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智能控制导论

中国水利水电出版社
    【作 者】蔡自兴 编著 【I S B N 】978-7-5084-4481-9 【责任编辑】宋俊娥 【适用读者群】本科 【出版时间】2007-05-01 【开 本】16开本 【装帧信息】平装(光膜) 【版 次】第1版 【页 数】208 【千字数】 【印 张】 【定 价】22 【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。全书共十章。第一章介绍智能控制的概况,包括智能控制的起源与发展、智能控制的定义、特点、结构和分类,尤其是智能控制的学科结构理论。第二章至第六章逐一研究了递阶控制、专家控制、模糊控制、神经控制和学习控制,第七章讨论进化控制和免疫控制,第八章叙述复合智能控制,第九章探讨仿人控制、基于MAS的控制及基于Web的控制,第十章论述智能控制进一步研究的问题,并展望智能控制的发展方向。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,是国内外一部,是一本智能控制的导论性教材。

    本书作为高等学校自动化、自动控制、机电工程和电子工程类等专业本科生的智能控制教材,也可供从事智能控制、人工智能与智能系统研究、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有关专业的教学参考书。

    本书是智能控制的导论性教材,主要介绍智能控制的基本概念、原理、技术与应用,满足本科生的教学需要

    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

    地球上的生物经历了长期和不断的进化历程,并最终得到进化的高级产品——人类。人类经过长期进化,通过自然竞争和自然选择,成为当今最有智慧的高级生物种群。人类的进化归根结底是智能的进化,而智能反过来又为人类的进一步进化服务。学习与研究智能系统、智能机器人和智能控制,其目的就在于创造和应用智能技术和智能系统为人类进步服务。因此,可以说,对智能控制的钟情、期待、开发和应用,是科技发展和人类进步的必然。

    我自1988年应征《智能控制》教材招标,开始编写智能控制教材,至今将近20年了。随着智能控制学科的发展,在从对智能控制知之较少到知之较多的过程中,我所编著的智能控制教材也从写得较薄到写得较厚,其篇幅和深度已远远超过本科教学要求。因此,多年来我一直存在编写一本比较简练的本科生智能控制教材的愿望。现在,中国水利水电出版社和邹逢兴教授盛情邀请我写一本比较适用的智能控制本科生教材,为我提供了实现愿望的机会。

    本书定名为《智能控制导论》,是一本智能控制的导论性教材。本书介绍智能控制的基本概念、原理、技术与应用,共10章。第1章介绍智能控制的概况,包括智能控制的起源与发展、定义、特点、结构和分类,尤其是智能控制的学科结构理论;第2~6章逐一研究递阶控制、专家控制、模糊控制、神经控制和学习控制;第7章讨论进化控制和免疫控制;第8章讲解复合智能控制;第9章探讨仿人控制、基于MAS的控制及基于Web的控制,第10章论述智能控制进一步研究的问题,并展望智能控制的发展方向。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。

    本书可作为高等学校自动化、自动控制、机电工程和电子工程类等专业本科生的智能控制教材,也可供从事智能控制、人工智能与智能系统研究、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有关专业的教学参考书。对于研究生课程,请使用本书的姊妹篇《智能控制原理与应用》一书,网址为http://netclass.csu.edu.cn/jpkc2006/ic/index.htm。

    本书相当大一部分内容是我及我指导的博士研究生们合作研究的成果。我主持的国家级研究课题组成员、国家精品课程“智能控制”教研组成员和我所指导的研究生们为本书做出了特别贡献。梁昔明、蔡竞峰、王璐、陈白帆、陈爱斌和余伶俐等参加了本书大纲讨论和部分章节的编写工作。本书的编写得到众多专家的亲切关怀指导和广大读者的热情支持帮助。中南大学及其信息科学与工程学院的有关领导和师生对本书的编写给予许多帮助。国家自然科学基金委员会、国家教育部新世纪网络课程建设工程和国家精品课程工程以及湖南省教育厅精品课程工程对本项研究提供了重要支持。在此,谨向他们表示诚挚的感谢。

