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出版者:清华大学

作者:韦巍//何衍

出品人:

页数:347

译者:

出版时间:2008-11

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787302169185

丛书系列:

图书标签:

自动控制
AI
...
智能控制
自动控制
控制理论
系统工程
电气工程
自动化
机器人
人工智能
数学模型
优化算法

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具体描述

《智能控制基础》总结近20年来智能控制的研究成果，详细论述智能控制的基本概念、工作原理和设计方法。的主要内容包括：智能控制概论、模糊控制论、人工神经网络控制论、专家控制、分层递阶智能控制、学习控制、模糊神经网络控制与自适应神经网络、进化算法、多智能体系统控制。智能控制作为一门新兴学科，它的发展得益于许多学科，如人工智能、认知科学、现代控制理论、模糊数学、生物控制论、学习理论以及网络理论等。

《智能控制基础》在深入系统介绍智能控制设计理论和应用方法的同时，结合课堂教学给出了大量的设计例子和习题。

《人工智能导论》本书全面深入地探讨了人工智能（AI）这一前沿学科的起源、发展、核心理论与关键技术。从早期哲学思考到现代计算智能的崛起，本书勾勒了AI演进的宏大画卷，为读者构建了一个清晰的知识框架。第一部分：人工智能的基石起源与哲学基础：回溯人工智能思想的萌芽，探讨人类对智能本质的早期认知，以及哲学思想如何为AI的研究奠定理论根基。我们将审视图灵测试、符号主义、联结主义等经典AI哲学流派，理解它们对AI发展方向的深远影响。智能的定义与衡量：深入剖析“智能”这一核心概念的复杂性，讨论不同层次的智能表现，以及如何从认知、学习、感知、推理等多个维度来理解和衡量智能。 AI的历史与里程碑：系统梳理AI的发展历程，介绍各个重要发展阶段的标志性事件、关键人物和突破性技术。从早期的符号逻辑推理系统，到专家系统的兴盛与衰落，再到机器学习的复兴，本书将引导读者穿越AI发展的历史长河。第二部分：核心技术与理论搜索与问题求解：探讨AI中用于寻找最优解的关键搜索算法，包括无信息搜索（如广度优先搜索、深度优先搜索）和有信息搜索（如A算法），以及它们在规划、游戏AI等领域的应用。逻辑与推理：介绍人工智能中的逻辑表示方法，如命题逻辑、一阶逻辑，以及各种推理技术，包括演绎推理、归纳推理和产生式系统。理解AI如何通过逻辑规则来模拟人类的思考过程。机器学习基础：详细阐述机器学习的核心概念和基本算法。内容涵盖监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林）、无监督学习（如聚类算法K-means、降维算法PCA）以及半监督学习。重点介绍模型训练、评估与调优的关键技术。神经网络与深度学习：深度解析人工神经网络（ANN）的结构和工作原理，包括感知机、多层感知机、激活函数等。在此基础上，全面介绍深度学习的革命性进展，如卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用，循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）在序列数据处理中的优势，以及Transformer模型在自然语言处理领域的突破。自然语言处理（NLP）：涵盖NLP的基础技术，如文本预处理、词向量表示（Word2Vec, GloVe）、语言模型、词性标注、命名实体识别、句法分析。重点介绍基于深度学习的NLP模型，如Seq2Seq模型、注意力机制、BERT等预训练模型在机器翻译、文本摘要、情感分析等任务上的强大能力。计算机视觉（CV）：探索计算机视觉的核心任务，包括图像处理基础（滤波、边缘检测）、特征提取（SIFT, SURF）、物体检测与识别、图像分割、目标跟踪。深入讲解CNN在CV领域的关键作用，以及更先进的CV模型。知识表示与智能体：讨论如何将现实世界的知识有效地表示给AI系统，以及智能体的概念、设计与实现。介绍知识图谱、本体论等知识表示技术，以及多智能体系统（MAS）的协调与合作。第三部分：AI的应用与伦理 AI的实际应用：广泛介绍AI在各个领域的落地应用，包括医疗诊断、金融风控、自动驾驶、智能推荐系统、机器人技术、教育辅助等。通过具体案例，展现AI如何赋能社会和产业发展。 AI的挑战与未来趋势：探讨当前AI技术面临的瓶颈，如可解释性、鲁棒性、数据隐私、计算资源等问题。展望AI的未来发展方向，包括通用人工智能（AGI）、强化学习的进一步发展、AI伦理与安全的重要性，以及AI与其他技术的融合。 AI伦理与社会影响：深入分析AI发展带来的伦理挑战和对社会结构的影响，如偏见与公平性、就业市场的变化、数据隐私的保护、AI的责任归属等。引导读者思考AI的社会责任与人类的未来。本书旨在为读者提供一个全面、系统且易于理解的人工智能知识体系，帮助他们掌握AI的核心概念与前沿技术，理解AI的潜力与挑战，为进一步深入学习或研究AI打下坚实基础。无论您是计算机科学专业的学生、相关领域的从业者，还是对人工智能充满好奇的爱好者，本书都将是您探索智能世界的一本必不可少的指南。

