神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:李国勇

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2013-5

价格:49.80元

装帧:其他

isbn号码:9787121202841

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份关于《神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现》一书的图书简介，该简介不包含原书的任何具体内容，而是侧重于介绍该领域的基础知识、研究背景、应用前景以及对读者的预期收获，旨在提供一个全面而深入的概述。 --- 图书简介：现代控制理论的前沿探索与实践 在当代工程科学与自动化领域，如何构建出既具有高度鲁棒性，又能够精确跟踪复杂动态过程的智能控制系统，始终是一个核心议题。随着信息技术的飞速发展和计算能力的显著提升，传统的线性控制方法在面对非线性、时变、模型不确定性等复杂系统时，其性能瓶颈日益凸显。在此背景下，结合人工神经网络（ANN）的自学习能力、模糊逻辑（Fuzzy Logic）的知识表达与推理能力，以及模型预测控制（MPC）的前瞻性优化特性，形成了一套强大的、面向复杂系统控制的全新范式。 本书旨在为研究人员、工程师和高年级学生提供一个深入理解和应用“神经·模糊·预测控制”（Neural-Fuzzy Predictive Control, NFPC）这一交叉学科前沿技术的综合性指南。我们聚焦于构建一个理论体系完备、技术实现路径清晰的知识框架，旨在弥合理论研究与实际工程应用之间的鸿沟。 第一部分：基础理论的坚实奠基 要驾驭复杂的NFPC系统，必须对构成其核心的三个关键技术分支有扎实的理解。本书的开篇部分将系统地梳理这些基础知识，确保读者具备必要的理论素养。 1. 智能计算的基石：神经网络与模糊系统 现代控制的智能化离不开对系统不确定性的有效处理。我们将详细探讨人工神经网络的基本结构、学习算法（如反向传播、梯度下降法及其变种），以及它们在系统辨识和状态估计中的应用。同时，模糊逻辑作为一种处理人类经验知识和语言描述的数学工具，其模糊化、推理和去模糊化过程将被深入剖析。重点将放在如何设计有效的模糊规则库和隶属函数，以精确刻画系统的定性行为。 2. 优化控制的脉络：模型预测控制原理 模型预测控制（MPC）是现代先进控制中的重要分支，其核心思想在于利用系统的动态模型，在每个采样时刻，对未来的有限时间窗口进行优化计算，以最小化预设的目标函数，并严格遵守系统的约束条件。我们将系统地介绍MPC的基本框架，包括滚动时域优化、系统的离散化处理、约束条件的集成方式（如不等式约束和等式约束的处理），以及核心的优化算法（如线性规划、二次规划的求解策略）。 第二部分：跨界融合的创新架构——神经·模糊·预测控制 本书的核心价值在于对NFPC系统集成架构的系统阐述。这种融合并非简单的技术叠加，而是通过智能技术对传统MPC进行“增强”与“重构”，以应对传统MPC在模型不确定性和计算复杂度上的挑战。 1. 模型不确定性下的智能补偿 在实际工程中，精确的系统模型往往难以获取或随时间漂移。NFPC架构巧妙地利用神经网络和模糊系统作为“智能补偿器”或“自适应模型修正器”。我们将探讨如何设计智能模块来实时在线辨识或修正MPC所依赖的系统模型，从而在模型误差存在的情况下，维持控制系统的性能和稳定性。 2. 复杂系统行为的知识化建模 对于那些难以用传统微分方程精确描述的复杂系统（例如生物过程、化工反应器中的某些非线性环节），模糊系统可以被用来构建一个基于专家知识或在线学习的替代模型。本书将详细阐述如何将模糊推理机制嵌入到MPC的预测模型中，以实现对非线性动态的有效前瞻。 3. 求解效率与稳定性的权衡 集成了复杂智能模块的预测控制系统，其在线优化计算的复杂度往往会显著增加。我们将探讨如何优化NFPC的计算结构，例如，利用神经网络对优化问题的关键参数进行预估，或者采用分层控制策略，以确保实时控制的可行性。此外，收敛性分析和全局稳定性证明在混合智能控制系统中的应用也将是重点讨论的内容。 第三部分：工程实现与应用展望 理论的价值最终体现在实际应用中。本书的后半部分将侧重于将NFPC理论转化为可操作的工程解决方案。 1. 系统的辨识、设计与仿真 我们将指导读者如何根据实际的工程需求，确定NFPC架构中的智能模块和MPC框架的参数配置。这包括数据驱动的辨识方法、模糊规则的自动化生成策略，以及如何在仿真环境中构建和验证NFPC系统的有效性。读者将学习到如何进行系统级的参数调优，以达到最佳的性能指标。 2. 关键应用领域的探讨 NFPC技术因其强大的适应性和鲁棒性，在多个高要求领域展现出巨大的潜力。我们将讨论其在如下领域中的潜在应用方向： 先进过程控制 (APC)： 针对大型化工装置、石油炼化过程中的复杂耦合与非线性控制需求。 机器人与机电系统： 提升多自由度机器人、伺服驱动系统的轨迹跟踪精度与外部扰动抑制能力。 能源系统管理： 在智能电网、储能系统优化调度中，实现对动态负荷与不确定性电源的有效管理。 3. 未来研究方向的展望 本书最后将对NFPC领域的前沿研究进行展望，包括深度学习技术与预测控制的进一步融合（如深度强化学习在MPC中的应用）、多智能体系统中的分布式NFPC设计，以及在安全关键系统中的形式化验证方法等。 读者对象 本书适合于控制工程、自动化、系统工程、人工智能等相关专业的硕士和博士研究生作为教材或参考书；也适合于在工业现场从事先进控制系统设计与优化的工程师，以及希望将前沿智能技术应用于解决实际工程问题的研究人员。通过系统学习，读者不仅能掌握NFPC的理论精髓，更能获得独立构建和实现此类智能控制系统的实践能力。

