智能控制原理与应用第4版

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作者：蔡自兴,余伶俐,肖晓明著

出版社：清华大学出版社

本类榜单：工业技术

分类：工业技术 > 电工技术 > 电工基础理论

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ISBN：9787302670841
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：416
出版时间：2024-10-01
条形码：9787302670841 ; 978-7-302-67084-1

本书特色

作者基于对智能控制学科的深刻理解，以新近提出的智能控制学科体系思想为指导，展开全新的构架和内容，反映国内外智能控制的*新发展趋势和科技内涵。《智能控制原理与应用（第4版）》论述系统全面：既包括智能控制的传统基础理论与技术，又涉及基于数据智能控制的基本原理与方法，全面反映智能控制的发展历史和科技精髓，能够较好地满足不同层次读者的学习需求。《智能控制原理与应用（第4版）》理论结合实践：既有理论、技术和方法的阐述，又有许多应用实例特别是作者研究课题的实例介绍，有助于读者对智能控制理论方法的深入理解及其应用开发。《智能控制原理与应用（第4版）》配有慕课资源、教学课件、考试试题、课程案例、实验指导、思政案例等资源。

内容简介

本书内容包括智能控制概述、基于知识的智能控制、基于数据的智能控制、知识与数据复合智能控制、智能控制的算法与编程、智能控制的计算能力和智能控制的应用等。
全书共15章。第1章是概论，介绍智能控制的产生、作用和发展历史，叙述智能控制的定义、特点与一般结构，探讨智能控制的学科结构理论、学科体系与系统分类。此后内容分成5篇。**篇讲述基于知识的智能控制，包括第2~5章，分别介绍递阶控制系统、专家控制系统、模糊控制系统和分布式控制系统。第二篇讲述基于数据的智能控制，包括第6~9章，分别介绍神经控制系统、进化控制系统、免疫控制系统和网络控制系统。第三篇讲述知识与数据复合智能控制，包括第10~13章，分别介绍学习控制系统、仿人控制、自然语言控制和复合智能控制。第四篇讲述智能控制的算法与编程，包括第14章，介绍智能控制算法编程实现与深度学习开源框架。第五篇讲述智能控制的计算能力，包括第15章，介绍智能控制的算力及架构。
本书是相关专业本科生和研究生学习智能控制的优秀教材，也是从事智能控制研究与开发人员进行相关项目研究的综合手册和实用指南。

