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智能控制 第3版 版权信息
- ISBN：9787111734116
- 条形码：9787111734116 ; 978-7-111-73411-6
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
智能控制 第3版 本书特色
《智能控制》(第1版)于2005年由机械工业出版社出版后，在国内许多高校作为教材使用，对于推动智能控制技术的教学发展起到了重要作用；
2007年，本书又获批作为普通高等教育“十一五”国家级规划教材进行出版。同时，在第1版教材使用过程中，作者也收到了一些反馈信息，一并在第2版中进行完善修改，主要考虑到本书是面向控制科学与工程相关学科的学生进行，因而在修订版中主要加强了模糊控制与传统PID控制之间关系的分析，神经网络针对系统建模中节点的生长与修剪方法以及智能优化方法在实际系统问题中的应用实例。
人工智能技术经历了多年的发展，在理论方法和关键技术取得突破性进展。这些进展在改造传统产业中发挥了重要作用，特别在系统控制方面，继**代、第二代控制理论后，以智能为核心的新一代控制理论正在推动技术的变革和社会进步。另一个方面是，由于智能技术的进步衍生了很多新的产业，如智能驾驶、智慧城市等，突显了人工智能技术的光辉前景。“人工智能的核心是机器学习”，因此，在本次修订中以智能技术发展的*新热点为基础进行修改。
本书更着重从控制系统的建模、控制与优化的学科内容要求出发，系统地介绍智能理论和方法对控制系统的作用。
从控制系统的建模、控制与优化的学科内容要求出发，系统介绍智能理论和方法对控制系统的作用
智能控制 第3版 内容简介
本书从控制系统建模、控制与优化的本质要求出发，系统介绍了近年来模糊推理、神经网络、智能优化理论和方法的作用及意义。作为控制理论和方法的进一步发展，本书着重介绍了智能理论和方法在解决复杂系统控制问题中的方法及意义，同时结合实例介绍智能理论与方法在控制系统中的各种应用。本书共分10章，主要介绍了智能控制的基本概念与研究内容、复杂系统结构与智能控制、模糊集合与模糊推理的数学基础、常用模糊控制器形式、工作原理和设计过程、机器学习的经典算法、神经元与神经网络，针对非线性系统的建模和控制问题给出了详细阐述，以遗传算法重点介绍了数值优化算法对设计控制系统的作用，*后介绍了数据挖掘、数据校正和数据融合等新技术，并对智能控制的发展进行了展望。 本书可作为高等院校高年级本科生和研究生教材，也可供控制科学与工程、计算机控制、系统工程、电气工程及相关专业的工程技术人员参考。
智能控制 第3版 目录
前言
第1章概论1
1.1控制科学发展的新阶段——智能控制1
1.2智能控制的基本概念与研究内容3
1.3本书的主要内容6
第2章复杂系统结构与智能控制8
2.1复杂系统的分层递阶智能控制8
2.2专家系统13
2.3学习控制19
2.4习题23
第3章模糊集合与模糊推理24
3.1模糊集合及其运算24
3.2模糊关系与模糊推理31
3.3基于规则库的模糊推理40
3.4习题49
第4章基于模糊推理的智能控制51
4.1模糊控制系统的基本概念51
4.2模糊控制的基本原理55
4.3模糊控制系统的两种基本类型60
4.4模糊控制器的设计过程62
4.5模糊控制系统的分析与设计66
4.6模糊控制系统的应用83
4.7习题90
第5章基于经典机器学习方法的智能控制92
5.1机器学习的基本概念92
5.2决策树93
5.3支持向量机96
5.4主成分分析102
5.5经典机器学习在控制领域的应用104
5.6习题113
第6章神经元与神经网络115
6.1神经网络的基本概念115
6.2前馈神经网络120
6.3反馈神经网络125
6.4模糊神经网络130
6.5深度学习141
6.6习题149
第7章基于神经网络的智能控制150
7.1神经网络建模150
7.2神经网络控制160
7.3神经网络控制系统的分析169
7.4神经网络控制系统的应用174
7.5习题183
第8章智能控制中的现代优化方法185
8.1遗传算法的基本原理185
8.2遗传算法在加热炉控制系统建模中的应用197
8.3遗传算法在模糊控制器设计中的应用203
