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蒋燕君 著

图书标签:

• 自动控制
• 控制理论
• 控制系统
• 经典控制
• 现代控制
• 线性系统
• 反馈控制
• 数学模型
• 系统分析
• 工程控制

店铺： 广影图书专营店

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562443339

商品编码：29691975128

包装：平装

出版时间：2008-01-01

基本信息

书名:自动控制原理

定价：20.00元

售价：13.6元,便宜6.4元,折扣68

作者:蒋燕君

出版社：重庆大学出版社

出版日期：2008-01-01

ISBN：9787562443339

字数：

页码：189

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.341kg

编辑推荐

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内容提要

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《自动控制原理》主要介绍分析和设计控制系统的经典理论及应用方法。全书共分7章，内容包括绪论、控制系统的数学模型、时域分析法、根轨迹法、频域分析法、控制系统的校正、MATLAB在控制理论中的应用。
《自动控制原理》叙述清楚，理论联系实际，注重理论的物理背景和工程实用性。

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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《人工智能：思维的诞生与演进》 一、 引言：智的探索，永不止步 自古以来，人类便对“智能”本身充满了好奇与敬畏。从神话传说中能思考的雕像，到哲学思辨中对意识本质的追问，我们从未停止过对何为“智能”的探索。随着科技的飞速发展，这种探索从抽象的哲学领域走向了更为具体的科学实践。人工智能（Artificial Intelligence，AI），正是这种探索最激动人心的成果之一。它不仅仅是模仿人类行为的机器，更是一种试图理解、模拟甚至超越人类思维过程的科学与技术。 《人工智能：思维的诞生与演进》一书，正是这样一次深入浅出、全面系统的智的探索之旅。本书旨在为读者勾勒出人工智能波澜壮阔的发展脉络，剖析其核心思想的演变，揭示其驱动技术革新的原理，并审视其对人类社会产生的深远影响。我们相信，理解人工智能，不仅是把握未来科技趋势的关键，更是理解人类自身智能奥秘的重要途径。 二、 人工智能的源起：哲学思辨与早期萌芽 人工智能并非凭空出现，其思想根源可以追溯到人类古老的哲学思辨。早在公元前，古希腊哲学家就已开始探讨思维的本质，诸如亚里士多德对逻辑推理的系统化研究，为后来的符号主义AI奠定了逻辑基础。笛卡尔提出的“身心二元论”虽然对意识的理解有所局限，但也引发了对物质与思维关系的持续讨论。 近代科学的发展，特别是数学与逻辑学的进步，为人工智能的诞生提供了必要的工具。布尔代数的出现，将逻辑推理形式化，使得计算机可以通过执行逻辑运算来处理信息。而图灵在20世纪中叶提出的“计算模型”和“图灵机”概念，则为“可计算性”提供了理论框架，进一步模糊了机器与人类思维的界限。他提出的“图灵测试”，更是成为了衡量机器是否具有智能的经典标准，至今仍影响深远。 20世纪40年代末至50年代初，随着第一台通用电子计算机的诞生，人工智能的研究终于迎来了实际操作的可能性。早期的研究者们，如麦卡锡（John McCarthy）、明斯基（Marvin Minsky）、香农（Claude Shannon）和罗切斯特（Nathaniel Rochester）等，在1956年的达特茅斯会议上正式提出了“人工智能”这一术语，并确立了该领域的研究目标：让机器能够模仿人类的学习、推理、问题解决等智能行为。这一时期，研究的重点在于符号处理和逻辑推理，期望通过构建复杂的规则和符号系统来模拟人类的思考过程。 三、 早期人工智能的辉煌与困境：符号主义的崛起与“AI寒冬” 达特茅斯会议之后，人工智能研究进入了一个充满活力的发展阶段。早期研究者们在逻辑推理、问题求解、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。例如，早期的“逻辑理论家”（Logic Theorist）程序能够证明数学定理，而“通用问题求解器”（General Problem Solver）则展示了初步的问题解决能力。这些成功极大地激发了人们对AI的乐观情绪，人们普遍认为，在不久的将来，机器将能够具备与人类相当甚至超越人类的智能。 然而，随着研究的深入，早期的方法论也逐渐暴露出其局限性。符号主义AI依赖于人工预设的规则和知识库，这在处理高度抽象、形式化的任务时表现良好，但在面对现实世界中复杂、模糊、充满不确定性的问题时，却显得力不从心。知识获取的瓶颈、推理的低效以及对常识性知识的匮乏，使得AI系统在实际应用中屡屡碰壁。 加之，早期研究者们对AI发展前景的过度乐观预测，与实际研究进展之间的差距，导致了研究经费的削减和社会舆论的质疑。20世纪70年代末至80年代初，人工智能研究陷入了第一个低谷，被称为“AI寒冬”。在这个时期，许多研究项目被迫终止，学界对AI的信心受到了严重打击。 