Computational Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Institute of Electrical & Electronics Enginee

作者:Fla.) IEEE World Congress on Computational Intelligence (1994

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994-07

价格:USD 69.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780780311046

丛书系列:

图书标签:

• 计算智能
• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 优化算法
• 神经网络
• 模糊逻辑
• 进化计算
• 数据挖掘
• 模式识别

书籍简介：现代控制理论与先进应用 书名：现代控制理论与先进应用 作者：[此处可虚构一位资深教授或领域专家的名字，例如：张伟、李明德] 出版社：[此处可虚构一家知名学术出版社，例如：科学出版社、清华大学出版社] --- 第一部分：理论基石与数学工具 本书旨在为读者，特别是工程学、物理学和应用数学领域的专业人士与高年级学生，提供一套系统、深入且实用的现代控制理论基础知识体系。我们聚焦于那些在系统分析、设计和实现中发挥核心作用的数学框架与经典理论。 第一章：线性系统理论回顾与状态空间表示 本章首先对经典控制理论中的频域分析方法进行简要回顾，随后将核心重点转向现代控制的基石——状态空间表示法。详细阐述了如何将复杂的物理系统（如机械臂、电路网络、热力学过程）抽象为一组一阶微分方程（或差分方程）。我们深入探讨了系统的基本性质，包括可控性和可观测性的严格数学定义与判定方法（如利用李雅普诺夫判据和秩判据）。此外，本章还覆盖了如何进行状态空间模型的相似变换（相似性变换），以及如何通过相似变换将系统转换为能约形式、约当标准型或模态标准型，为后续的控制器设计奠定结构化基础。 第二章：线性定常（LTI）系统的稳定性分析 稳定性是控制系统的生命线。本章全面解析了各种严格的稳定性判据。除了传统的李雅普诺夫稳定性定义外，重点引入了李雅普诺夫稳定性理论。我们详细推导了二次型李雅普诺夫函数在连续时间系统和离散时间系统中的应用，并探讨了如何利用矩阵不等式（如LMI的前身思想）来判断特定系统的稳定性。对于时间不变系统，本章还回顾了著名的代数判据（如Routh-Hurwitz判据，虽然是经典方法，但作为理论基础的参照物不可或缺）。 第三章：反馈控制器的设计原理 反馈是实现精确控制的关键。本章的核心内容聚焦于状态反馈的设计，特别是极点配置（Pole Placement）技术。详细讲解了如何利用状态反馈矩阵 $K$ 来任意配置系统的闭环极点，以达到期望的动态性能（如快速性、阻尼比）。针对可观测性不足的问题，本章引入了状态观测器的设计，包括Luenberger观测器和基于滤波理论的早期思想。我们将可控性、可观测性与极点配置/状态估计的联系进行了清晰的数学论证，确保读者理解“状态重构”的必要性。 --- 第二部分：最优控制与先进方法论 在理论基础之上，本书将引导读者进入对性能指标进行量化和优化的领域——最优控制理论。 第四章：变分法与最优控制基础 本章从数学的制高点——变分法（Calculus of Variations）——出发，介绍泛函、泛函导数以及欧拉-拉格朗日方程。随后，这些工具被应用于控制系统的性能优化问题，特别是性能指标泛函的定义，如终端时间二次型泛函。本章建立了庞特里亚金极大值原理（Pontryagin's Maximum Principle, PMP）的理论框架，详细阐述了哈密顿函数、协态变量（伴随变量）的引入，以及如何利用边界条件和横截性条件来求解最优控制问题。 第五章：线性二次型调节器（LQR） LQR是现代控制中最实用且影响力最大的最优控制方法之一。本章将状态空间线性系统与二次型性能指标（包含状态误差和控制输入能量）相结合，推导出最优反馈增益 $K$ 的解析解。核心在于代数黎卡提方程（Algebraic Riccati Equation, ARE）的求解与性质分析。我们不仅展示了ARE的求解算法，还探讨了如何通过调整权重矩阵 $Q$ 和 $R$ 来平衡系统的性能与控制能量消耗，这是工程实践中进行权衡设计的基础。 第六章：随机系统与最优估计（卡尔曼滤波） 在实际工程中，系统模型往往存在不确定性（噪声）。本章转向描述随机系统的数学工具，包括随机微分方程（SDE）的初步概念。核心内容是维纳过程和高斯白噪声的数学描述。随后，本书深入讲解了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的递推算法。详细推导了最优线性无偏估计器的递推关系式（包括状态预测和状态更新），并分析了在不同噪声协方差（过程噪声 $Q$ 和测量噪声 $R$）设定下滤波器性能的变化。 --- 第三部分：高级主题与工程实现 本书的最后部分将探讨更具挑战性的控制问题，以及如何将理论转化为可操作的工程解决方案。 第七章：非线性系统的分析与近似 针对线性化模型难以处理的复杂系统，本章介绍了非线性控制的基本概念。我们从非线性系统的平衡点分析入手，探讨了在平衡点附近的局部线性化方法（利用雅可比矩阵）。随后，本章引入了李雅普诺夫稳定性理论的非线性推广，特别是构造合适的非线性李雅普诺夫函数来证明全局或局部稳定性。同时，简要介绍了诸如滑模控制（Sliding Mode Control）的基本思想，以应对参数不确定性和外部扰动。 第八章：鲁棒性与H-无穷控制 本章关注的是系统在模型不确定性或外部干扰下的性能保证，即鲁棒性。我们引入了无穷范数（$mathcal{H}_{infty}$ Norm）的概念来量化系统对特定频率输入或扰动的放大倍数。重点讲解了$mathcal{H}_{infty}$ 控制器设计的基本思想，即通过求解一组特定的不等式（类似于广义的黎卡提不等式或LMI），设计出能将闭环系统增益限制在某一特定值以下的控制器。这对于航空航天和精密仪器控制至关重要。 第九章：先进离散化与数字实现 鉴于现代控制系统大多基于微处理器实现，本章讨论了从连续时间模型到离散时间模型的精确转换。详细分析了零阶保持器（ZOH）和一阶保持器对系统动态特性的影响。最后，探讨了在实际数字控制系统中需要考虑的实际约束，如采样周期的选择、量化误差对极点配置的影响，以及如何利用现代嵌入式系统（如DSP或FPGA）的特性进行高效的算法实现。 --- 总结： 《现代控制理论与先进应用》力求在严谨的数学推导和直观的工程应用之间架起一座坚实的桥梁。本书不依赖于对计算智能范式的引入，而是专注于建立在经典数学物理基础上的、可精确建模和分析的动力学控制系统理论。通过系统的学习，读者将掌握设计高精度、高可靠性控制系统的核心工具集。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

