智能控制导论

出版者:水利水电

作者:蔡自兴

页数:194

出版时间:2007-5

价格:22.00元

isbn号码:9787508444819

具体描述

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，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1O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，是一本智能控制的导论性教材。

本书可作为高等院校自动化、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。

用户评价

**评价五：** 这本书的语言风格非常独特，它有一种老派学者特有的严谨和清晰，但又没有陷入过度学术化的泥潭。作者在描述复杂的数学推导时，总是会穿插一些个人化的注释和思考，这使得整本书读起来非常有人情味，而不是冷冰冰的公式集合。例如，在讨论模型预测控制（MPC）的计算复杂性时，作者没有直接给出时间复杂度分析，而是幽默地调侃了“实时计算”的窘境，并引出了准最优解的重要性。这种处理方式，使得原本枯燥的章节变得生动起来。更值得称赞的是，书后附带的参考文献列表非常详尽且具有指导性，很多都是近五年的顶级期刊论文，这为有志于深入研究的读者提供了宝贵的“下一步阅读清单”。总而言之，这是一本集学术深度、工程实用性、以及出色可读性于一体的著作，对于希望在控制领域打下坚实基础，并保持前沿视野的读者来说，是不可多得的佳作。

**评价二：** 说实话，我购买这本书是冲着它在“非线性系统控制”方面的深入探讨去的，而这一点，它确实没有让我失望。这本书的深度远远超出了市面上许多入门读物，尤其是在处理那些参数不确定或者模型建立困难的复杂系统时，作者展示了令人赞叹的驾驭能力。书中对各种高级控制策略，比如自适应控制、鲁棒控制的阐述逻辑性极强，仿佛在带领读者进行一次精密的“手术”，每一步推导都严谨且无可指摘。我花了大量时间研读了关于LMI（线性矩阵不等式）在H-无穷控制设计中的应用那一章，作者不仅给出了详尽的数学证明，还特别指出了在实际编程实现中需要注意的数值稳定性问题，这一点非常宝贵。对于那些已经有一定控制理论基础，希望向更高阶、更实用化方向发展的工程师或研究生而言，这本书简直就是一本“武功秘籍”。它不提供速成的捷径，而是要求读者沉下心来，跟随着作者的思路，一点点攻克理论难关，最终才能达到炉火纯青的地步。

**评价一：** 这本书的封面设计得非常现代，色彩搭配既有科技感又不失稳重，拿到手里沉甸甸的，感觉内容一定很扎实。我本来对这个领域了解不多，抱着试试看的心态翻开了第一章，结果发现作者的叙述方式非常直观。他没有一开始就抛出复杂的数学公式和晦涩的理论，而是先从几个贴近生活的例子入手，比如智能家居的温控系统，或者工业机器人如何精准抓取物体。这种“讲故事”的引入方式，一下子拉近了读者和“智能控制”这个看似高深的学科之间的距离。特别是关于模糊逻辑的部分，作者用非常生动的类比解释了它与传统PID控制的本质区别，让我这个初学者也能快速抓住核心思想。我特别欣赏作者在理论讲解和实际应用之间建立的清晰桥梁，书里穿插了大量来自航空航天、汽车电子等前沿领域的案例分析，让人读完后不仅知其然，更能知其所以然。对于想系统了解该领域脉络的读者来说，这本书无疑提供了一个极佳的起点，它不像某些教科书那样只重理论推导，而是更注重构建一个完整的知识框架和工程思维。

**评价三：** 这本书的排版和印刷质量令人印象深刻，纸张的质感很好，即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。但抛开硬件的因素，真正吸引我的是它对“学习路径”的巧妙规划。它不像许多教材那样将所有内容堆砌在一起，而是巧妙地将基础理论、仿真验证和工程实践分成了不同的模块。我发现，作者在讲解完一个关键算法后，总会紧接着附带一个MATLAB/Simulink的参考模型说明，这对于我们这些习惯于边学边做的实践派来说，简直是雪中送炭。我尝试着复现了书中的一个关于模糊神经网络的案例，发现作者给出的参数设置和初始条件是经过深思熟虑的，仿真结果非常稳定且直观地验证了理论的有效性。这种“理论—仿真—验证”的闭环学习模式，极大地提高了学习效率和对知识点的掌握深度。它不是一本可以“快速浏览”的书，而是需要你动手去操作、去验证，才能真正领会其精髓的宝典。

**评价四：** 我对这本书的观点非常赞同，那就是“智能”并非意味着完全抛弃经典控制理论，而是要学会如何将两者有机地结合起来。书中对于现代控制理论与人工智能技术交叉地带的探讨，视角非常新颖。作者花了相当大的篇幅来讨论“基于模型的强化学习”在复杂系统优化中的潜力，这种前瞻性的视野让人耳目一新。我特别喜欢它对“可解释性”的强调，在很多深度学习控制方案中，黑箱操作令人担忧，但作者提出了一系列方法来增强智能决策过程的可追溯性，这在安全攸关的领域（比如医疗设备或高精度制造）中至关重要。阅读此书的过程，就像是与一位经验丰富的行业前辈进行深度交流，他既能带你回顾经典，也能指引你望向未来技术发展的方向。它成功地搭建起了一座桥梁，连接了严谨的控制科学与日新月异的人工智能浪潮。

还是过了。。。

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