四、 专家系统与连接主义的复兴：注入新的活力 尽管遭遇了挫折，但人工智能的研究并未停止。70年代末和80年代初，一种新的AI方法——专家系统（Expert Systems）——开始兴起。专家系统致力于将特定领域内人类专家的知识和推理能力编码到计算机系统中，从而在特定问题上达到甚至超越人类专家的水平。例如，MYCIN系统在诊断血液感染方面取得了成功，DENDRAL系统在有机化学分子结构解析方面展现了强大的能力。专家系统的出现，为AI在工业界的应用打开了新的窗口，带来了短暂的复苏。 与此同时，另一条重要的研究路径——连接主义（Connectionism）——也开始重新获得关注。连接主义的灵感来源于人脑的神经网络结构，认为智能本质上是大量简单处理单元（神经元）相互连接、通过学习来调整连接权重而涌现出来的。20世纪80年代，反向传播算法（Backpropagation Algorithm）的提出，为训练多层神经网络提供了有效的手段，使得神经网络模型在模式识别、语音识别等任务上取得了突破性进展。这标志着连接主义的复兴，并为后来的深度学习奠定了坚实的基础。 五、 机器学习的崛起与深度学习的爆发：通往智能的新纪元 进入21世纪，随着计算能力的飞速提升、海量数据的可用性以及算法的不断创新，机器学习（Machine Learning）成为了人工智能研究的主流。机器学习的核心思想是让计算机通过从数据中学习规律，而不是依赖于手工编码的规则，来完成特定的任务。 支持向量机（SVM）、决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）等经典的机器学习算法在各种应用中取得了显著成效。然而，真正引爆人工智能新一轮革命的，是深度学习（Deep Learning）的爆发。深度学习是机器学习的一个分支，它利用深度神经网络（Deep Neural Networks），即拥有多个隐藏层的神经网络，来从原始数据中自动提取高级别的抽象特征。 深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了前所未有的成功。例如，AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中的突破性表现，标志着深度学习在计算机视觉领域的崛起。Google的AlphaGo战胜人类围棋顶尖选手，更是将AI的能力推向了新的高度，引发了全球对AI的广泛关注和讨论。 深度学习的成功，得益于三个关键因素： 海量数据（Big Data）： 互联网的普及和数字化的浪潮，为AI模型提供了丰富的训练数据。 强大算力（Computing Power）： GPU等并行计算硬件的进步，使得训练庞大的深度神经网络成为可能。 创新算法（Algorithmic Innovations）： 反向传播算法的改进、新型神经网络结构的提出（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、Transformer等），不断提升了模型的性能。 六、 人工智能的应用领域与未来展望：重塑世界的力量 如今，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，并在各个领域展现出强大的应用潜力： 智能助手与个性化推荐： Siri、Alexa等语音助手，以及各大电商平台和内容平台的个性化推荐系统，都离不开AI的支持。 自动驾驶： 自动驾驶汽车利用AI对环境进行感知、决策和控制，有望彻底改变交通运输的面貌。 医疗健康： AI在辅助诊断、药物研发、疾病预测等方面发挥着越来越重要的作用，为人类健康带来福音。 金融服务： AI被用于风险评估、欺诈检测、量化交易等，提升金融行业的效率和安全性。 工业制造： 智能机器人、预测性维护、生产流程优化等，正在推动工业4.0的进程。 科学研究： AI正在加速科学发现的进程，例如在天文学、材料科学、生物学等领域。 展望未来，人工智能的发展仍将继续，并可能呈现出以下趋势： 通用人工智能（AGI）的探索： 当前的AI多为“弱人工智能”（Narrow AI），擅长处理特定任务。未来，研究者们将继续朝着实现能够理解、学习和应用知识，并能泛化到各种任务的“强人工智能”（Artificial General Intelligence）目标迈进。 可解释性AI（Explainable AI，XAI）： 随着AI系统日益复杂，理解其决策过程变得尤为重要，尤其是在关键领域（如医疗、法律）。XAI旨在提高AI模型的可解释性，增强人们的信任。 AI伦理与治理： 随着AI能力的增强，其潜在的伦理风险（如偏见、隐私泄露、失业等）也日益凸显。如何负责任地开发和使用AI，建立健全的AI治理框架，将成为未来研究和社会关注的焦点。 人机协作的深化： 未来，AI将更多地作为人类的助手，与人类协同工作，共同解决复杂问题，发挥“1+1>2”的协同效应。 七、 结语：拥抱智能，塑造未来 《人工智能：思维的诞生与演进》不仅是对过去人工智能发展历程的回顾，更是对未来智能世界的一次预见。我们希望通过本书，能够帮助读者建立起对人工智能的系统性认知，理解其科学原理、技术路径、应用前景以及潜在挑战。 人工智能的发展是人类智慧的结晶，它正在以前所未有的速度重塑着我们的世界。理解和掌握人工智能，已不再是少数专业人士的专属领域，而是我们每一个身处时代变革中的人所应具备的素养。让我们共同拥抱这场智能革命，以开放的心态、审慎的态度，参与到塑造更加美好的智能未来的进程中来。

