智能控製技術

智能控製技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

出版者:機械工業齣版社
作者:韋巍 編
出品人:
頁數:129
译者:
出版時間:2000-01
價格:13.50元
裝幀:平裝
isbn號碼:9787111065890
叢書系列:
圖書標籤:
  • 科學
  • 智能控製技術
  • 智能控製
  • 控製理論
  • 自動化
  • 嵌入式係統
  • 機器人
  • 優化算法
  • 機器學習
  • 人工智能
  • 電氣工程
  • 控製工程
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具體描述

智能控製是近年來發展起來的一門新興學科。本書總結瞭近幾年

來智能控製的研究成果,詳細闡述瞭智能控製的基本概念、工作原理、設計

方法和實際應用。本書的主要內容包括:智能控製的基本概念、模糊控製理

論基礎、模糊控製係統、人工神經元網絡模型、神經網絡控製論和集成智能

控製係統。本書在深入介紹智能控製係統設計理論和實現手段的同時,還給

齣瞭大量的設計實例。

本書選材新穎,係統性強,突齣理論聯係實際,敘述深入淺齣,尤其適

閤於初學者學習智能控製技術。本書配有一定數量的習題和上機操作題。可

作為高等院校工業自動化、計算機應用、信息電子工程等專業的碩士研究生

和高年級本科生的教材,也適閤於從事工業自動化領域的工程技術人員閱

讀和參考。

著者簡介

圖書目錄

目 錄
前 言
第一章 緒論
第一節 智能控製的發展過程
一 智能控製問題的提齣
二 智能控製的發展
第二節 智能控製的幾個重要分支
一 專傢係統和專傢控製
二 模糊控製
三 神經元網絡控製
四 學習控製
第三節 智能控製係統的構成原理
一 智能控製係統的結構
二 智能控製係統的特點
三 智能控製係統研究的數學工具
習題和思考題
第二章 模糊控製的理論基礎
第一節 引言
一 模糊控製發展
二 模糊控製特點
第二節 模糊集閤論基礎
一 模糊集的概念
二 模糊集閤的運算
三 隸屬度函數的建立
四 模糊關係
第三節 模糊邏輯 模糊邏輯推理
和閤成
一 二值邏輯
二 模糊邏輯及其基本運算
三 模糊語言邏輯
四 模糊邏輯推理
五 模糊關係方程的解
習題和思考題
第三章 模糊控製係統
第一節 模糊控製係統的組成
一 模糊化過程
二 知識庫
三 推理決策邏輯
四 精確化過程
第二節 模糊控製係統的設計
一 模糊控製器的結構設計
二 模糊控製器的設計原則
三 模糊控製器的常規設計方法
第三節 模糊控製器的設計舉例
一 流量控製的模糊控製器設計
二 直流調速係統的模糊控製器設計
第四節 模糊PID控製器的設計
一 模糊控製器和常規PID的混閤結構
二 常規PID參數的模糊自整定技術
習題和思考題
上機實驗題
第四章 人工神經元網絡模型
第一節 引言
一 神經元模型
二 神經網絡的模型分類
三 神經網絡的學習算法
四 神經網絡的泛化能力
第二節 前嚮神經網絡模型
一 單一人工神經元
二 單層神經網絡結構
三 多層神經網絡結構
四 多層傳播網絡的學習算法
第三節 動態神經網絡模型
一 帶時滯的多層感知器網絡
二 Hopfield神經網絡
習題和思考題
上機實驗題
第五章 神經網絡控製論
第一節 引言
一 神經網絡控製的優越性
二 神經網絡控製器的分類
三 神經網絡的逼近能力
第二節 非綫性動態係統的神經
網絡辨識
一 神經網絡的辨識基礎
二 神經網絡辨識模型的結構
三 非綫性動態係統的神經網絡辨識
第三節 神經網絡控製的學習機製
一 離綫學習法
二 在綫學習法
三 反饋誤差學習法
四 多網絡學習法
第四節 神經網絡控製器的設計
一 神經網絡直接逆模型控製法
二 直接網絡控製設計法
第五節 *基於神經網絡的自適應
控製
一 神經網絡的模型參考自適應控製
二 神經網絡的自校正控製
習題和思考題
第六章 集成智能控製係統
第一節 集成智能控製係統簡介
一 模糊神經網絡係統
二 神經網絡專傢係統
第二節 模糊神經網絡控製
一 模糊神經網絡的結構
二 模糊神經網絡的學習算法
第三節 智能控製的展望
一 學習控製
二 仿人控製
三 混沌控製
參考文獻
· · · · · · (收起)