读完这本大部头，我最大的感受是知识的密度和广度达到了一个惊人的平衡点。这不是那种只停留在表面、泛泛而谈的概览性读物，它深入到了很多核心算法的数学推导层面，每一个关键步骤的逻辑推演都清晰可见，毫不含糊。但奇怪的是，尽管内容如此扎实，阅读起来却并不感到窒息。我想这要归功于作者在章节衔接和主题过渡上的高超技巧。他似乎深知读者在面对大量信息流时容易产生的疲惫感，总能在关键节点插入一些富有启发性的讨论，比如关于计算复杂性和智能边界的哲学思辨，这些内容就像是为漫长旅途中的一次小憩，让人在放松之余，又能对前一个知识点进行更深层次的回味和巩固。书中对某一特定智能流派的深入剖析，更是令人印象深刻，他没有简单地罗列其优点，而是花了大量篇幅去解构其内部运作的精妙机制，比如对某个优化算法中“参数敏感性”的剖析，细致到令人发指，足以让有经验的工程师都能从中挖掘出新的优化思路。此外，书中引用的文献跨度非常大，从早期奠基性的论文到最近两三年的顶会成果都有所涉猎，这体现了作者扎实的学术功底和持续关注领域前沿的习惯。对于希望将理论转化为实际应用的研究人员来说，这本书提供的不仅仅是理论框架，更是一整套严谨的思维工具箱，教你如何带着批判性眼光去审视和应用这些复杂的计算方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量，也极大地提升了阅读的愉悦感。纸张的选择很考究，墨色浓淡适宜，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。更值得称赞的是，那些涉及到复杂公式和流程图的展示方式，简直达到了艺术品的级别。通常情况下，复杂的数学表达式往往会因为排版不佳而变得面目全非，难以阅读，但这本书里的每一个符号、每一个下标、每一个希腊字母都清晰可辨，布局合理，仿佛是专门为在白板上推导公式而设计的模板。特别是那些描述迭代过程的流程图，设计得极为直观，通过颜色的深浅变化和箭头的粗细区分，就能一眼看出信息流动的方向和重点，这比纯文字的描述效率要高出百倍。作者在解释这些视觉元素时，语言也变得异常精炼和准确，没有丝毫冗余。我特别喜欢书中那些“进阶挑战”的部分，它们通常被巧妙地放在每个大章节的末尾，不是那种为了凑字数而设置的难题，而是真正能检验读者是否真正掌握了本章核心思想的试金石，而且解答思路往往也给得很巧妙，充满了启发性，让人在解开谜题后获得巨大的成就感。这本书的厚度令人望而生畏，但其高昂的阅读回报率，使得这份“投入”变得极其物超所值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常引人注目，那种深邃的蓝色调配上充满科技感的线条，让人一眼就能感受到它所蕴含的深度与广度。我原本以为这会是一本枯燥的理论堆砌，毕竟“智能”这个词本身就带着一种难以捉摸的玄奥感，但翻开第一页，我就被作者那种近乎讲故事般的叙述方式所吸引。他没有急于抛出复杂的数学模型，而是从最基础的哲学思辨开始，探讨我们如何定义“智能”，以及机器在模仿人类思维过程中所面临的根本性挑战。这种由浅入深的引导，对于初学者来说简直是福音，它像一座坚固的桥梁，平稳地将我们从日常认知带入到前沿的计算领域。书中的案例分析也选取得非常巧妙，比如关于复杂系统优化问题的讨论，作者没有选择那些耳熟能详的传统例子，而是引入了几个近年来在工业界和生物信息学中出现的尖端难题，让人不禁拍案叫绝，原来这些看似风马牛不相及的领域，其底层逻辑竟然可以如此优雅地被统一起来。