模糊控制技术

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出版者:
作者:席爱民
出品人:
页数:266
译者:
出版时间:2008-6
价格:24.00元
装帧:
isbn号码:9787560620152
丛书系列:
图书标签:
  • 电气工程与自动化
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  • 自动控制
  • 控制工程
  • 系统工程
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具体描述

《高等学校电子与电气工程及自动化专业"十一五"规划教材•模糊控制技术》共9章:第1章绪论,第2章模糊逻辑的数学基础,第3章模糊逻辑控制原理,第4章模糊逻辑控制器及模糊控制系统设计,第5章MATLAB辅助模糊系统设计,第6章模糊控制系统的非线性分析,第7章模糊自适应控制,第8章神经模糊控制,第9章模糊控制系统的应用。《高等学校电子与电气工程及自动化专业"十一五"规划教材•模糊控制技术》由浅入深地论述了模糊逻辑控制原理、模糊控制器的结构、控制规则的形式、模糊推理以及反模糊化等基本理论;从传统控制工程设计出发,将传统控制理论应用到模糊控制器的设计过程中;介绍了建立模糊控制系统仿真模型的方法及用MATLAB建立模糊推理系统和进行系统仿真的方法;此外,还论述了模糊控制系统稳定性分析方法以及稳定性准则;讲述了目前工程上较多采用的模糊控制与其他先进控制技术相结合的控制技术,分析其控制原理及控制系统设计方法。书中列举了很多模糊控制应用实例,具有一定的参考价值。

《高等学校电子与电气工程及自动化专业"十一五"规划教材•模糊控制技术》可作为高等学校自动化、电气工程及其自动化、测控技术以及自动控制等相关专业高年级本科生、研究生教材,也可供有关工程技术人员和教师参考。