讀後感

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用戶評價

评分

坦率地說,這本書的閱讀過程充滿瞭挑戰,但每攻剋一個難點,隨之而來的成就感也是巨大的。它對於前沿的強化學習在控製領域的應用探討,雖然篇幅相對精煉,但角度非常新穎,沒有過多糾纏於基礎的強化學習算法細節,而是直接切入到如何將這些學習機製有效地嵌入到實際的反饋控製迴路中去。我發現作者在討論如何處理高維狀態空間和實時性要求時,所采用的權衡和取捨的觀點非常獨到。這種“在理想與現實之間尋找最佳平衡點”的敘事方式,讓整本書的基調顯得既有理論高度,又貼近工業應用。如果你是那種不喜歡繞彎子、希望直接瞭解“前沿控製問題是如何被當前最先進的方法所解決”的讀者,這本書的後半部分會給你帶來極大的啓發。它像是一麵鏡子,映照齣現今智能控製領域最迫切需要解決的核心難題,並提供瞭清晰的研究方嚮指引。

评分

從整體的編排和內容覆蓋麵上來看,這本《智能控製技術》構建瞭一個非常宏大且邏輯嚴密的知識體係。它不僅僅是羅列瞭一堆控製算法,而是清晰地勾勒齣瞭從經典到現代,再到智能控製的演進路綫圖。我尤其欣賞作者對“不確定性”這個核心主題的反復強調,並展示瞭不同的智能控製範式(如模糊邏輯、神經網絡、進化計算)是如何各自從不同的角度去“馴服”這種不確定性的。這種對比性的講解方式,極大地加深瞭我對各種控製哲學的理解。閱讀時,我感覺自己不再是孤立地學習某一個算法,而是將它們置於一個大的技術圖譜中進行橫嚮和縱嚮的比較。這本書對計算復雜度和實時性能的討論,也體現瞭作者對工程化落地性的深刻思考。總而言之,這是一本需要投入時間去細細研讀的書,它所提供的知識深度和廣度,足以支撐一個控製工程師未來多年的技術發展和創新方嚮探索。

评分

這本書的閱讀體驗是極其“硬核”且充實的。它不是那種輕描淡寫的科普讀物,而是實打實的專業教材。我注意到書中在處理非綫性係統和復雜多變量控製問題時,展現齣瞭極強的專業深度。特彆是關於魯棒控製和最優控製的章節,作者對H-無窮範數和LQR理論的闡述,細緻到瞭可以作為研究生考試復習的寶典。我感覺自己仿佛在跟隨一位經驗老到的項目負責人學習,他不僅告訴你設計控製器的步驟,還會提醒你在實際調試中可能遇到的陷阱和誤差來源。書中對仿真驗證的重視程度也值得稱贊,許多案例都配有詳細的仿真結果圖和參數設置說明,這極大地增強瞭理論與實踐之間的連接性。對於那些追求精確和可靠性的讀者而言,這本書提供的數學工具箱是極為完善的。它教會你的,是如何在高風險、高要求的工程領域中,通過嚴謹的數學建模和算法設計來確保係統的穩定與高效運行,實用價值無可估量。

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這本《智能控製技術》讀下來,感覺就像是進入瞭一個充滿無限可能的未來實驗室。作者的筆觸非常紮實,對經典控製理論的脈絡梳理得井井有條,讓人在迴顧基礎時,能感受到知識的厚重與體係的嚴謹。尤其是在闡述現代控製方法時,那種層層遞進的邏輯構建,像是在搭建一座精密的數字模型,每一步的推導都嚴絲閤縫。我特彆欣賞其中對係統辨識和自適應控製的深入剖析,作者沒有停留在概念的錶麵,而是用大量的工程實例來佐證理論的可行性。那些復雜的數學公式,在作者的解釋下,仿佛都活瞭起來,不再是枯燥的符號堆砌,而是解決實際工程難題的有力工具。閱讀過程中,我能清晰地感受到作者深厚的學術功底和豐富的實踐經驗,他總能精準地把握住讀者在學習過程中的睏惑點,並提供清晰、直觀的解答。這本書對於希望從傳統控製領域邁嚮更深層次智能控製的研究生或工程師來說,無疑是一本不可多得的“內功心法”,它不僅教會你“怎麼做”,更重要的是讓你理解“為什麼這樣做纔是最優解”。

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初次翻開這本書時,我對“智能”二字抱有很高的期待,希望看到一些超乎想象的前沿技術。這本書的獨特之處在於,它並沒有被那些炫酷的術語所迷惑,而是腳踏實地地聚焦於如何讓控製係統變得更加“聰明”——這裏的聰明指的是能夠處理不確定性、適應環境變化的能力。比如,它對模糊控製和神經網絡控製的介紹,沒有采用那種過於簡化的教學方式,而是深入探討瞭這些智能方法背後的計算原理和收斂性分析。我花瞭很長時間去研讀關於專傢係統的章節,那種將人類經驗知識轉化為算法的過程,簡直是一種藝術。這本書的結構安排非常巧妙,從基礎的專傢係統過渡到基於學習的控製,像一條流暢的河流,帶著讀者不斷嚮下遊的復雜問題挺進。我個人認為,這本書最適閤那些已經對傳統控製有所瞭解,但希望拓展思維邊界、接觸“軟性”控製策略的工程師。它提供瞭一個非常可靠的框架,讓你可以在此基礎上,構建屬於你自己的、更具適應性的智能控製方案。

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