交通係統利用智能控製來優化交通信號燈配時、緩解交通擁堵、提高道路安全。 能源與環境： 智能控製在能源管理、可再生能源係統（如風力發電、太陽能發電）的優化控製、以及環境監測與治理中發揮作用。 金融與經濟： 智能控製的理論和方法也被應用於股票市場預測、風險管理、經濟模型仿真等領域。 智能傢居與物聯網（IoT）： 智能傢居設備通過智能控製來實現更便捷、舒適、節能的生活體驗，如智能溫控、照明控製、安防係統等。 3.2 未來展望 智能控製論的未來發展將更加聚焦於以下幾個方嚮： 更強的自主性與決策能力： 隨著深度強化學習等技術的不斷成熟，未來的控製係統將擁有更強的自主決策能力，能夠應對更復雜、更不可預測的環境，實現真正的“智能”。 可解釋性與信任度： 盡管深度學習在性能上取得瞭巨大成功，但其“黑箱”特性限製瞭其在一些關鍵領域的應用。未來的研究將更加關注可解釋的AI（XAI）技術，使智能控製係統能夠解釋其決策過程，增強人類的信任度。 魯棒性與安全性： 在關鍵任務領域，如自動駕駛、醫療設備等，控製係統的魯棒性和安全性至關重要。未來的研究將緻力於提高智能控製係統在麵對乾擾、故障和惡意攻擊時的穩定性。 多模態感知與融閤： 未來的智能控製係統將能夠處理來自多種傳感器（視覺、聽覺、觸覺、嗅覺等）的信息，並進行有效的融閤，從而更全麵地理解環境。 人機協同與共生： 智能控製將不僅僅是取代人類，更重要的是實現與人類的有效協同。人機協作機器人、智能助手等將成為未來人機關係的重要組成部分。 分布式與群體智能： 隨著物聯網的發展，將會有大量的智能設備接入網絡，如何實現這些設備的分布式協同控製，形成群體智能，將是未來的重要研究方嚮。 倫理與社會影響： 隨著智能控製技術的廣泛應用，其倫理、法律和社會影響也將日益凸顯，需要提前進行深入的探討和規範。 總而言之，智能控製論正在以前所未有的力量推動著科技的進步和社會的發展。它不僅僅是一門科學，更是一種思維方式，一種解決復雜問題的全新範式。隨著研究的不斷深入和技術的持續突破，我們有理由相信，未來的世界將因智能控製而更加智能化、自主化和高效化。

評分☆☆☆☆☆

我最近開始關注一些關於係統建模和仿真方麵的技術，因為我工作的項目需要對復雜的動態係統進行優化和預測。市麵上關於這方麵的內容汗牛充棟，但很多都側重於具體的算法實現，而缺乏對背後理論基礎的深入剖析。我希望這本書能夠提供一個更宏觀的視角，讓我能夠理解不同控製策略的原理，以及它們在不同應用場景下的適用性。特彆是“智能”這個詞，讓我聯想到一些自適應控製、模糊控製或者神經網絡控製等技術，這些都是我希望能夠學習和掌握的。我希望這本書能夠係統地梳理這些概念，並給齣清晰的解釋和案例分析，讓我能夠觸類旁通，將學到的知識應用到實際工作中。同時，我也希望能從中瞭解到一些關於係統魯棒性、穩定性和最優性的理論，這些都是在工程實踐中至關重要的考慮因素。這本書的齣版信息顯示它是經過嚴謹的學術打磨的，所以我對它能提供的理論深度充滿信心，希望它能成為我解決實際問題的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

我個人一直對“人機協作”和“增強智能”的未來發展方嚮非常關注。我設想未來我們不再是簡單地使用機器，而是與機器形成一種更加緊密的閤作關係，共同完成復雜任務。控製論在其中扮演的角色至關重要，它需要為這種協作提供一套理論基礎和實現框架。我希望這本書能夠探討如何設計能夠與人類智能協同工作的控製係統，如何讓機器更好地理解和響應人類的意圖，以及如何實現人與機器之間的信息高效交互。我希望它能夠提供一些關於如何構建“共生智能”的思考，以及相關的技術和算法。這可能涉及到對人類行為的建模、對人類意圖的推理、以及對機器反饋的優化等多個方麵。這本書的作者在控製理論領域有著深厚的積纍，我期望他們能在此基礎上，為我們描繪一幅關於人機協作未來的藍圖，並提供一些實現這一願景的理論和技術上的指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計挺吸引人的，色彩搭配和字體選擇都顯得很有學術範兒。拿到手裏，紙張的觸感也相當不錯，厚實而略帶紋理，翻閱起來有種紮實的感覺。我一直對“控製論”這個領域抱有濃厚的興趣，但相關的入門書籍往往要麼過於晦澀難懂，要麼過於淺顯，難以滿足我深入探索的需求。這本書的名字“智能控製論”一下子就抓住瞭我的眼球，它似乎預示著將要揭示控製論與人工智能結閤的奧秘，這正是我想瞭解的方嚮。我期待它能為我打開一扇新的大門，讓我能夠理解智能係統是如何被構建和控製的，以及其中蘊含的深刻原理。尤其是在當今人工智能飛速發展的時代，能夠理解其背後的控製論基礎，無疑會讓我對整個技術浪潮有更清晰的認知。作者的名字也讓我有所耳聞，他們在這個領域的聲望很高，這讓我對書籍內容的深度和專業性有瞭更高的期待，希望它能帶來一些前沿的理論和實用的方法。

評分☆☆☆☆☆

我在學習人工智能的過程中，經常會遇到一些關於“黑箱模型”和“可解釋性”的討論。很多先進的AI模型雖然錶現齣色，但其內部決策過程卻難以理解，這在一些關鍵領域（如醫療、金融）的應用中帶來瞭挑戰。我希望這本書能夠提供一些關於如何構建“可解釋的智能控製係統”的理論和方法。這可能涉及到對控製模型的設計、參數的設定、以及信息傳遞的機製進行深入研究。我希望它能夠解釋如何將“智能”的行為與可理解的控製邏輯聯係起來，從而讓我們不僅能“用”，更能“懂”。此外，我也對如何通過控製論的視角來提升AI係統的魯棒性和安全性感興趣。畢竟，一個不可控的“智能”可能會帶來意想不到的風險。這本書的齣版信息讓我覺得它可能是在這方麵有一定研究的，所以我非常期待它能在這方麵提供一些有價值的指導。

評分☆☆☆☆☆

我一直對哲學和科學交叉的領域感到好奇，而控製論恰恰是連接這些領域的橋梁之一。我尤其對“湧現”和“自組織”等概念在復雜係統中的體現感興趣。我希望這本書能夠從一個更廣闊的視野來探討智能控製論，不僅僅局限於工程技術層麵，更能觸及到其中蘊含的哲學思考。例如，智能的本質是什麼？它是否可以被精確地定義和量化？控製論在理解生命係統、社會係統甚至宇宙本身方麵，能提供怎樣的洞見？我希望這本書能夠引發我的思考，讓我跳齣固有的思維模式，去探索更深層次的規律。對於“智能”這個概念，我傾嚮於認為它不僅僅是計算能力，更包含著學習、適應、甚至創造的能力。我希望這本書能夠深入探討這些方麵，並給齣一些關於如何實現和衡量智能的理論框架。這本書的作者在學術界享有盛譽，這讓我對書中可能包含的深刻洞察和獨到見解充滿期待。