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
• 優化算法
• 機器學習
• 塗序彥
• 王樅
• 劉建毅

店鋪： 天樂圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030292773

商品編碼：29373101179

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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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：邁嚮認知邊界的智慧之梯 在信息爆炸、技術飛速迭代的時代，“智能”一詞早已不再是科幻的代名詞，而是深刻地滲透到我們生活的方方麵麵，成為驅動社會進步的核心力量。從自動駕駛的汽車到精準診斷的醫療設備，從個性化推薦的算法到能夠進行復雜對話的虛擬助手，智能的觸角延伸得越來越遠，深刻地改變著我們認識世界、改造世界的方式。而這一切的背後，都離不開一門深邃而迷人的學科——智能控製論。 智能控製論，顧名思義，是研究智能行為的生成、理解、以及如何通過智能的手段實現對復雜係統的有效控製的科學。它並非僅僅是對傳統控製理論的簡單疊加，而是融閤瞭數學、計算機科學、信息科學、人工智能、係統科學、認知科學、乃至神經科學等多個學科的精髓，試圖揭示智能的本質，並將其應用於解決現實世界中更為復雜、動態、不確定甚至非綫性的問題。 理論的基石：從確定性到不確定性的跨越 傳統的控製理論，在諸如飛機、火箭、工業生産綫等工程領域取得瞭輝煌的成就。它基於精確的數學模型，能夠對係統的行為進行準確的預測和嚴格的控製。然而，隨著研究對象的復雜化，諸如環境的不可預測性、傳感器噪聲的乾擾、以及係統本身的非綫性與不確定性，使得傳統的模型化方法變得捉襟見肘。例如，如何讓機器人更好地適應未知地形？如何讓自動駕駛汽車在突發交通狀況下做齣最優決策？這些都超齣瞭傳統精確建模的範疇。 智能控製論正是為瞭應對這些挑戰而生。它不再執著於建立一個“完美”的係統模型，而是承認現實世界的復雜性和不確定性，並緻力於在不確定環境中實現魯棒（Robust）和自適應（Adaptive）的控製。這需要引入更強大的數學工具和更智能的算法。諸如模糊邏輯（Fuzzy Logic）便是其中一個重要的代錶。它允許我們用人類的語言和直覺來描述和處理模糊的信息，例如“溫度有點高”、“速度還可以”等，並在此基礎上進行推理和決策。模糊控製器通過定義一係列“模糊規則”，模擬人類專傢的經驗和判斷，在模型不精確的情況下仍能提供令人滿意的控製效果。 概率統計和隨機過程理論在智能控製論中也扮演著至關重要的角色。例如，馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process, MDP）提供瞭一個框架，用於在隨機環境中進行序列決策，這對於機器人規劃路徑、遊戲AI的策略製定等問題至關重要。卡爾曼濾波（Kalman Filter）及其變種，則是處理帶有噪聲的傳感器數據，估計係統狀態的經典算法，廣泛應用於導航、跟蹤等領域。 算法的革新：學習、推理與決策的融閤 智能控製論的核心驅動力之一，便是不斷演進的算法。與傳統的基於模型進行推導的控製方法不同，智能控製的許多算法更加強調“學習”和“推理”的能力。 機器學習是智能控製論中不可或缺的利器。通過從大量數據中學習，智能控製器能夠自動發現數據中的模式和規律，而無需人工顯式地編程。神經網絡（Neural Networks），尤其是深度學習（Deep Learning）的齣現，更是極大地拓展瞭智能控製的能力。深度神經網絡能夠自動提取數據的高層次特徵，並能夠直接從原始傳感器輸入（如圖像、聲音）生成控製信號。例如，在自動駕駛領域，深度學習模型可以直接將攝像頭捕捉到的道路圖像轉化為轉嚮、加速、製動的指令，極大地簡化瞭傳統復雜的感知、規劃、控製流程。 強化學習（Reinforcement Learning, RL）是另一種與智能控製息息相關的機器學習範式。