第1章概论 1.1智能控制的产生与发展 1.1.1自动控制的机遇与挑战 1.1.2智能控制的发展和作用 1.2中国智能控制发展简史 1.2.1我国智能控制科技成果 1.2.2我国智能控制教育与人才培养 1.2.3我国智能控制存在的问题 1.3智能控制的定义、特点与一般结构 1.3.1智能控制的定义、特点与评价准则 1.3.2智能控制器的一般结构 1.4智能控制的学科结构理论 1.4.1二元交集结构理论 1.4.2三元交集结构理论 1.4.3四元交集结构理论 1.5智能控制的学科体系 1.5.1人工智能的学科体系 1.5.2智能控制的学科体系 1.6本书概要 1.7本章小结习题1 **篇基于知识的智能控制第2章递阶控制系统 2.1递阶智能机器的一般理论 2.1.1递阶智能机器的一般结构 2.1.2递阶智能机器的信息论基础 2.1.3IPDI原理的解析公式 2.2递阶智能控制系统的原理与结构 2.2.1组织级原理与结构 2.2.2协调级原理与结构 2.2.3执行级原理与结构 2.3递阶智能控制系统举例 2.3.1汽车自主驾驶系统的组成 2.3.2汽车自主驾驶系统的递阶结构 2.3.3自主驾驶系统的软件结构与控制算法 2.3.4自主驾驶系统的试验结果 2.4小结习题2 第3章专家控制系统 3.1专家系统的基本概念 3.1.1专家系统的定义与一般结构 3.1.2专家系统的建造步骤 3.2专家系统的主要类型与结构 3.2.1基于规则的专家系统 3.2.2基于框架的专家系统 3.2.3基于模型的专家系统 3.3专家控制系统的结构与设计 3.3.1专家控制系统的结构 3.3.2专家控制系统的控制要求与设计原则 3.3.3专家控制系统的设计问题 3.4专家控制系统应用举例 3.4.1实时控制系统的特点与要求 3.4.2高炉监控专家系统 3.5小结习题3 第4章模糊控制系统 4.1模糊数学基础 4.1.1模糊集合及其运算 4.1.2模糊关系与模糊变换 4.1.3模糊逻辑语言 4.2模糊推理与模糊判决 4.2.1模糊推理 4.2.2模糊判决 4.3模糊控制系统原理与结构 4.3.1模糊控制原理 4.3.2模糊控制系统的原理结构 4.4模糊控制器的设计内容 4.4.1模糊控制器的设计内容与原则 4.4.2模糊控制器的控制规则形式 4.5模糊控制系统的设计方法 4.5.1模糊系统设计的查表法 4.5.2模糊系统设计的梯度下降法 4.5.3模糊系统设计的递推*小二乘法 4.5.4模糊系统设计的聚类法 4.6模糊控制器的设计实例与实现 4.6.1造纸机模糊控制系统的设计与实现 4.6.2直流调速系统模糊控制器的设计 4.7小结习题4 第5章分布式控制系统 5.1分布式人工智能与真体 5.1.1分布式人工智能 5.1.2真体及其特性 5.1.3真体的结构 5.2多真体系统 5.2.1多真体系统的模型和结构 5.2.2多真体系统的协作、协商和协调 5.2.3多真体系统的学习与规划 5.3多真体控制系统的工作原理 5.3.1MAS控制系统的基本原理和结构 5.3.2MAS控制系统的信息模型 5.4MAS控制系统的设计示例 5.5小结习题5 第二篇基于数据的智能控制第6章神经控制系统 6.1人工神经网络概述 6.1.1神经元及其特性 6.1.2人工神经网络的基本类型和学习算法 6.1.3人工神经网络的典型模型 6.1.4基于神经网络的知识表示与推理 6.2深层神经网络与深度学习 6.2.1深层神经网络 6.2.2深度学习的定义与特点 6.2.3深度学习的常用模型 6.2.4深度学习应用举例 6.3神经控制的结构方案 6.3.1NN学习控制 6.3.2NN直接逆模控制与内模控制 6.3.3NN自适应控制 6.3.4NN预测控制 6.3.5基于CMAC的控制 6.3.6多层NN控制和深度控制 6.3.7分级NN控制 6.4神经控制系统的设计与应用示例 6.4.1石灰窑炉神经内模控制系统的设计 6.4.2神经模糊自适应控制器的设计 6.4.3神经控制系统应用举例 6.5小结习题6 第7章进化控制系统 7.1遗传算法简介 7.1.1遗传算法的基本原理 7.1.2遗传算法的求解步骤 7.2进化控制基本原理 7.2.1进化控制原理与系统结构 7.2.2进化控制的形式化描述 7.3进化控制系统示例 7.3.1一种在线混合进化伺服控制器 7.3.2一个移动机器人进化控制系统 7.4小结习题7 第8章免疫控制系统 8.1免疫算法和人工免疫系统原理 8.1.1免疫算法的提出和定义 8.1.2免疫算法的步骤和框图 8.1.3人工免疫系统的结构 8.1.4免疫算法的设计方法和参数选择 8.2免疫控制基本原理 8.2.1免疫控制的系统结构 8.2.2免疫控制的自然计算体系和系统计算框图 8.3免疫控制系统示例 8.3.1扰动抑制和*优控制器的性能指标 8.3.2基于免疫算法的扰动抑制问题 8.3.3选择*优参数的计算步骤 8.3.4免疫反馈规则与免疫反馈控制器的设计 8.4小结习题8 第9章网络控制系统 9.1网络控制系统的结构与特点 9.1.1网络控制系统的一般原理与结构 9.1.2网络控制系统的特点与影响因素 9.2网络控制系统的建模与性能评价标准 9.2.1网络控制系统的建模 9.2.2网络控制系统的性能评价标准 9.3网络控制系统稳定性与控制器设计方法 9.3.1网络控制系统的稳定性 9.3.2网络控制系统的控制器设计方法 9.4网络控制系统的调度 9.4.1网络控制系统的调度方法 9.4.2网络控制系统调度的时间参数 9.5网络控制系统的仿真与工程实现 9.5.1网络控制系统的仿真平台 9.5.2网络控制系统的工程实现 9.6网络控制系统的应用举例 9.6.1烟草包装的网络测控系统 9.6.2热电厂集散控制系统 9.7小结习题9 第三篇知识与数据复合智能控制第10章学习控制系统 10.1学习控制概述 10.1.1学习控制的定义与研究意义 10.1.2学习控制的发展及其与自适应控制的关系 10.1.3控制律映射及对学习控制的要求 10.2学习控制方案 10.2.1基于模式识别的学习控制 10.2.2迭代学习控制 10.2.3重复学习控制 10.2.4增强学习控制 10.2.5基于神经网络的学习控制 10.3学习控制系统应用举例 10.3.1无缝钢管张力减径过程壁厚控制迭代学习控制算法 10.3.2钢管壁厚迭代学习控制的仿真及应用结果 10.4小结习题10 第11章仿人控制 11.1仿人控制基本原理与原型算法 11.1.1仿人控制的基本原理 11.1.2仿人控制的原型算法和智能属性 11.2仿人控制的特征模型和决策模态 11.2.1仿人控制的特征模式与特征辨识 11.2.2仿人控制的多模态控制 11.3仿人控制器的设计与实现 11.3.1仿人控制系统的设计依据 11.3.2仿人智能控制器设计与实现的一般步骤 11.4仿人控制器的设计与实现示例 11.4.1小车单摆系统仿人控制器的设计 11.4.2小车单摆系统仿人控制器的实现 11.5小结习题11 第12章自然语言控制 12.1自然语言控制的发展和定义 12.1.1自然语言处理的发展和文本表示方式 12.1.2自然语言控制的定义 12.2自然语言控制的步骤及流程框图 12.3自然语言控制系统的设计 12.4自然语言控制系统示例 12.4.1基于ChatGPT的机器人控制系统 12.4.2基于自然语言处理的工业机器人自动编程 12.5小结习题12 第13章复合智能控制 13.1复合智能控制概述 13.2模糊神经复合控制原理 13.3自学习模糊神经控制系统 13.3.1自学习模糊神经控制模型 13.3.2自学习模糊神经控制算法 13.3.3弧焊过程自学习模糊神经控制系统 13.4专家模糊复合控制器 13.4.1专家模糊控制系统的结构 13.4.2专家模糊控制系统示例 13.5进化模糊复合控制器 13.5.1控制器设计步骤和参数优化方法 13.5.2解释(编码)函数的设计 13.5.3规则编码 13.5.4初始种群和适应度函数的计算 13.5.5直流电动机GA优化模糊速度控制系统 13.5.6进化、模糊和神经复合的故障诊断系统设计 13.6小结习题13 第四篇智能控制的算法与编程第14章智能控制算法编程实现与深度学习开源框架 14.1智能控制算法的定义、特点与分类 14.1.1智能控制算法的定义与特点 14.1.2智能控制算法的分类 14.2智能控制算法的MATLAB仿真设计与实现 14.2.1MATLAB模糊控制工具箱 14.2.2基于模糊逻辑工具箱的模糊控制器 14.2.3模糊控制系统的Simulink仿真 14.2.4MATLAB神经网络工具箱及其仿真 14.2.5神经控制算法的MATLAB仿真程序设计与实现 14.2.6模糊控制与神经网络控制的实验 14.3Python语言 14.3.1Python简介 14.3.2Python的基本语法与功能 14.4基于Python的深度学习框架设计 14.4.1深度学习框架的发展 14.4.2深度学习开源框架的比较 14.4.3深度学习框架基本功能 14.4.4基于Python的深度学习算法应用实例分析 14.5小结习题14 第五篇智能控制的计算能力第15章智能控制的算力及架构 15.1智能算力的定义与分类 15.1.1智能算力的定义 15.1.2智能算力和芯片的分类 15.2智能芯片的发展 15.2.1智能芯片的发展简史 15.2.2智能芯片的发展态势 15.3智能控制算力网络 15.3.1智能算力网络的定义和特征 15.3.2智能算力网络的基本架构和工作机制 15.3.3智能算力网络的关键技术 15.3.4智能算力网络的应用示例 15.4普适智能算力网络 15.4.1普适智能算力网络的基本架构 15.4.2普适智能算力网络的应用示例 15.5智能控制算力的研究与应用概况 15.6小结习题15 参考文献

