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智能控制导论(第二版)

中国水利水电出版社
    【作 者】蔡自兴 【I S B N 】978-7-5170-1320-4 【责任编辑】张玉玲 【适用读者群】本科 【出版时间】2014-03-07 【开 本】16开 【装帧信息】平装(光膜) 【版 次】第1版第1次印刷 【页 数】228 【千字数】370 【印 张】14.25 【定 价】27 【丛 书】新世纪电子信息与自动化系列课程改革教材 【备注信息】
图书详情

    本书介绍智能控制的基本概念、原理、技术与应用。全书共10章,第1章介绍智能控制的概况,第2章至第10章逐一研究了递阶控制、专家控制、模糊控制、神经控制、学习控制、进化控制与免疫控制、多真体控制、网络控制和复合智能控制等系统。第二版进行了较大更新,加强了模糊控制和神经控制的计算,充实了网络控制内容,对其他各章也做了一些调整与增删。本书内容系统、全面、新颖、精练,反映出国内外智能控制研究和应用的最新进展,是一本智能控制的导论性教材。

    本书可作为高等学校自动化、电气工程与自动化、智能科学与技术、测控工程、信息工程、机电工程和电子工程等专业本科生的智能控制类课程的教材,也可供从事智能控制与智能系统研究、设计、开发和应用的科技工作者参考,还可作为大专院校和高等职业技术学院相关专业的教材或教学参考书。

    本书配有电子教案,读者可以从中国水利水电出版社网站和万水书苑免费下载,网址为:http://www.waterpub.com.cn/softdown/和http://www.wsbookshow.com。

    《智能控制导论》第一版出版至今已有6个年头。为了反映国内外智能控制的最新进展,满足国内智能控制科学研究和课程教学的需要,有必要对该书进行修订。

    《智能控制导论》第二版介绍智能控制的基本原理及其应用,着重讨论智能控制几个主要系统的原理、方法及应用。所涉及的智能控制系统依次为递阶控制、专家控制、模糊控制、神经控制、学习控制、进化控制与免疫控制、多真体控制、网络控制、复合智能控制等系统。本次修订时,对全书进行了较大更新,特别突出了计算智能(软计算),加强了模糊控制与神经控制的计算和Matlab工具的应用指导,充实了网络控制的内容,对其他各章也做了一些调整与增删,例如把“网络控制”和“多真体控制”分别扩展独立成章,删去“其他智能控制”和“展望智能控制”两章,把“仿人控制”并入“复合控制”,把“展望智能控制”的部分内容调入第1章“概述”等。在保持本书固有特色的基础上,精炼了内容,增加了训练,吸收了新知识,更加适合作为本科生教材,有利于提高课程教学水平和本科生培养质量。

    本书是国家精品课程和国家精品资源共享课程“智能控制”的配套教材,可作为高等院校自动化、电气工程与自动化、智能科学与技术、测控工程、机电工程、电子工程等专业本科生智能控制类课程的教材,也可供从事智能控制和智能系统研究、设计、应用的科技工作者阅读与参考。

    值此新版问世之际,想向广大读者汇报我的智能控制著作编著与出版的历程。本书是我在国内外出版的智能控制著作的第9个版本:①智能控制(全国统编教材),电子工业出版社,1990;②Intelligent Control:Principles,Techniques and Applications,World Scientific Publishers,1997;③智能控制——基础及应用,国防工业出版社,1998;④智能控制,第2版,电子工业出版社,2004;⑤人工智能控制(研究生用书),化学工业出版社,2005;⑥智能控制原理与应用,清华大学出版社,2007;⑦智能控制导论,中国水利水电出版社,2007;⑧智能控制原理与应用,第2版,清华大学出版社,2013;⑨智能控制导论,第2版,中国水利水电出版社,2013。这些智能控制著作的编著与出版,得到众多专家、学者和相关部门领导、同仁的支持与帮助,受到高校广大师生和其他读者的热情欢迎和普遍使用,为我国智能控制学科建设、课程建设和人才培养做出了应有贡献。谨对各位专家、领导、编辑、师生和其他读者致以衷心感谢!

    在第二版修订出版过程中,继续得到许多专家和同仁的有力帮助。中国水利水电出版社宋俊娥编辑等为本书的编辑和出版付出辛勤劳动;国内外许多智能控制专著、教材和论文的作者为本书提供了丰富的营养,使我们受益匪浅。在此对所有这些支持与帮助表示诚挚感谢!