作者简介

韦巍 1964年生。1983年浙江大学本科毕业，1994年获博士学位。1993年和1 998年分别获ALCS和DFG资助，赴英国Reading大学和德国Boctlum大学联合研究。现为浙江大学电气学院副院长，博士生导师。目前主要从事智能控制与智能系统理论及应用研究，包括智能机器人。曾获浙江省科技进步二等奖l项(非线性动态系统在线学习控制及其应用研究)、教育部科技进步三等奖1项(复杂非线性系统智能控制研究)和浙江省优秀教学成果奖1项(计算机实时控制课程建设)。已发表学术论文近百篇，其中SCI、EI收录论文50余篇。

何衍浙江金华人，1973年生。1995年、1998年于浙江工业大学获自动化专业学士、硕士学位，2001年于浙江大学获控制理论与控制工程专业博士学位。现为浙江大学系统科学与工程学系副教授、硕士生导师。主要从事信息融合、机器人、知识工程、运筹学等方面的科研和教学工作。负责、参加国家自然科学基金等科研项目多项。

目录信息

第1章绪论 1.1 智能控制的发展 1.1.1 智能控制问题的提出 1.1.2 智能控制的发展 1.2 智能控制的几个主要分支 1.2.1 基于知识的专家系统 1.2.2 模糊控制 1.2.3 神经元网络控制 1.2.4 学习控制 1.3 智能控制系统的构成原理 1.3.1 智能控制系统结构 1.3.2 智能控制系统的特点 1.3.3 智能控制系统研究的主要数学工具习题和思考题第2章模糊控制论 2.1 引言 2.2 模糊集合论基础 2.2.1 模糊集的概念 2.2.2 模糊集合的运算 2.2.3 模糊集合运算的基本性质 2.2.4 隶属度函数的建立 2.2.5 模糊关系 2.3 模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成 2.3.1 二值逻辑 2.3.2 模糊逻辑的基本运算 2.3.3 模糊语言逻辑 2.3.4 模糊逻辑推理 2.3.5 模糊关系方程的解 2.4 模糊控制系统的组成 2.4.1 模糊化过程 2.4.2 知识库 2.4.3 决策逻辑 2.4.4 精确化过程 2.5 模糊控制系统的设计 2.5.1 模糊控制器的结构设计 2.5.2 模糊控制器的基本类型 2.5.3 模糊控制器的设计原则 2.5.4 模糊控制器的常规设计方法 2.6 模糊PID控制器 2.6.1 模糊控制器和常规PID的混合结构 2.6.2 常规PID参数的模糊自整定技术 2.7 模糊控制器的应用 2.7.1 流量控制的模糊控制器设计 2.7.2 倒立摆的模糊控制习题和思考题第3章人工神经元网络控制论 3.1 引言 3.1.1 神经元模型 3.1.2 神经网络的模型分类 3.1.3 神经网络的学习算法 3.1.4 神经网络的泛化能力 3.2 前向神经网络模型 3.2.1 多层神经网络结构 3.2.2 多层传播网络的BP学习算法 3.2.3 快速的BP改进算法 3.2.4 BP学习算法的MATLAB例程 3.3 动态神经网络模型 3.3.1 带时滞的多层感知器网络 3.3.2 Hopfield神经网络 3.3.3 回归神经网络 3.4 CMAC神经网络 3.4.1 小脑网络的感知器模型 3.4.2 CMAC的映射原理 3.4.3 CMAC网络的学习算法 3.5 RBF神经网络模型 3.5.1 具有固定中心的RBF神经网络的训练 3.5.2 径向基神经网络训练的随机梯度逼近法 3.6 神经网络控制基础 3.6.1 引言 