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作者简介

蔡自兴，中南大学自动化学院教授、博士生导师，全国高等学校首届教学名师，湖南省自兴人工智能研究院首席科学家，联合国专家、导航与运动控制科学院院士、纽约科学院院士，亚太人工智能学会会士、中国人工智能学会会士、中国计算机学会会士、中国自动化学会会士，2016年因“对进化优化和智能机器人学的突出贡献”当选美国电气与电子工程师学会会士（IEEE Fellow），2019年1月当选IEEE终身会士（Life Fellow），是宝钢教师奖特等奖、徐特立教育奖和吴文俊人工智能科技奖成就奖获得者，入选2017年“科睿唯安” 高被引科学家榜单和2021年斯坦福大学发布的前2% 科学家终身成就榜单。历任第八届湖南省政协副，全国政协第九、十届委员，第三、四届中国人工智能学会副理事长及智能机器人专业委员会建会会长，湖南省人工智能学会名誉理事长，IEEE计算智能学会奖励委员会委员和进化计算技术委员会委员，中国自动化学会理事及智能自动化专业委员会委员/顾问、中国计算机学会模式识别与人工智能专业委员会委员等职。受聘美国RPI大学、俄罗斯科学院圣彼得堡信息学与自动化研究所、俄罗斯圣彼得堡科技大学、丹麦技术大学、北京大学信息科学中心、自动化研究所、国防科技大学、北京航空航天大学、北京邮电大学等10多家单位，任兼职教授、客座教授、客座研究员等。从事高等教育60多年，指导博士和硕士生（含留学硕士生）400多名，为上千研究生和上万本科生授课，被誉为“蔡自兴教授百千万教育工程”。从事人工智能研究40多年，涉及人工智能基础、专家系统、智能机器人、智能驾驶、智慧医疗、智能控制等研究方向，是我国人工智能、智能控制、机器人学诸学科的学术带头人之一，被誉为“中国人工智能教育人”“中国智能控制的奠基者”“中国智能机器人学科的创始人”。撰写出版人工智能领域中英文学术著作和教材60多部（版），在外发表学术论文千余篇，SCI他引千余次，Google Scholar他引超万次，CNKI他引数万次，拥有外百万高层读者。

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