好的,这是一份关于一本名为《模糊控制技术》的图书的不包含该书内容的详细图书简介,力求详实且自然: --- 图书名称: 算法的逻辑基石:现代离散系统优化理论与应用 作者: [此处留空,或填写虚构作者名] 页数: 约 680 页 开本: 16 开 定价: [此处留空,或填写虚构价格] --- 内容导览:算法的逻辑基石——现代离散系统优化理论与应用 在信息科学、工程控制以及复杂决策制定的前沿领域,我们越来越依赖于对系统行为进行精确建模与高效优化。然而,现实世界中的许多系统,由于其固有的非线性、不确定性以及海量数据输入的特性,使得传统的基于精确数学模型的线性优化方法常常捉襟见肘。《算法的逻辑基石:现代离散系统优化理论与应用》正是一部旨在填补这一理论与实践鸿沟的专著。本书系统性地梳理了从经典的运筹学思想出发,如何演进到适用于大规模、高动态离散环境的先进优化算法。 本书的核心关注点不在于处理知识的不确定性或语言的模糊性,而是聚焦于如何以可计算、可收敛的方式,在有限的资源和时间约束下,寻找给定离散搜索空间中的全局或近似最优解。 第一部分:离散优化问题的形式化与基础(第 1 章 - 第 3 章) 本部分为后续复杂算法的建立奠定了坚实的数学基础。我们首先定义了离散优化问题的标准形式,包括整数规划(IP)、混合整数规划(MIP)的构建要素,并着重分析了NP-难问题的计算复杂性边界。 第 1 章:离散化与约束的严谨表达: 探讨了连续系统如何通过有效的离散化策略转化为可求解的有限状态问题。重点阐述了约束条件的精确数学表达,如线性不等式、等式以及组合约束(如互斥约束、排他性约束)的建模技巧。 第 2 章:分支定界(Branch and Bound)算法的深度剖析: 详细介绍了经典分支定界框架的运作机制,包括割平面法的引入以增强界限的紧凑性。我们对节点的选择策略(如深度优先、广度优先、最小遗憾策略)进行了对比分析,强调了如何通过有效的松弛(如线性松弛)来快速获得可行上界和下界。 第 3 章:动态规划(Dynamic Programming)的优化视角: 侧重于对具有最优子结构和重叠子问题的系统进行建模。本书深入探讨了贝尔曼方程(Bellman Equation)在离散序列决策中的应用,并特别分析了维度灾难(Curse of Dimensionality)对标准DP算法性能的影响及缓解策略。 第二部分:启发式与元启发式算法的构建(第 4 章 - 第 7 章) 鉴于许多实际优化问题计算复杂度极高,本部分转向了在合理时间内获得高质量解的策略——元启发式方法。这些方法旨在高效地探索巨大的搜索空间,避免陷入局部最优。 第 4 章:局部搜索与邻域结构设计: 讨论了如何定义一个有效的搜索邻域,这是所有局部搜索算法的基石。内容包括禁忌搜索(Tabu Search)中记忆机制的设计、模拟退火(Simulated Annealing)的冷却时间表优化,以及迭代局部搜索(ILS)的重启策略。 第 5 章:群体智能算法:粒子群与蚁群的逻辑实现: 重点分析了群体智能算法在组合优化中的应用。我们不着墨于其“自然”的类比,而是专注于其数学模型的核心:速度更新公式、信息共享机制以及群体多样性的维持。针对离散路径优化问题(如旅行商问题 TSP),详细推导了蚁群算法(ACO)中信息素的更新规则。 第 6 章:进化计算的核心机制:遗传算法的精细调优: 深入探讨了遗传算法(GA)中的核心操作:编码方式(二进制、实值、排列编码)、选择压力控制、交叉算子的精确设计(如顺序交叉 OX、部分映射交叉 PMX)以及突变率对收敛速度的影响。 第 7 章:超启发式算法(Hyper-Heuristics): 介绍了一种更高级的自动化搜索框架,它专注于生成或选择适合特定问题的启发式算法,而非直接在问题空间内搜索解。这代表了优化自动化研究的前沿方向。 第三部分:特定应用场景的优化技术(第 8 章 - 第 10 章) 本部分将理论算法应用于几个具有挑战性的工程和调度领域,展示了如何根据具体系统的特性定制优化策略。 第 8 章:调度问题的建模与求解: 集中于作业车间调度(Job Shop Scheduling)、流水线调度(Flow Shop Scheduling)等经典问题。探讨了如何利用时序网络(Activity-on-Arc, AoA)和活动节点(Activity-on-Node, AoN)进行建模,并应用混合整数规划(MIP)求解器进行精确求解。 第 9 章:网络流与匹配理论在资源分配中的应用: 详细讨论了最大流最小割定理在网络容量规划中的应用,以及如何使用匈牙利算法和最小费用最大流(Min-Cost Max-Flow, MCMF)来解决最优资源分配和指派问题。 第 10 章:大规模数据驱动的优化策略: 针对现代工业大数据环境,引入了随机优化(Stochastic Optimization)和鲁棒优化(Robust Optimization)的概念,用以处理输入参数具有概率分布或不确定性的系统,确保解决方案在实际波动下依然保持有效性。 适合读者 本书结构严谨,数学推导详尽,适合于计算机科学、运筹学、工业工程、自动化控制等领域的硕士和博士研究生,以及从事高级算法设计、系统优化与决策支持软件开发的工程师和研究人员。读者需具备扎实的线性代数、微积分和离散数学基础。 ---

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目录信息

读后感

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用户评价

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这是一次令人惊喜的阅读体验,我之前对控制理论的认知还停留在比较传统的、基于数学模型和精确参数的阶段。然而,这本书彻底颠覆了我的这种刻板印象。它让我意识到,在很多实际应用场景中,构建一个完全精确的数学模型是多么困难,甚至是不必要的。书中所阐述的模糊控制思想,非常巧妙地弥合了理论与实践之间的鸿沟。作者并没有回避现实世界的复杂性和不确定性,而是将它们视为核心要素,并提供了一套行之有效的工具来处理。我尤其对书中关于“模糊推理”的章节印象深刻,它通过一系列规则将人类专家的经验和直觉转化为机器可以理解和执行的逻辑,这是一种非常强大的能力。书中大量的图示和流程图,也极大地帮助了我理解抽象的概念,使得学习过程更加顺畅。读完这本书,我感觉自己对“智能”有了更深层次的理解,它不再是简单的计算和逻辑判断,而是包含了对不确定性、对模糊性的一种处理和适应能力。这本书不仅提升了我的理论认知,更重要的是,它给了我一种解决实际问题的全新思路和方法论。

