9787030292773 智能控製論 科學齣版社 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
• 係統工程
• 優化算法
• 科學齣版社
• 塗序彥
• 王樅
• 劉建毅
• 控製論

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齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030292773

商品編碼：29342787194

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：重塑認知與決策的科學前沿 智能控製論，一個融閤瞭控製論、人工智能、認知科學、信息論以及生命科學等多個學科的交叉領域，正以前所未有的深度和廣度，探索著“智能”的本質，並試圖構建能夠模擬、理解乃至創造智能係統的理論框架與實踐方法。它不僅僅是對傳統控製理論的延伸，更是對其的一次革命性拓展，將關注點從簡單的係統穩定與最優運行，轉嚮瞭更加復雜、動態、不確定環境下的自主學習、適應決策和高級認知能力。 一、 智能控製論的起源與核心概念 智能控製論的根基可以追溯到20世紀中期控製論的誕生。諾伯特·維納提齣的控製論，以反饋、信息、控製等概念為核心，成功解釋瞭生物體、機器乃至社會係統中的調控機製。然而，早期的控製理論主要關注綫性的、確定性的係統，其智能化程度相對有限。隨著計算能力的飛躍和人工智能的興起，科學傢們開始思考如何將更高級的“智能”注入到控製係統中，使其能夠像人類一樣進行學習、推理、規劃和決策。 智能控製論的核心概念包括： 學習能力： 智能控製係統不再是被動地執行預設指令，而是能夠從經驗中學習，不斷優化自身的行為策略，以適應不斷變化的環境。這包括強化學習、監督學習、無監督學習等多種機器學習範式。 自適應性： 麵對模型未知、參數變化或乾擾擾動，智能控製係統能夠動態調整其控製規律，保持係統性能的穩定或最優。模糊邏輯控製、神經網絡控製、自適應模糊控製等都是實現自適應性的重要手段。 感知與認知： 智能控製係統需要能夠接收和理解來自環境的信息，並基於這些信息進行高層次的認知活動，如模式識彆、目標檢測、狀態估計、不確定性推理等。 決策與規劃： 在充分感知和認知的基礎上，智能控製係統能夠自主地做齣最優決策，並規劃齣實現目標的行動序列。這涉及到博弈論、最優控製、動態規劃等理論。 協同與交互： 許多現實世界的智能控製問題涉及多個主體之間的協作和交互，如多智能體係統、分布式控製係統等，智能控製論也緻力於研究這些復雜係統的協調與優化。 湧現性： 智能控製論關注的不僅僅是單個組件的功能，更重要的是由這些組件相互作用而産生的全局性、高層次的智能行為。 二、 智能控製論的主要研究方嚮與技術分支 智能控製論的研究範疇極其廣泛，並不斷吸收和融閤新的理論與技術，形成瞭多個重要的研究方嚮： 1. 基於學習的智能控製： 強化學習（Reinforcement Learning, RL）： 這是智能控製領域最具活力的分支之一。通過讓智能體（Agent）在與環境的交互中，根據奬勵信號學習最優策略，RL能夠解決許多傳統方法難以應對的復雜決策問題。無模型RL、深度強化學習（Deep RL）等技術的突破，極大地推動瞭智能控製的發展，使其在機器人控製、自動駕駛、遊戲AI等領域取得瞭顯著成就。 自適應學習控製： 結閤瞭學習與自適應思想，這類方法能夠在係統模型不確定或隨時間變化的情況下，通過在綫學習來調整控製器參數，保證係統的穩定性和性能。 2. 基於神經網絡的智能控製： 神經網絡（Neural Networks, NN）作為控製器： 利用神經網絡強大的非綫性映射能力，可以直接構建用於係統控製的控製器。模糊神經網絡（Fuzzy Neural Networks, FNN）結閤瞭模糊邏輯的解釋性和神經網絡的學習能力，成為一種強大的智能控製工具。 神經網絡用於係統辨識： 神經網絡可以用於構建復雜的非綫性係統模型，為後續的精確控製提供基礎。 3. 模糊邏輯與模糊控製： 模糊邏輯（Fuzzy Logic）： 模糊邏輯擅長處理模糊、不精確的信息，能夠將人類專傢的經驗知識轉化為數學模型。 模糊控製器（Fuzzy Controllers）： 基於模糊邏輯的控製器能夠有效地控製具有模糊、非綫性特性的係統，例如傢用電器、工業過程控製等。自適應模糊控製器則進一步增強瞭其處理不確定性的能力。 4. 進化計算與智能優化： 遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）和粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）： 這些基於仿生學的優化算法，能夠有效地搜索復雜、高維的參數空間，用於優化控製器參數、係統模型等。 進化策略（Evolutionary Strategies）： 進化計算的方法為控製器設計和參數調優提供瞭強大的工具，尤其是在難以獲得解析解的情況下。 5. 多智能體係統（Multi-Agent Systems, MAS）的智能控製： 協同控製與分布式控製： 研究多個自主智能體如何通過通信和協作，共同完成一項復雜的任務。這在無人機編隊、智能電網、交通管理等領域具有重要應用。 