智能控制理论和方法

出版者:西安电子科技大学出版

作者:李人厚

页数:282

出版时间:1999-10

价格:18.00元

isbn号码:9787560607948

具体描述

本书较全面地论述了智能控制的理论、方法和应用。全书共分7章。主要内容为：智能控制的发展过程和基本概念；从信息和熵的概念出发，论述三级递阶智能控制的机理；模糊控制的基本原理和应用；神经元网络的原理和它在智能控制中的应用，遗传算法及其应用；模糊-神经网络的原理和应用；智能控制在各种领域的应用实例。本书可作为工科电子信息类自动控制科学与工程专业研究生和高年级本科生教材，也可供从事相关专业的科技人员参考。

目录信息

第1章 绪 论 1
1.1 控制科学发展的历史回顾 1
1.2 智能控制的产生背景 2
1.3 智能控制的基本概念与研究内容 3
1.3.1 智能控制的基本概念 3
1.3.2 智能与智能控制的定义 4
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用户评价

这本书的排版和图表质量非常出色，这对于一本技术类书籍来说至关重要。清晰的图表能极大地帮助理解复杂的系统结构和数据流。尤其是在介绍强化学习在最优控制中的应用时，书中的状态转移图和奖励函数示意图，画得既简洁又信息量十足，避免了文字描述可能带来的歧义。此外，作者在每个章节的末尾都附带了非常详尽的参考文献列表，涵盖了从上世纪经典论文到近几年顶级会议的最佳成果，这为我后续的深入研究指明了方向。这本书的价值不仅仅在于它本身的内容，更在于它为你打开了一个通往更广阔学术世界的门户。它鼓励读者去追溯那些奠基性的工作，去探索当前尚未完全解决的问题。总而言之，这是一本结构清晰、内容扎实、具有高度参考价值的权威著作，非常适合作为控制科学领域研究者的案头必备工具书。

坦率地说，这本书的阅读体验是挑战与回报并存的。如果你期待的是一本快餐式的指南，可以立刻应用到你的项目代码中，那么你可能会感到失望。这本书的数学推导非常密集，尤其是在探讨模糊推理系统与神经网络交叉领域时，需要读者具备扎实的线性代数和概率论基础。我花了相当长的时间在复习和消化其中关于“模糊集理论”的应用部分，作者对于隶属度函数的选择和推理规则的构建，给出了非常精妙的分析。但是，一旦你跨越了这些数学上的“坎”，你将会收获巨大的知识红利。书中提供的仿真案例分析，虽然文字描述为主，但其逻辑的严谨性极高，清晰地展示了如何将理论模型转化为可执行的控制策略。这本书更像是为那些立志于进行原创性研究的硕博士生准备的“内功心法”，它要求读者付出耐心和时间，但回报却是对智能控制领域深层机制的洞察力。

这本书的封面设计得很有冲击力，那种深蓝色的背景搭配着银色的字体，立刻给人一种专业而深邃的感觉。我是在一个周末的下午偶然翻到它的，当时我正在寻找一些关于系统优化和决策制定的新思路。这本书的引言部分写得非常引人入胜，它没有直接跳入复杂的数学公式，而是先探讨了“智能”在现代工程实践中的哲学意义和实际应用边界。作者的笔触非常细腻，将那些抽象的概念，比如模糊逻辑、神经网络的起源与发展，用非常生动且贴近现实工程问题的案例串联起来。特别是关于自适应控制和学习型算法的部分，作者没有停留在理论的罗列，而是深入分析了为什么在非线性、时变系统中，传统方法会遭遇瓶颈，以及现代智能方法是如何在信息不完全的情况下做出鲁棒决策的。书中对不同智能算法的优缺点进行了非常中肯的比较，没有盲目推崇某一种技术，而是强调了“工具箱”思维——根据具体问题的特性选择最合适的“扳手”。读完前几章，我感觉自己的知识体系被重新搭建了一遍，那些过去感觉零散的知识点突然有了清晰的脉络和内在的联系。这本书对初学者来说可能需要一些基础，但对于有一定基础的研究人员和工程师而言，绝对是一部极具启发性的参考手册。

这本书的叙事风格极其平实，却又蕴含着一种老派工程学家的沉稳和务实。它不像有些最新的前沿书籍那样，动辄就用最新的网络架构名称来吸引眼球，而是脚踏实地地从最基本的数学模型出发，一步步构建起复杂的智能决策系统。我最喜欢的地方是它对历史脉络的梳理，特别是回顾了控制论在过去几十年中是如何与计算机科学、特别是人工智能领域相互渗透、相互促进的。作者在讲解遗传算法和粒子群优化等启发式算法时，没有将它们孤立地看待，而是将它们置于全局优化问题的背景下进行分析。书中关于多目标优化和Pareto前沿的讨论，直接解决了我在实际项目中遇到的权衡难题。这种将经典理论与新兴方法有机结合的叙事方式，让整本书读起来既有历史的厚重感，又不失前沿的活力。对于那些对控制系统设计有执念的工程师来说，这本书像是一个老朋友在跟你分享他多年的经验和教训，非常值得细细品味。

我必须得说，这本书的深度是令人惊叹的。我本来以为这只是一本介绍主流智能控制算法的综述性读物，但深入阅读后才发现，它实际上是一部对控制理论前沿进行深刻反思的学术力作。作者在处理像鲁棒性、收敛速度以及实时性这些关键工程指标时，展现出了极为严谨的数学功底。我特别欣赏其中关于“不确定性量化”的章节，它没有回避智能控制中固有的随机性和不确定性问题，而是提供了一套清晰的数学框架来处理这些挑战。书中对卡尔曼滤波的扩展形式，特别是那些结合了深度学习特征提取的混合模型，讲解得非常透彻，推导过程详实而严密，让人能够真正理解背后的数学逻辑，而不是仅仅停留在调用库函数的层面。对于那些希望从“会用”到“精通”的读者来说，这本书提供的理论深度是无价之宝。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这样做是有效的”，以及“在什么条件下它可能失效”。这种对底层原理的尊重和挖掘，使得这本书的学术价值远远超出了市面上大多数教材的范畴。