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这本书为我打开了一扇通往“智能控制”新世界的大门。我之前一直认为,要实现精确的控制,必须依赖于对系统模型的高度精确掌握,需要大量的数学推导和复杂的算法。然而,这本书却以一种截然不同的视角,揭示了如何利用“不精确”的信息来达到“精确”的控制效果。书中关于“模糊逻辑”的介绍,让我耳目一新,它不再追求绝对的真假判断,而是引入了“部分真”的概念,这与我们日常生活中处理很多问题的思维方式不谋而合。我尤其被书中关于“模糊控制器设计”的章节所吸引,它详细阐述了如何根据模糊的输入信息,通过一系列模糊规则,生成模糊的控制输出,最终实现对被控对象的有效控制。这种“以模糊应模糊”的思想,既有创意又极具实用价值。书中大量的图例和流程图,让复杂的概念变得生动易懂,大大降低了学习的门槛。读完这本书,我感觉自己对“智能”的定义有了更广泛的理解,它不再仅仅局限于算法的复杂度,更包含了对现实世界模糊性和不确定性的一种深刻洞察和巧妙利用。

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我一直觉得,很多技术书籍往往过于冰冷和抽象,充斥着各种符号和公式,让人望而生畏。然而,这本书却给我带来了完全不同的感受。它以一种非常“人性化”的方式,探讨了如何让机器更好地理解和适应人类的语言和思维方式。书中的“模糊集合”和“模糊规则”的概念,让我明白了那些日常生活中司空计足的模糊表达,比如“温度适中”、“速度较快”,其实都可以被形式化,并用于指导机器的行为。作者在讲解过程中,非常注重从实际应用场景出发,将抽象的理论与具体的例子相结合,使得我能够清晰地看到模糊控制在改善生活品质、提升系统效率方面的巨大潜力。我特别欣赏书中对“专家系统”的阐述,它让我明白了如何将人类的经验知识有效地迁移到机器中,让机器也能够像经验丰富的操作员一样做出决策。整本书读下来,感觉就像是和一位经验丰富的工程师在进行一次深入的交流,他不仅传授知识,更传递了一种解决问题的智慧和方法。

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我一直对那些能够模拟人类智慧的技术充满好奇,而这本书正好满足了我的求知欲。它以一种非常接地气的方式,解释了如何让计算机理解并运用那些我们日常生活中习以为常的模糊概念。书中的“隶属函数”和“模糊推理”等概念,让我明白了那些看似随意的语言描述,例如“温度有点高”、“速度稍慢”,是如何被转化为可以被计算机处理的数值信息的。作者在书中穿插了大量实际应用的案例,从工业自动化到家用电器,都展示了模糊控制技术的广泛应用前景。我特别喜欢书中关于“模糊PID控制器”的讲解,它将传统的PID控制与模糊逻辑相结合,在保证控制精度的同时,大大提升了系统的鲁棒性和适应性。整本书读下来,我感觉自己不仅学习到了新的技术理论,更重要的是,我获得了一种全新的思维模式,学会了如何从模糊性中寻找规律,并将其转化为有效的控制策略。这本书的语言风格也很朴实,没有过多的学术术语,使得我这个非专业人士也能轻松理解。

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这本书就像是打开了我对世界运行方式的全新视角。我一直对那些看起来杂乱无章、难以预测的现象着迷,比如天气变化、股票市场的波动,甚至是交通拥堵。过去,我总是习惯于用绝对的、精确的规则去解释一切,但现实往往并不买账,总有一些“不确定性”和“模糊性”让我感到挫败。这本书的出现,就像是给我提供了一把解锁这些复杂系统的钥匙。它并没有试图将模糊性消灭,而是巧妙地拥抱它,用一种全新的、更贴近现实的方式去理解和控制这些系统。我特别喜欢书中关于“隶属度函数”的讲解,它以一种非常直观的方式,将那些模棱两可的概念具象化,让我能清晰地看到“有点热”、“大概是中午”这样模糊的描述背后所蕴含的逻辑。这不仅仅是理论的阐述,书中还提供了大量实际应用的案例,从家电的智能控制到工业生产的优化,让我看到了模糊控制在现实世界中的巨大价值。读完之后,我感觉自己看待很多问题的方式都发生了改变,不再纠结于非黑即白的界限,而是更愿意去理解和利用事物之间的渐变和关联。这本书的语言风格也很平易近人,即使是一些复杂的概念,作者也能用生动形象的比喻来解释,让我这个非专业人士也能轻松理解。

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