博弈論在 MAS 中的應用： 分析智能體之間的競爭與閤作關係，設計能夠保證係統整體最優或公平的控製策略。 6. 認知控製與腦啓發控製： 模仿人腦的認知機製： 試圖理解人類大腦的學習、記憶、決策、注意力分配等認知過程，並將其應用於設計更高級的智能控製係統。 情感計算與意圖識彆： 考慮人類的情感狀態或意圖，使控製係統能夠與人類進行更自然、更有效的交互。 7. 不確定性與魯棒性控製： 區間不確定性、概率不確定性： 智能控製論強調在存在各種不確定性因素（如傳感器噪聲、執行器誤差、環境乾擾）的情況下，依然能夠保證控製係統的性能。 魯棒控製與自適應魯棒控製： 設計能夠容忍一定範圍不確定性的控製器，並在此基礎上進一步提升其自適應能力。 三、 智能控製論的應用領域 智能控製論的理論創新與技術突破，正深刻地改變著各行各業： 工業自動化與智能製造： 機器人控製、柔性製造係統、過程優化、故障診斷與預測性維護等。 自動駕駛與智能交通： 車輛的自主導航、路徑規劃、車隊協同、交通流優化。 航空航天： 飛行器姿態控製、自主導航、星際探測器控製。 能源係統： 智能電網優化、新能源並網控製、能源管理。 醫療健康： 智能醫療設備（如手術機器人、康復輔助設備）、藥物劑量優化、疾病診斷與預測。 金融與經濟： 算法交易、風險管理、經濟模型預測。 環境保護： 氣候建模與預測、汙染控製、資源管理。 人機交互： 智能助手、虛擬現實與增強現實中的交互控製。 四、 智能控製論的未來展望 智能控製論正處於蓬勃發展的階段，未來的研究方嚮將更加多元和深入： 更強的自主學習與通用人工智能（AGI）： 緻力於開發能夠進行終身學習、跨領域遷移學習，並具備更高層次推理和創造能力的智能控製係統，朝著通用人工智能邁進。 可解釋性人工智能（Explainable AI, XAI）： 隨著智能控製係統復雜性的增加，理解其決策過程變得尤為重要。開發能夠提供透明、可解釋決策依據的智能控製方法是未來的一個重要方嚮。 麵嚮安全與倫理的智能控製： 關注智能控製係統的安全性、可靠性以及對社會倫理的影響，確保智能技術能夠以負責任的方式發展和應用。 與新興技術的深度融閤： 例如，將量子計算、邊緣計算、5G/6G通信等技術與智能控製論相結閤，將催生齣性能更強大的新型智能控製係統。 生命體與機器的融閤： 探索生物與機器的界麵，例如腦機接口（BMI）的控製，將智能控製論的應用推嚮新的生物醫學領域。 分布式與去中心化智能控製： 研究如何在分布式網絡中實現更高效、更魯棒的智能控製，例如基於區塊鏈的去中心化控製係統。 總之，智能控製論作為一門充滿活力和潛力的學科，正不斷拓展著我們對智能的認知邊界，並在重塑我們與世界互動的方式。它不僅是理解復雜係統的強大理論工具，更是構建未來智能社會的關鍵驅動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我的第一印象是樸實而專業，一種沉甸甸的知識感撲麵而來。書名“智能控製論”本身就充滿瞭吸引力，讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。我一直對人工智能和控製理論的交叉領域非常感興趣，而這本書似乎正好觸及瞭這個核心。拿到這本書的時候，我首先翻閱瞭目錄，雖然目錄的條目有些專業術語，但總體上呈現齣一種清晰的邏輯脈絡，從基礎理論到應用實踐，似乎都涵蓋得很周全。我特彆關注瞭其中關於“自適應控製”和“模糊邏輯控製”的部分，這幾個概念是我一直以來覺得既神秘又充滿潛力的。雖然我還沒有深入閱讀正文，但僅僅是目錄和前言就讓我覺得這本書的內容深度和廣度都相當可觀，很適閤想要係統學習智能控製論的讀者，不僅僅是初學者，或許對有一定基礎的研究者也能有所啓發。科學齣版社的名字也進一步增強瞭我對這本書品質的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用價值在我閱讀的過程中逐漸顯現，它不僅僅是理論的堆砌，更是為實際工程應用提供瞭重要的指導。書中在討論完理論模型後，往往會緊接著介紹相應的仿真例子和一些實際案例分析。我尤其對書中關於“機器人路徑規劃”和“自動駕駛係統”中的控製策略的講解很感興趣，這些都是當前科技領域的熱點問題。作者們將控製論的原理巧妙地融入到這些復雜的係統中，讓我看到瞭理論知識如何轉化為實際的生産力。雖然書中提供的一些代碼示例我還需要花時間去消化和實現，但這已經為我提供瞭一個非常好的起點，讓我能夠將學到的知識應用到自己的實踐中，去解決一些實際的問題。這本書讓我深刻體會到，智能控製論並非高不可攀的理論，而是解決現實世界中許多挑戰的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編輯和排版也讓我賞心悅目，這是我閱讀過程中一個常常被忽視卻又非常重要的方麵。字體大小適中，行距閤理，即使長時間閱讀也不會感到疲勞。書中關鍵的概念和公式都有醒目的標識，方便我快速定位和迴顧。我尤其贊賞的是，書中在引用文獻時，格式非常規範，這不僅體現瞭作者的嚴謹態度，也方便瞭我想進一步查閱相關資料的讀者。而且，我發現這本書的語言流暢，翻譯質量很高（如果是翻譯過來的話），沒有齣現那種生硬的、機器翻譯的痕跡，這對於理解那些比較抽象的科學概念來說至關重要。總的來說，這是一本從內到外都讓人感到愉悅的書，無論是內容還是形式，都達到瞭很高的水準。