3.6.2 神经网络的逼近能力 3.7 非线性动态系统的神经网络辨识 3.7.1 神经网络的辨识基础 3.7.2 神经网络辨识模型的结构 3.7.3 非线性动态系统的神经网络辨识 3.8 神经网络控制的学习机制 3.8.1 监督式学习 3.8.2 增强式学习 3.9 神经网络控制器的设计 3.9.1 神经网络直接逆模型控制法 3.9.2 直接网络控制法 3.9.3 多神经网络自学习控制法 3.10 单一神经元控制习题和思考题第4章专家控制 4.1 引言 4.2 专家控制的基本原理 4.2.1 专家控制系统的基本内容 4.2.2 知识表达 4.2.3 知识推理 4.2.4 专家控制系统的设计 4.3 专家控制应用举例 4.3.1 PID专家控制系统设计 4.3.2 过程专家控制系统 4.4 仿人智能控制 4.4.1 仿人智能控制的引入 4.4.2 仿人智能控制的基本概念 4.4.3 仿人智能控制的实现 4.4.4 仿人智能控制的应用举例习题和思考题上机实验题第5章分层递阶智能控制 5.1 引言 5.2 递阶智能控制的基本原理 5.3 递阶智能控制的组织和协调 5.3.1 递阶智能控制的组织级 5.3.2 递阶智能控制的协调级 5.3.3 递阶智能控制的执行级 5.4 分层递阶智能控制的应用举例 5.4.1 智能机器人系统的递阶控制 5.4.2 集散递阶智能控制系统习题和思考题第6章学习控制 6.1 迭代学习控制 6.1.1 迭代学习控制的基本思想 6.1.2 线性时变系统的迭代学习控制 6.1.3 一类非线性动态系统的迭代学习控制 6.1.4 多关节机械手的迭代学习控制 6.1.5 迭代学习控制面临的挑战 6.2 增强学习 6.2.1 增强学习的基本思想 6.2.2 增强学习的主要算法 6.2.3 增强学习在控制中的应用习题和思考题上机实验题第7章模糊神经网络控制与自适应神经网络 7.1 模糊神经网络控制 7.1.1 神经网络与模糊控制系统 7.1.2 模糊神经网络的学习算法 7.2 基于神经元网络的自适应控制 7.2.1 神经网络的模型参考自适应控制 7.2.2 神经网络的自校正控制 7.3 自适应神经网络结构学习 7.3.1 神经网络结构设计准则 7.3.2神经网络结构设计方法第8章进化算法 8.1 引言 8.2 遗传学习原理与算法 8.2.1 遗传学习的基本思想 8.2.2 遗传学习算法的理论基础 8.2.3 遗传学习算法的改良 8.2.4 遗传学习算法的应用 8.3 人工免疫进化算法 8.3.1 免疫系统的基本概念 8.3.2 人工免疫进化的引入和算法的提出习题和思考题第9章多智能体系统控制 9.1 引言 9.1.1 多智能体系统的概念 9.1.2 多智能体系统的发展 9.2 多智能体系统的理论 9.2.1 多智能体系统的理论模型 9.2.2 多智能体系统的通信 9.2.3 多智能体系统的协调与协作 9.3 多智能体控制系统 9.3.1 基于符号推理的多智能体控制系统 9.3.2 基于行为主义的多智能体控制系统 9.3.3 基于进化思想的多智能体控制系统 9.4 多智能体控制系统的应用举例 9.4.1 多机器人控制系统 9.4.2 交通管理系统习题和思考题上机实验题参考文献
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读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