    今年是我从事信息科学研究50周年和从事高等教育45周年。愿借本书出版的机会,向所有教导过我的老师,向所有教育、鼓励、支持和帮助过我的领导、朋友和亲人,向所有与我合作和交流过的同行和合作者,向所有我的学生们表示最诚挚的感谢。

    本书的编著和出版是献给我的两位新问世的可爱孙子的最好礼物。我满怀喜悦地祝贺他们的诞生,衷心地祝愿他们茁壮成长。

    虽然智能控制已取得长足进展,但它仍然是一门十分年轻的学科,作者对许多问题并未深入研究。由于编写时间较紧,作者水平有限,书中一定存有不足之处,希望各位专家和广大读者批评指正。

    蔡自兴

    2007年2月

    于长沙岳麓山

    总序
    前言
    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 6
    1.2.3 智能控制系统的分类 7
    1.3 智能控制的结构理论 9
    1.3.1 二元交集结构理论 10
    1.3.2 三元交集结构理论 10
    1.3.3 四元交集结构理论 11
    1.4 本书概要 14
    习题1 15
    第2章 递阶控制 17
    2.1 递阶智能机器的一般结构 18
    2.2 递阶智能控制系统举例 20
    2.2.1 汽车自主驾驶系统的组成 20
    2.2.2 汽车自主驾驶系统的递阶结构 21
    2.2.3 自主驾驶系统的结构与控制算法 24
    2.3 小结 25
    习题2 25
    第3章 专家控制 27
    3.1 专家系统的基本概念 28
    3.1.1 专家系统的定义与一般结构 28
    3.1.2 专家系统的建造步骤 29
    3.2 专家系统的主要类型及其结构 30
    3.2.1 基于规则的专家系统 30
    3.2.2 基于框架的专家系统 32
    3.2.3 基于模型的专家系统 33
    3.3 专家控制系统的结构与类型 35
    3.3.1 专家控制系统的控制要求与设计原则 35
    3.3.2 专家控制系统的结构 37
    3.3.3 专家控制系统的类型 41
    3.4 专家控制系统应用举例 41
    3.4.1 实时控制系统的特点与要求 41
    3.4.2 高炉监控专家系统 42
    3.5 小结 44
    习题3 45
    第4章 模糊控制 47
    4.1 模糊数学基础 48
    4.1.1 模糊集合、模糊逻辑及其运算 48
    4.1.2 模糊逻辑推理 50
    4.1.3 模糊判决方法 52
    4.2 模糊控制系统原理与结构 53
    4.2.1 模糊控制原理 54
    4.2.2 模糊控制系统的工作原理 54
    4.3 模糊控制器的设计内容 55
    4.3.1 模糊控制器的设计内容与原则 55
    4.3.2 模糊控制器的控制规则形式 59
    4.4 模糊控制系统的设计方法 60
    4.4.1 模糊系统设计的查表法 60
    4.4.2 模糊系统设计的梯度下降法 61
    4.4.3 模糊系统设计的递推最小二乘法 64
    4.4.4 模糊系统设计的聚类法 66
    4.5 模糊控制器的设计实例与实现 67
    4.5.1 模糊控制器的设计 68
    4.5.2 模糊控制器的在线实现 70
    4.6 小结 72
    习题4 73
    第5章 神经控制 75
    5.1 人工神经网络的初步知识 76
    5.1.1 神经元及其特性 76
    5.1.2 神经网络与智能控制 77
    5.1.3 人工神经网络的基本类型和学习算法 78
    5.1.4 人工神经网络的典型模型 79
    5.1.5 基于神经网络的知识表示与推理 81
    5.2 神经控制的结构方案 84
    5.2.1 NN学习控制 84
    5.2.2 NN直接逆模控制与内模控制 84
    5.2.3 NN自适应控制 85
    5.3 神经控制器的设计 87
    5.4 小结 91
    习题5 91
    第6章 学习控制 93
    6.1 学习控制概述 94
    6.1.1 学习控制的定义与研究意义 94
    6.1.2 学习控制的发展及其与自适应控制的关系 96
    6.1.3 对学习控制的要求 98
    6.2 学习控制方案 99