8.4遗传算法在神经网络控制器设计中的应用205
8.5其他现代优化方法207
8.6习题210
第9章控制系统数据处理的智能方法211
9.1数据挖掘与信息处理的基本概念211
9.2基于智能技术的控制系统数据挖掘212
9.3基于智能技术的控制系统数据校正与数据融合223
9.4基于数据驱动的TBM地质适应性控制与辅助决策实例231
9.5习题242
第10章智能控制的进一步发展：自适应与学习控制244
10.1自适应控制244
10.2学习控制245
10.3学习控制和自适应控制的关系246
参考文献248
第1章概论1
1.1控制科学发展的新阶段——智能控制1
1.2智能控制的基本概念与研究内容3
1.3本书的主要内容6
第2章复杂系统结构与智能控制8
2.1复杂系统的分层递阶智能控制8
2.2专家系统13
2.3学习控制19
2.4习题23
第3章模糊集合与模糊推理24
3.1模糊集合及其运算24
3.2模糊关系与模糊推理31
3.3基于规则库的模糊推理40
3.4习题49
第4章基于模糊推理的智能控制51
4.1模糊控制系统的基本概念51
4.2模糊控制的基本原理55
4.3模糊控制系统的两种基本类型60
4.4模糊控制器的设计过程62
4.5模糊控制系统的分析与设计66
4.6模糊控制系统的应用83
4.7习题90
第5章基于经典机器学习方法的智能控制92
5.1机器学习的基本概念92
5.2决策树93
5.3支持向量机96
5.4主成分分析102
5.5经典机器学习在控制领域的应用104
5.6习题113
第6章神经元与神经网络115
6.1神经网络的基本概念115
6.2前馈神经网络120
6.3反馈神经网络125
6.4模糊神经网络130
6.5深度学习141
6.6习题149
第7章基于神经网络的智能控制150
7.1神经网络建模150
7.2神经网络控制160
7.3神经网络控制系统的分析169
7.4神经网络控制系统的应用174
7.5习题183
第8章智能控制中的现代优化方法185
8.1遗传算法的基本原理185
8.2遗传算法在加热炉控制系统建模中的应用197
8.3遗传算法在模糊控制器设计中的应用203
8.4遗传算法在神经网络控制器设计中的应用205
8.5其他现代优化方法207
8.6习题210
第9章控制系统数据处理的智能方法211
9.1数据挖掘与信息处理的基本概念211
9.2基于智能技术的控制系统数据挖掘212
9.3基于智能技术的控制系统数据校正与数据融合223
9.4基于数据驱动的TBM地质适应性控制与辅助决策实例231
9.5习题242
第10章智能控制的进一步发展：自适应与学习控制244
10.1自适应控制244
10.2学习控制245
10.3学习控制和自适应控制的关系246
参考文献248
展开全部
智能控制 第3版 作者简介
李少远 青岛科技大学副校长，上海交通大学讲席教授。1987年毕业于河北工学院(现河北工业大学)自动控制系，1992年在该系获得硕士学位，1997年南开大学计算机与系统科学系获得博士学位，2000年上海交通大学控制科学与工程博士后流动站出站后留校，研究方向为网络化分布式系统的自适应预测控制、满意优化控制和生产全过程系统的优化控制，承担了包括国家自然科学基金重大项目、国家973计划课题、国家863计划项目在内的国家级科研项目20余项，主要成果获得2006年上海市自然科学一等奖(第一完成人) ，2010年获得首届杨嘉墀科技奖二等奖，2016年中国自动化学会自然科学一等奖(第一完成人)，2017年国家自然科学二等奖(第二完成人)，2018年国家级教学成果一等奖(第一完成人)。2022年上海市科学技术进步奖一等奖(第一完成人)。2008年获得国家杰出青年基金资助，入选“万人计划”国家级教学名师。
李少远教授现担任中国自动化学会副理事长，中国自动化学会过程控制专业委员会副主任，担任自动化类专业教学指导委员会副主任，国务院学科评议组成员(控制科学与工程)，担任”Int. J. System Control and Information Processing”国际杂志主编，《控制理论与应用》副主编，及多个杂志的编委。
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