整本书的行文节奏把握得恰到好处，既有需要深思冥想的理论段落，也有能让人豁然开朗的图示和流程图，读起来一点也不觉得拖沓或仓促，而是在一种舒缓但紧凑的节奏中，不断建立起对整个知识体系的认知框架。我特别欣赏作者在探讨不同智能范式之间的异同点时所展现出的那种平衡和客观，他没有偏袒任何一种技术路线，而是清晰地指出了每种方法的优势与局限，这对于希望建立全面视角的研究者来说，无疑是极其宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹的、带着好奇心的探索者的角度来看，这本书最迷人的地方在于它所营造出的那种宏大叙事感。它不是零散知识点的堆砌，而是成功构建了一个逻辑自洽的“智能宇宙”。作者在描述不同算法群落（比如基于优化的、基于仿生的、基于学习的）之间的相互影响和潜在的融合趋势时，展现出了一种超越单一技术范畴的洞察力。他仿佛站在一个极高的制高点上，俯瞰着整个计算智能领域的发展版图，并清晰地指出了未来的几条可能的航线。这种宏观视角对于那些在某一细分领域钻研过深，却感到视野受限的研究者来说，无异于一场及时的“视野重置”。书中的很多论述，都带着一种强烈的未来感，它在引导我们思考的，是如何利用现有的工具去构建更具前瞻性的解决方案，而不是仅仅停留在对现有技术的重复应用。此外，作者对“不确定性”和“可解释性”这两个当代计算领域的核心痛点的探讨，更是深刻入微，他没有提供简单的答案，而是提出了几种极具挑战性的研究方向和评估标准，这无疑是为年轻一代的研究学者们指明了未来十年可以努力的方向。这本书，与其说是一本教材，不如说是一份为未来智能时代准备的“思想地图”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构编排，简直就像一位经验老到的登山向导，每一步都帮你规划得清清楚楚，既保证了攀登过程中的安全感，又让你能充分领略到沿途的壮丽风光。我尤其欣赏作者在处理那些高度抽象的概念时所采用的类比手法，他似乎总能找到一个我们日常生活中极其熟悉的事物来作为参照系，从而瞬间打通了理论与实践之间的壁垒。举个例子，书中解释“模糊逻辑”时，并没有直接陷入集合论的深潭，而是用“一杯水的温度”这样一个生活化的场景来阐释“真”与“假”之间的过渡地带是如何被数学化处理的。这种接地气的解释，极大地降低了理解的门槛，让原本感觉遥不可及的前沿技术变得触手可及。更令人称道的是，作者对历史脉络的梳理也做到了极尽细致，他不仅介绍了“是什么”，更深入地挖掘了“为什么会这样”，追溯了每一项核心技术思想的起源、发展中的关键转折点，以及那些被时间筛选和淘汰的旁支末节。这使得整本书不仅仅是一本技术手册，更像是一部波澜壮阔的科学思想史。我发现自己不再是被动地接受知识，而是在和作者一起参与到这场思想的探索之旅中去。书中的附录部分也堪称典范，它没有简单地堆砌公式，而是提供了一些实用的编程提示和算法实现上的注意事项，这对于想动手实践的读者来说，无疑是省去了大量试错的时间。总而言之，这本书的价值在于它成功地将严肃的学术内容，转化成了一种引人入胜的阅读体验。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