分隔：这本书真的像在黑暗中摸索时突然照亮了一盏灯。我之前对控制理论总是一知半解，特别是那些复杂的数学模型和算法，总是让人望而却步。但《智能控制基础》以一种非常直观和循序渐进的方式，将那些看似高深莫测的概念一一解构。它不像一些教科书那样上来就甩一堆公式，而是先从生活中的例子入手，比如自动驾驶、机器人手臂的运作，让我们能感受到智能控制在实际中的应用和魅力。然后，它会一点点地引入基础的数学原理，但解释得非常清晰，并且紧密结合了实际问题，让我能理解为什么需要这些数学工具，它们在解决什么问题。更让我惊喜的是，书中对于一些经典智能控制算法，比如模糊逻辑控制和神经网络控制，都进行了深入浅出的讲解，并且给出了相应的伪代码或者简单的实现思路，这对于我这种想动手实践的人来说太有帮助了。读完之后，我对智能控制的整体框架有了清晰的认识，不再感到迷茫，甚至对后续更深入的学习充满了信心。它让“智能”这个词不再是遥不可及的标签，而是可以被理解和实现的具体技术。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经阅读过一些基础控制理论书籍的工程师，我发现《智能控制基础》提供了一个非常宝贵的视角，它不是简单地重复已有的知识，而是非常有针对性地聚焦于“智能”这一核心要素。我一直觉得传统的PID控制虽然强大，但在面对复杂、非线性、时变或者不确定性强的系统时，总是显得有些力不从心。而这本书恰恰填补了我在这一块的知识空白。它系统地梳理了不同类型的智能控制方法，比如基于模型的智能控制、无模型智能控制，以及各种混合智能控制策略。书中的讲解非常到位，不仅阐述了每种方法的原理，还详细分析了它们的优缺点以及在哪些具体应用场景下能够发挥最大作用。例如，在讨论神经网络在控制中的应用时，书中通过一个具体的案例，展示了如何利用神经网络来逼近复杂的系统模型，或者直接作为控制器来生成控制信号，这比我之前零散的了解要系统得多。此外，作者还对如何评估和验证智能控制系统的性能提出了见解，这对于实际工程应用来说至关重要。这本书让我在理论和实践之间找到了更佳的连接点。

评分☆☆☆☆☆

从一个完全没有控制理论背景的跨领域学习者的角度来看，这本书的价值简直是无价的。我原本是做软件开发的，因为工作需要开始接触一些涉及到系统优化和自动化决策的项目，结果发现对背后的控制原理一窍不通，尤其是在需要让系统具备“学习”和“适应”能力的时候，更是抓瞎。我尝试过一些更偏向理论的书籍，但往往因为数学公式太多而无法深入。而《智能控制基础》则成功地弥合了这一鸿沟。它在保持严谨性的同时，极大地降低了阅读门槛。书中对各种智能控制策略的介绍，不仅仅是理论的罗列，更侧重于它们的思想精髓和适用场景。例如，在讲解自适应控制的部分，作者通过生动的比喻，解释了系统如何根据自身的变化来调整控制参数，而不是死板地套用预设值。这种“灵活”和“自主”的理念，正是智能控制的核心所在。此外，书中对一些高级主题，如强化学习在控制中的应用，也进行了初步的探讨，虽然篇幅不深，但足以勾起我的好奇心，让我知道还有更广阔的天地可以探索。这本书让我觉得，智能控制不再是某个特定专业的研究领域，而是人人都有机会去理解和掌握的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我购买这本书的初衷，是希望能够快速了解当前智能控制领域的一些前沿动态，并且能够找到一些能够直接应用到我的项目中去的技术。坦白讲，我对算法的理解能力可能不如一些理论研究者，更倾向于快速掌握核心思想和应用方法。《智能控制基础》在这方面做得相当出色。它没有过于深入地挖掘每一个算法的数学证明，而是花了大量的篇幅去解释“为什么”和“如何用”。书中提供了一些非常实用的图示和流程图，帮助我快速把握不同智能控制方法的逻辑结构。我尤其喜欢书中关于专家系统和模糊逻辑控制的应用章节，作者用了很多贴近工业实际的例子，比如在化工过程控制、电机驱动控制等方面的应用，让我能够立刻联想到自己项目中的可能解决方案。书中的案例分析也很有深度，不像某些泛泛而谈的介绍，而是真正从问题的提出、方法的选择、实现过程到最终效果，都有详尽的描述。虽然这本书的深度有限，但对于快速构建对智能控制的整体认知，以及寻找实际应用思路，这本书的价值已经远超我的预期。

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收到！下面是根据您提供的书名《智能控制基础》创作的五段读者评价，每段大约300字，风格各异，力求自然且不重复，并用

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理想控制

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理想控制

评分☆☆☆☆☆

一般

评分☆☆☆☆☆

坑爹啊。我模糊控制学的不够好。

评分☆☆☆☆☆

一般