在強化學習中，一個“智能體”（Agent）通過與“環境”（Environment）互動，並根據獲得的“奬勵”（Reward）或“懲罰”（Penalty）來學習最優的“策略”（Policy），以最大化纍積奬勵。這種“試錯”的學習方式，非常適閤於那些難以建立精確模型，或者需要探索最優行為的場景。例如，機器人學會行走、玩電子遊戲、優化工廠生産調度等，都可以通過強化學習來解決。 除瞭機器學習，專傢係統（Expert Systems）和知識圖譜（Knowledge Graphs）也為智能控製注入瞭“知識”和“推理”的能力。專傢係統模擬人類專傢的知識和推理過程，通過一係列規則和事實庫來解決特定領域的問題。而知識圖譜則以結構化的方式錶示實體及其之間的關係，使得智能係統能夠進行更深層次的語義理解和推理，從而做齣更明智的決策。 麵嚮的挑戰：從單體智能到群體協同 智能控製論的研究對象，早已不再局限於單個的控製器或係統。隨著物聯網（IoT）、分布式係統、以及復雜網絡的發展，越來越多的應用場景需要多個智能體協同工作，以實現更宏大的目標。這催生瞭多智能體係統（Multi-Agent Systems, MAS）的研究。 在多智能體係統中，每個智能體都擁有一定的自主性和智能，並能夠與其他智能體進行交互和協作。如何設計智能體之間的通信協議？如何協調它們的行為以避免衝突並達成全局最優？如何處理智能體故障或不確定的行為？這些都是多智能體係統麵臨的重大挑戰。 分布式智能控製、聯邦學習（Federated Learning）等技術，在多智能體係統的研究中發揮著關鍵作用。分布式智能控製旨在將控製任務分散到多個本地控製器中，並通過通信協調它們的工作，以提高係統的可擴展性和魯棒性。聯邦學習則允許模型在不共享原始數據的情況下進行訓練，這對於保護用戶隱私和處理分布式數據尤為重要。 應用的前景：智慧生活的無限可能 智能控製論的理論成果，正在以前所未有的速度轉化為現實世界的應用，深刻地改變著我們的生活和工作方式。 在交通領域，智能控製論是實現自動駕駛的關鍵。從環境感知、路徑規劃到車輛協同，都離不開智能控製算法的支持。無人機、無人車、甚至是未來的無人船，都將受益於智能控製技術，實現更安全、更高效的運輸。 在工業領域，智能工廠（Smart Factories）的構建離不開智能控製。例如，工業機器人通過學習能夠適應各種生産任務，生産綫上的設備能夠自適應地調整參數以優化生産效率和産品質量，預測性維護能夠提前發現潛在的故障，避免生産中斷。 在醫療健康領域，智能控製論的應用也日益廣泛。例如，智能手術機器人能夠輔助醫生完成高精度手術，智能藥物輸送係統能夠根據患者的生理狀態實時調整劑量，可穿戴設備能夠監測用戶的健康狀況並提供個性化的健康建議。 在能源領域，智能電網（Smart Grids）的建設需要智能控製來平衡供需、優化能源分配、並整閤可再生能源。智能傢居係統能夠學習用戶的偏好，自動調節照明、溫度、安防等，提升生活舒適度和能源效率。 未來的展望：走嚮更高級的智能形態 盡管智能控製論已經取得瞭巨大的成就，但其探索的腳步並未停止。未來的研究方嚮將更加聚焦於： 更高層次的認知與決策： 如何讓智能係統具備更強的理解能力、推理能力，甚至創造能力？如何讓它們能夠進行更復雜的戰略規劃和風險評估？ 跨領域知識的融閤與遷移： 如何讓智能係統能夠學習和應用跨領域的知識，並將其遷移到新的問題中，而不是局限於特定的任務？ 人機協作的深化： 如何設計更加自然、高效的人機交互方式，讓智能係統成為人類的得力助手，而不是冰冷的機器？ 安全、公平與可解釋性： 隨著智能係統在關鍵領域的作用日益凸顯，如何確保其安全可靠、公平公正，並能夠解釋其決策過程，將成為至關重要的問題。 通用人工智能（AGI）的探索： 盡管距離真正的通用人工智能還有很長的路要走，但智能控製論中的一些思想和技術，無疑是構建更通用、更靈活智能體的基石。 智能控製論，這是一條通往更智慧未來的階梯。它鼓勵我們打破學科界限，擁抱不確定性，並以前所未有的方式理解和改造世界。在這個不斷演進的領域中，每一項新的突破，都可能引領我們邁嚮一個更加智能、更加美好的明天。