评分☆☆☆☆☆

第四段评价： 我得承认，这本书的文学野心非常之大，它试图构建一个庞大而自洽的知识体系，并将其巧妙地编织进叙事之中。尽管信息量巨大，但作者高明地运用了“展示”而非“说教”的手法，让那些复杂的理论和背景知识，自然而然地融入到角色的日常对话和环境描写之中。阅读过程中，偶尔会有“原来如此”的顿悟时刻，感觉自己的知识边界被拓宽了不少。例如，其中对于一个古代文明社会治理结构的描述，那种细致到货币流通和阶层划分的描绘，简直可以作为社会学研究的案例来看待。唯一的挑战可能在于，对于初次接触此类题材的读者来说，开篇可能需要更大的耐心去适应这个世界的规则，但一旦跨过这个门槛，接下来的体验就是纯粹的享受了。它不仅仅是一个故事，更像是一扇通往另一个平行宇宙的窗口。

评分☆☆☆☆☆

第一段评价： 这本书的叙事结构简直像是一场精心编排的迷宫探险，读起来让人欲罢不能。作者在构建世界观上的细腻程度令人咋舌，每一个角落的细节都经过了深思熟虑，仿佛能触摸到那些虚构的纹理。特别是对于主角心路历程的刻画，那种在绝境中挣扎、在希望中重塑自我的过程，被描摹得淋漓尽致，简直能让人产生强烈的代入感。我好几次在深夜里合上书本，依然能感受到那些复杂的情感余波在胸腔中回荡。更难得的是，那些看似不经意的支线情节，到最后都会以一种惊人的方式与主线交织在一起，展现出作者布局的高远和精妙。这不是那种快餐式的阅读体验，它需要你慢下来，去品味那些潜藏在文字背后的深意，去体会人物选择背后的重量。它探讨的主题宏大而深刻，关乎命运、自由与选择的本质，让人在阅读的同时，也不禁反思自身的存在意义。

评分☆☆☆☆☆

第三段评价： 这是一部充满哲学思辨色彩的作品，它似乎并不急于给出简单的答案，而是更热衷于提出那些尖锐的问题，将读者推向思考的悬崖边缘。书中对人性的剖析，尤其是在极端压力和利益冲突面前，展现出一种近乎冷酷的真实感。作者并没有塑造完美的圣人或彻底的恶棍，每一个角色都是灰色地带的复杂混合体，他们的动机、他们的妥协，都让人感到既熟悉又陌生，仿佛能在现实生活中找到投射。我特别喜欢其中关于“记忆的不可靠性”的探讨，那种对历史和个人叙事的解构，非常具有后现代的意味。它迫使你质疑你所相信的一切，去重新审视那些被我们习以为常的道德准则。对于那些喜欢在阅读后进行深度讨论和争辩的读者来说，这本书无疑提供了取之不尽的素材。

评分☆☆☆☆☆

第二段评价： 如果说文学作品有“节奏感”，那么这本书的节奏掌握得简直出神入化。开篇的铺陈如同涓涓细流，不急不躁，却暗流涌动，为后期的爆发积蓄了足够的力量。当冲突真正爆发时，那种酣畅淋漓的冲击感是无与伦比的，仿佛作者直接将你抛入了高潮的漩涡中心，让你无法喘息。我特别欣赏作者在处理动作场景时的笔法，那种动态的捕捉和空间感的营造，清晰得像是在观看一部高规格的电影慢镜头回放。语言风格上，它时而如诗歌般典雅华美，时而又带着一种粗粝的现实感，这种强烈的反差并没有造成阅读障碍，反而极大地丰富了阅读层次。读完后，脑海中浮现的画面感极强，很多场景的色彩和光影我都记得一清二楚，这说明作者的文字具有极强的画面转化能力。

评分☆☆☆☆☆

第五段评价： 从装帧设计到排版细节，这本书本身就散发着一种匠人精神。纸张的质感温润而不反光，字体的选择古典又不失现代的清晰度，这极大地提升了阅读体验，让每一次翻页都成为一种享受。我通常对实体书的物理感受比较挑剔，但这本书的装订结实有力，即便是反复翻阅也不会轻易松散，看得出出版社对这本书的重视。内容上，作者的语言风格变化多端，时而使用极其精准的科学术语来描述某种现象，时而又切换成非常口语化、充满生活气息的表达方式来描绘人物的内心挣扎，这种融合使得作品既有深度又有温度。它成功地避开了学术作品的枯燥和通俗小说的肤浅，找到了一个绝佳的平衡点。读完后，我立刻推荐给了好几位不同阅读偏好的朋友，相信它能满足大多数寻求高质量文学作品的读者。