    本书由蔡自兴编著。肖晓明、余伶俐、谷明琴、郭璠和李昭协助第4章、第5章和第9章的修订。

    本书的出版也是献给龙年九十月(2012年11月和12月)先后出生的我的小孙女和小孙子的一份礼物,他们的平安诞生和健康成长使我们感到欣慰与温馨。

    由于修订时间比较匆忙,一些新资料未能及时收集与消化,本书难免存在一些不足之处,诚恳欢迎和衷心感谢广大专家、高校师生和其他读者提出宝贵意见,供下次修订时参考与借鉴。

    蔡自兴

    2013年8月于美国西雅图

    第1章 概述 1
    1.1 智能控制的产生与发展 2
    1.1.1 自动控制面临的机遇与挑战 2
    1.1.2 智能控制的发展和学科的建立 3
    1.2 智能控制的基本知识 5
    1.2.1 智能控制的定义与特点 5
    1.2.2 智能控制器的一般结构 7
    1.2.3 智能控制系统的分类 8
    1.3 人工智能的学派理论与计算方法 10
    1.3.1 人工智能的学派理论及其对智能
    控制的影响 10
    1.3.2 人工智能与智能控制的计算方法 11
    1.4 智能控制的结构理论 11
    1.4.1 二元交集结构理论 12
    1.4.2 三元交集结构理论 13
    1.4.3 四元交集结构理论 13
    1.5 本书概要 17
    习题1 17
    第2章 递阶控制 19
    2.1 递阶智能机器的一般结构 20
    2.2 递阶智能控制系统举例 22
    2.2.1 汽车自主驾驶系统的组成 22
    2.2.2 汽车自主驾驶系统的递阶结构 23
    2.2.3 自主驾驶系统的结构与控制算法 26
    2.2.4 自主驾驶系统的试验结果 27
    2.3 本章小结 28
    习题2 28
    第3章 专家控制 29
    3.1 专家系统的基本概念 30
    3.1.1 专家系统的定义与一般结构 30
    3.1.2 专家系统的建造步骤 32
    3.2 专家系统的主要类型及其结构 32
    3.2.1 基于规则的专家系统 33
    3.2.2 基于框架的专家系统 34
    3.2.3 基于模型的专家系统 35
    3.3 专家控制系统的结构与类型 37
    3.3.1 专家控制系统的控制要求与
    设计原则 38
    3.3.2 专家控制系统的结构 40
    3.3.3 专家控制系统的类型 43
    3.4 专家控制系统应用举例 44
    3.4.1 实时控制系统的特点与要求 44
    3.4.2 高炉监控专家系统 45
    3.5 本章小结 47
    习题3 48
    第4章 模糊控制 49
    4.1 模糊数学基础 50
    4.1.1 模糊集合、模糊逻辑及其运算 50
    4.1.2 模糊关系与模糊变换 52
    4.1.3 模糊逻辑推理 54
    4.1.4 模糊判决方法 59
    4.2 模糊控制系统的原理与结构 61
    4.2.1 模糊控制原理 61
    4.2.2 模糊控制系统的工作原理 62
    4.3 模糊控制器的设计内容 62
    4.3.1 模糊控制器的设计内容与原则 63
    4.3.2 模糊控制器的控制规则形式 67
    4.4 模糊控制系统的设计方法 67
    4.4.1 模糊系统设计的查表法 68
    4.4.2 模糊系统设计的梯度下降法 69
    4.4.3 模糊系统设计的递推最小二乘法 72
    4.4.4 模糊系统设计的聚类法 73
    4.5 模糊控制器的设计实例与实现 75
    4.5.1 模糊控制器设计 76
    4.5.2 模糊控制器的在线实现 77
    4.6 Matlab模糊控制工具箱简介 80
    4.7 本章小结 81
    习题4 82
    第5章 神经控制 85
    5.1 人工神经网络的初步知识 86
    5.1.1 神经元及其特性 86
    5.1.2 神经网络与智能控制 87
    5.1.3 人工神经网络的基本类型和
    学习算法 88
    5.1.4 人工神经网络的典型模型 91
    5.1.5 基于神经网络的知识表示与推理 95
    5.2 神经控制的结构方案 98
    5.2.1 NN学习控制 98
    5.2.2 NN直接逆模控制与内模控制 99
    5.2.3 NN自适应控制 100
    5.3 神经控制器的设计 101
    5.3.1 神经控制系统的设计内容和结构 101
    5.3.2 神经控制器的训练与学习算法 102