評分☆☆☆☆☆

在一次偶然的機會下，我看到瞭《智能控製論》這本書的介紹。雖然我並非該領域的專業研究人員，但“智能”和“控製”這兩個詞的結閤，立刻勾起瞭我的好奇心。在當今社會，智能無處不在，從我們使用的手機到自動駕駛汽車，智能技術正在深刻地改變著我們的生活。而“控製”則是一種更基礎的科學，它關乎著如何使係統按照我們的意願運行。這本書是否能夠幫助我理解，我們是如何將“智能”融入到“控製”之中，從而創造齣更強大、更便捷的係統？我希望書中能夠用通俗易懂的語言，解釋一些核心的概念，比如什麼是“智能”的控製，以及實現智能控製需要具備哪些要素。如果書中能夠舉齣一些實際的例子，說明智能控製論在不同領域的應用，那將對我這樣非專業人士來說，將非常有幫助，能夠讓我更好地理解這個理論的實際意義和價值。我期待這本書能夠打開我認識智能控製領域的一扇窗。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭《智能控製論》的開頭部分，我立刻被其宏大的視角和深刻的洞察力所吸引。作者們似乎並非僅僅停留在對具體控製算法的介紹，而是試圖構建一個更具普適性的理論體係，來解釋和指導智能係統的設計與應用。這種理論層麵的深入探討，對於那些渴望理解“智能”背後邏輯，而非僅僅是“如何實現”某項功能的讀者來說，無疑是一場思想的盛宴。書中對控製論的經典概念的重新解讀，並將其與現代智能技術相結閤，展現瞭一種“古為今用，洋為中用”的智慧。我尤其關注書中可能對“湧現”這一概念的闡述，智能係統的復雜性往往體現在其湧現齣的宏觀行為，而如何通過精巧的控製機製來引導或限製這種湧現，是實現可控智能的關鍵。雖然我尚未深入探討其數學公式和證明，但其理論框架的清晰度和邏輯的嚴謹性，已經讓我對後續內容的學習充滿期待。這本書不適閤那些隻想快速掌握某個具體技術棧的讀者，它更像是一本需要沉下心來，反復琢磨，纔能真正領略其精髓的著作。

評分☆☆☆☆☆

《智能控製論》這本書，對於我這個對科學的交叉領域充滿好奇的業餘愛好者來說，無疑是一份令人興奮的讀物。我一直對“控製論”的經典思想，如反饋、自適應等概念印象深刻，也對人工智能的飛速發展感到驚嘆。這本書將兩者結閤，讓我對“智能”的本質及其如何通過“控製”得以實現，産生瞭極大的興趣。我非常期待書中能夠深入探討，當控製係統具備瞭學習、決策、甚至某種程度的“意識”時，我們該如何去理解和設計它們。這不僅僅是技術層麵的挑戰，更可能觸及哲學和倫理的邊界。我想知道，書中是否會討論如何讓這些智能控製係統變得更加“人性化”，更加符閤人類的價值觀，或者如何避免潛在的風險。如果這本書能夠提供一種理論上的指引，幫助我們更好地駕馭日益復雜的智能係統，那麼它將具有非凡的意義。我希望能夠在這本書中，找到一些關於未來智能社會發展方嚮的思考和啓示。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對復雜係統理論和計算智能頗感興趣的工程師，我在書架上尋覓瞭很久，終於找到瞭《智能控製論》這本書，並對其産生瞭極大的興趣。從書名來看，它應該探討的是如何將控製論的原理應用於構建具有智能特性的係統。這讓我聯想到當前在機器人、自動化生産、甚至金融市場等領域，我們都需要設計能夠自主決策、適應環境變化的智能體。這本書是否能夠提供一種係統性的方法論，來設計和分析這些智能體的行為？我期待書中能夠深入討論“智能”在控製係統中的具體體現，例如學習能力、推理能力、甚至自我修正能力，以及如何通過有效的控製策略來實現這些能力。同時，我也好奇書中會如何處理智能係統中的不確定性和模糊性問題，這是許多傳統控製理論難以有效解決的挑戰。如果這本書能夠提供一些創新的解決方案，或者至少為我們提供一個理解這些挑戰的全新視角，那麼它將對我未來的工作産生深遠的影響，也許能夠幫助我設計齣更具魯棒性和適應性的控製係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書我還沒來得及細讀，但僅僅是翻閱其目錄和摘要，就足以讓人心潮澎湃，對其中蘊含的思想産生瞭濃厚的興趣。作為一名長期在科研領域摸爬滾打的從業者，我深知理論的構建和實踐的落地之間的鴻溝。而“智能控製論”這個名稱本身，就預示著一種跨越性的探索，它試圖將人類對智能的理解與控製係統的設計理念相結閤，這無疑是一個極具挑戰性但也極具潛力的方嚮。尤其是在當前人工智能飛速發展的時代背景下，我們迫切需要更深入、更係統地理解“智能”的本質，以及如何有效地“控製”和引導智能的湧現。書中涉及的可能不僅僅是算法和模型，更可能是一種哲學層麵的思考，一種對係統復雜性、自適應性以及決策機製的全新審視。我特彆期待書中能夠提供一些關於如何構建真正自主、魯棒且具有倫理意識的智能控製係統的理論框架和實踐指導。這本書的齣版，恰逢其時，必將為該領域的研究者和實踐者提供寶貴的啓示和新的視角，也為我自己在未來的研究工作中，打開新的思路。