    6.2.1 基于模式识别的学习控制 100
    6.2.2 迭代学习控制 101
    6.2.3 重复学习控制 104
    6.2.4 基于神经网络的学习控制 105
    6.3 学习控制系统应用举例 105
    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 105
    6.3.2 钢管壁厚迭代学习控制的仿真及应用结果 107
    6.4 小结 110
    习题6 111
    第7章 进化控制与免疫控制 113
    7.1 遗传算法简介 114
    7.1.1 遗传算法的基本原理 114
    7.1.2 遗传算法的求解步骤 117
    7.2 进化控制基本原理 119
    7.2.1 进化控制原理与系统结构 119
    7.2.2 进化控制的形式化描述 121
    7.3 进化控制系统示例 122
    7.3.1 进化控制系统的体系结构 122
    7.3.2 进化规划器的结构与算法 122
    7.3.3 运动规划算法 124
    7.4 免疫算法和人工免疫系统原理 124
    7.4.1 免疫算法的提出和定义 124
    7.4.2 免疫算法的步骤和框图 126
    7.5 免疫控制的系统结构 128
    7.5.1 免疫控制的四元结构 128
    7.5.2 免疫控制系统的一般结构 129
    7.6 免疫控制系统示例 130
    7.6.1 免疫反馈规则 130
    7.6.2 免疫反馈控制器的设计 131
    7.7 小结 132
    习题7 133
    第8章 复合智能控制 135
    8.1 复合智能控制概述 136
    8.2 模糊神经复合控制原理 137
    8.3 模糊神经复合控制系统举例 139
    8.3.1 自学习模糊神经控制模型 139
    8.3.2 自学习模糊神经控制算法 140
    8.3.3 弧焊过程自学习模糊神经控制系统 142
    8.4 专家模糊复合控制器 143
    8.4.1 专家模糊控制系统结构 143
    8.4.2 专家模糊控制系统示例 144
    8.5 小结 146
    习题8 146
    第9章 其他智能控制 147
    9.1 仿人控制 148
    9.1.1 仿人控制的基本原理和原型算法 148
    9.1.2 仿人控制器的智能属性与设计依据 149
    9.1.3 仿人智能控制器的设计与实现步骤 151
    9.2 基于多真体系统的控制 154
    9.2.1 分布式人工智能与真体(agent) 154
    9.2.2 真体的要素、特性和结构 155
    9.2.3 多真体系统 158
    9.2.4 多真体控制系统的工作原理 159
    9.3 基于Web的控制 162
    9.3.1 基于Web的控制系统的一般原理与结构 162
    9.3.2 基于Web的控制系统结构实例分析 164
    9.4 小结 165
    习题9 165
    第10章 展望智能控制 167
    10.1 人工智能争论及其对智能控制的影响 168
    10.1.1 人工智能的主要学派 168
    10.1.2 人工智能主要学派理论上的争论 169
    10.1.3 人工智能主要学派对智能控制的影响 169
    10.2 智能控制的应用研究问题 170
    10.2.1 智能机器人规划与控制 170
    10.2.2 生产过程的智能监控 171
    10.2.3 自动加工系统的智能控制 171
    10.2.4 智能故障检测与诊断 172
    10.2.5 飞行器的智能控制 172
    10.2.6 医疗过程智能控制 173
    10.2.7 智能仪器 174
    10.3 智能控制进一步研究的问题 174
    10.4 展望智能控制的发展 176
    10.4.1 发展更新的理论框架 176
    10.4.2 创建更优的技术集成 176
    10.4.3 开发更好的应用方法 177
    10.5 结语 178
    习题10 179
    附录 各章教学重点、难点和要求 180
    参考文献 184
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