    5.4 Matlab神经网络工具箱及其仿真 106
    5.4.1 Matlab神经网络工具箱图形用户
    界面设计 106
    5.4.2 基于Simulink的神经网络及其
    控制仿真 107
    5.5 本章小结 109
    习题5 109
    第6章 学习控制 111
    6.1 学习控制概述 112
    6.1.1 学习控制的定义与研究意义 112
    6.1.2 学习控制的发展及其与自适应
    控制的关系 114
    6.1.3 对学习控制的要求 116
    6.2 学习控制方案 117
    6.2.1 基于模式识别的学习控制 117
    6.2.2 迭代学习控制 120
    6.2.3 重复学习控制 122
    6.2.4 基于神经网络的学习控制 123
    6.3 学习控制系统应用举例 123
    6.3.1 无缝钢管张力减径过程壁厚控制
    迭代学习控制算法 124
    6.3.2 钢管壁厚迭代学习控制的仿真及
    应用结果 125
    6.4 本章小结 129
    习题6 130
    第7章 进化控制与免疫控制 131
    7.1 遗传算法简介 132
    7.1.1 遗传算法的基本原理 132
    7.1.2 遗传算法的求解步骤 135
    7.2 进化控制基本原理 137
    7.2.1 进化控制原理与系统结构 137
    7.2.2 进化控制的形式化描述 139
    7.3 进化控制系统示例 140
    7.4 免疫算法和人工免疫系统原理 142
    7.4.1 自然免疫系统的概念、组成与功能 142
    7.4.2 免疫算法的提出和定义 144
    7.4.3 免疫算法的步骤和框图 145
    7.5 免疫控制系统的结构 148
    7.6 免疫控制系统示例 149
    7.7 本章小结 151
    习题7 152
    第8章 多真体控制 153
    8.1 分布式人工智能与真体(Agent) 154
    8.1.1 分布式人工智能 154
    8.1.2 Agent及其特性 154
    8.1.3 真体的结构 156
    8.2 多真体系统 157
    8.2.1 多真体系统的模型和结构 157
    8.2.2 多真体系统的协作、协商和协调 158
    8.2.3 多真体系统的学习与规划 161
    8.3 多真体控制系统的工作原理 161
    8.3.1 MAS控制系统的基本原理和结构 161
    8.3.2 MAS控制系统的信息模型 165
    8.4 本章小结 167
    习题8 168
    第9章 网络控制 169
    9.1 计算机网络与网络控制基础 170
    9.1.1 计算机网络及其结构 170
    9.1.2 数据通信与网络通信 171
    9.1.3 网络控制的基本问题 172
    9.2 网络控制系统的结构与特点 173
    9.2.1 网络控制系统的一般原理与结构 173
    9.2.2 网络控制系统的特点与影响因素 176
    9.3 网络控制系统的性能评价标准 178
    9.3.1 网络服务质量 178
    9.3.2 系统控制性能 179
    9.4 网络控制系统的应用举例 179
    9.4.1 烟草包装网络测控系统的工作
    原理 179
    9.4.2 烟草包装网络测控系统的功能
    与特色 183
    9.5 本章小结 183
    习题9 184
    第10章 复合智能控制 185
    10.1 复合智能控制概述 186
    10.2 模糊神经复合控制原理 187
    10.3 模糊神经复合控制系统举例 189
    10.3.1 自学习模糊神经控制模型 189
    10.3.2 自学习模糊神经控制算法 190
    10.3.3 弧焊过程自学习模糊神经控制系统 192
    10.4 专家模糊复合控制器 193
    10.4.1 专家模糊控制系统结构 193
    10.4.2 专家模糊控制系统示例 194
    10.5 仿人控制 196
    10.5.1 仿人控制的基本原理和原型算法 196
    10.5.2 仿人控制器的属性与设计依据 198
    10.5.3 仿人智能控制器的设计与实现
    步骤 200
    10.6 本章小结 203
    习题10 203
    附录 各章教学重点、难点和要求 205
    参考文献 209
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