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我被这本书深深吸引，它以一种非常新颖和务实的方式，将“神经·模糊·预测控制”这一复杂的技术领域呈现给读者。作者的写作风格独树一帜，既有严谨的学术深度，又不失生动的讲解方式。书中对于如何利用神经网络来提取系统的动态模型，如何利用模糊逻辑来处理不确定性和主观知识，以及如何利用预测控制来优化系统性能，都有非常独到的见解。最让我印象深刻的是，作者在MATLAB实现部分，并没有简单地给出现成的代码，而是引导读者一步步理解算法的逻辑，并自己动手去实现。这种“授人以渔”的方式，让我在掌握技术的同时，也锻炼了自己的编程和问题解决能力。这本书不仅适合初学者入门，对于有一定基础的读者来说，也能从中获得新的启发和灵感，其对智能控制理论和实践的贡献是显而易见的。

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作为一名在自动化领域摸爬滚打多年的工程师，我一直在寻找能够突破传统控制瓶颈的利器。这本书的出现，无疑让我眼前一亮。“神经·模糊·预测控制”这个概念本身就充满了吸引力，而书中对这个混合智能控制策略的详细阐释，更是让我看到了解决复杂、非线性、时变系统的希望。作者在介绍模糊逻辑的灵活性和神经元网络的自适应能力时，深入浅出，非常易于理解。而将其与模型预测控制相结合，利用其强大的优化和前瞻性能力，更是为系统的性能提升提供了新的思路。书中提供的MATLAB实现，不仅是代码的堆砌，更是对算法精髓的直观展现。通过运行这些代码，我可以直观地感受到不同参数设置对控制性能的影响，并从中学习到如何优化控制器的设计。对于想要提升自身技术水平，掌握最新控制理论的从业者来说，这本书是不可多得的参考资料。

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我必须说，这本书的深度和广度着实令人震撼。作者在“神经·模糊·预测控制”这个跨学科的课题上，展现出了惊人的洞察力和驾驭能力。书中对神经元网络结构的演变、模糊隶属度函数的选取、以及预测控制器在不确定性环境下的鲁棒性设计，都进行了深入的探讨。特别值得一提的是，作者并未止步于理论的阐述，而是将重点放在了如何通过MATLAB这一强大的工程计算工具来实现这些复杂的控制算法。大量的仿真实例和清晰的代码注释，让读者能够亲手实践，观察模型的训练过程，分析预测的准确性，并根据实际需求进行参数调整。这种“理论+实践”的模式，极大地提升了学习的效率和效果，让原本抽象的概念变得触手可及。对于那些希望在智能控制领域进行深入研究或开发的工程师和研究人员来说，这本书无疑是一座宝库，其提供的知识和工具将为他们的工作带来巨大的助益。

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这本书给我带来的最大感受是，它真正地将“神经·模糊·预测控制”这一前沿技术，从理论的殿堂搬到了实践的舞台。作者以一种极具条理性和逻辑性的方式，逐一揭示了神经元网络、模糊逻辑和模型预测控制各自的优势，并巧妙地将它们整合成一个强大的控制框架。书中对每一个核心概念的讲解都力求透彻，无论是数学模型的推导，还是算法的逻辑流程，都清晰明了。而最令人惊喜的是，作者并未止步于理论的探讨，而是将大量篇幅用于MATLAB的实现。这些实际操作的指导，让我能够将书中所学的知识立刻转化为动手能力，通过仿真来验证理论的有效性。这本书就像一位技艺精湛的向导，带领我穿越智能控制的复杂丛林，最终抵达解决实际工程难题的彼岸，其价值不言而喻。

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这是一本绝对值得深入研读的巨著，它以极其详尽的方式剖析了“神经·模糊·预测控制”这一前沿技术，并巧妙地将理论与MATLAB的实际应用相结合，为读者打开了一扇通往智能控制领域的大门。书中不仅系统地梳理了神经元网络、模糊逻辑系统以及模型预测控制的各自精髓，更令人惊叹的是，作者将这三者融会贯通，构建出强大的混合智能控制体系。从基础概念的铺陈，到算法原理的剖析，再到MATLAB代码的逐行解读，整个过程流畅自然，逻辑严谨，仿佛一位经验丰富的导师循循善诱，将复杂的概念化繁为简，让即便初涉此领域的读者也能逐步掌握精髓。书中对不同应用场景下的案例分析更是锦上添花，真实地展示了该控制策略在解决实际工程问题中的巨大潜力，无论是工业自动化、机器人技术，还是航空航天领域，都能找到其应用的踪迹，极大地拓宽了读者的视野。

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初步了解，挺全的。

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