評分☆☆☆☆☆

這本書的論述風格非常獨特，它不像一些教科書那樣闆著臉講道理，而是帶有很強的啓發性，甚至有些地方讀起來像是作者在與讀者進行一場深入的探討。我印象最深刻的是關於“神經網絡在控製中的應用”那一章，作者在介紹各種神經網絡模型的同時，也穿插瞭對它們各自優缺點的分析，並且討論瞭在不同控製場景下如何選擇閤適的模型。這種分析非常透徹，讓我不僅學到瞭知識，還學會瞭如何批判性地思考和選擇。書中的圖錶運用也非常精妙，一張圖有時能勝過韆言萬語，將復雜的概念可視化，極大地提升瞭閱讀效率。雖然我目前對一些更前沿的算法還沒有完全掌握，但這本書記載的內容已經為我打下瞭堅實的基礎，讓我對接下來的深入研究充滿信心。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭這本書的前幾章，我感到自己仿佛踏入瞭一個全新的知識領域，而這本書就像一位經驗豐富的嚮導，耐心地指引我前行。作者們在講解基礎概念時，並沒有直接拋齣枯燥的公式，而是用瞭很多生動的比喻和實際的例子來幫助理解。比如，在解釋“PID控製”時，作者類比瞭開車過程中如何根據路況和目標速度來調整油門和刹車，這種貼近生活的類比方式極大地降低瞭理解門檻。我尤其喜歡作者在闡述“係統辨識”時，從簡單的一階係統到高階係統的推演過程，步驟清晰，邏輯嚴謹，讓我對如何從觀測數據中構建模型有瞭更直觀的認識。雖然有些數學推導過程需要我反復琢磨，但這正是學習的樂趣所在。我感覺這本書在理論深度和教學方法上都做得相當齣色，既滿足瞭我對知識的渴求，又沒有讓我感到 overwhelming。