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編輯推薦：
《智能控制》(第1版)于2005年由机械工业出版社出版后，在国内许多高校作为教材使用，对于推动智能控制技术的教学发展起到了重要作用；2007年，本书又获批作为普通高等教育“十一五”国家级规划教材进行出版。同时，在第1版教材使用过程中，作者也收到了一些反馈信息，一并在第2版中进行完善修改，主要考虑到本书是面向控制科学与工程相关学科的学生进行，因而在修订版中主要加强了模糊控制与传统PID控制之间关系的分析，神经网络针对系统建模中节点的生长与修剪方法以及智能优化方法在实际系统问题中的应用实例。人工智能技术经历了多年的发展，在理论方法和关键技术取得突破性进展。这些进展在改造传统产业中发挥了重要作用，特别在系统控制方面，继第一代、第二代控制理论后，以智能为核心的新一代控制理论正在推动技术的变革和社会进步。另一个方面是，由于智能技术的进步衍生了很多新的产业，如智能驾驶、智慧城市等，突显了人工智能技术的光辉前景。“人工智能的核心是机器学习”，因此，在本次修订中以智能技术发展的最新热点为基础进行修改。本书更着重从控制系统的建模、控制与优化的学科内容要求出发，系统地介绍智能理论和方法对控制系统的作用。从
內容簡介：
本书从控制系统建模、控制与优化的本质要求出发，系统介绍了近年来模糊推理、神经网络、智能优化理论和方法的作用及意义。作为控制理论和方法的进一步发展，本书着重介绍了智能理论和方法在解决复杂系统控制问题中的方法及意义，同时结合实例介绍智能理论与方法在控制系统中的各种应用。本书共分10章，主要介绍了智能控制的基本概念与研究内容、复杂系统结构与智能控制、模糊集合与模糊推理的数学基础、常用模糊控制器形式、工作原理和设计过程、机器学习的经典算法、神经元与神经网络，针对非线性系统的建模和控制问题给出了详细阐述，以遗传算法重点介绍了数值优化算法对设计控制系统的作用，最后介绍了数据挖掘、数据校正和数据融合等新技术，并对智能控制的发展进行了展望。本书可作为高等院校高年级本科生和研究生教材，也可供控制科学与工程、计算机控制、系统工程、电气工程及相关专业的工程技术人员参考。
關於作者：
李少远 青岛科技大学副校长，上海交通大学讲席教授。1987年毕业于河北工学院(现河北工业大学)自动控制系，1992年在该系获得硕士学位，1997年南开大学计算机与系统科学系获得博士学位，2000年上海交通大学控制科学与工程博士后流动站出站后留校，研究方向为网络化分布式系统的自适应预测控制、满意优化控制和生产全过程系统的优化控制，承担了包括国家自然科学基金重大项目、国家973计划课题、国家863计划项目在内的国家级科研项目20余项，主要成果获得2006年上海市自然科学一等奖(第一完成人) ，2010年获得首届杨嘉墀科技奖二等奖，2016年中国自动化学会自然科学一等奖(第一完成人)，2017年国家自然科学二等奖(第二完成人)，2018年国家级教学成果一等奖(第一完成人)。2022年上海市科学技术进步奖一等奖(第一完成人)。2008年获得国家杰出青年基金资助，入选“万人计划”国家级教学名师。 李少远教授现担任中国自动化学会副理事长，中国自动化学会过程控制专业委员会副主任，担任自动化类专业教学指导委员会副主任，国务院学科评议组成员(控制科学与工程)，担任”Int. J. System Control and Information Processing”国际杂志主编，《控制理论与应用》副主编，及多个杂志的编委。
目錄
前言第1章概论11.1控制科学发展的新阶段——智能控制11.2智能控制的基本概念与研究内容31.3本书的主要内容6第2章复杂系统结构与智能控制82.1复杂系统的分层递阶智能控制82.2专家系统132.3学习控制192.4习题23第3章模糊集合与模糊推理243.1模糊集合及其运算243.2模糊关系与模糊推理313.3基于规则库的模糊推理403.4习题49第4章基于模糊推理的智能控制514.1模糊控制系统的基本概念514.2模糊控制的基本原理554.3模糊控制系统的两种基本类型604.4模糊控制器的设计过程624.5模糊控制系统的分析与设计664.6模糊控制系统的应用834.7习题90第5章基于经典机器学习方法的智能控制925.1机器学习的基本概念925.2决策树935.3支持向量机965.4主成分分析1025.5经典机器学习在控制领域的应用1045.6习题113第6章神经元与神经网络1156.1神经网络的基本概念1156.2前馈神经网络1206.3反馈神经网络1256.4模糊神经网络1306.5深度学习1416.6习题149第7章基于神经网络的智能控制1507.1神经网络建模1507.2神经网络控制1607.3神经网络控制系统的分析1697.4神经网络控制系统的应用1747.5习题183第8章智能控制中的现代优化方法1858.1遗传算法的基本原理1858.2遗传算法在加热炉控制系统建模中的应用1978.3遗传算法在模糊控制器设计中的应用2038.4遗传算法在神经网络控制器设计中的应用2058.5其他现代优化方法2078.6习题210第9章控制系统数据处理的智能方法2119.1数据挖掘与信息处理的基本概念2119.2基于智能技术的控制系统数据挖掘2129.3基于智能技术的控制系统数据校正与数据融合2239.4基于数据驱动的TBM地质适应性控制与辅助决策实例2319.5习题242第10章智能控制的进一步发展：自适应与学习控制24410.1自适应控制24410.2学习控制24510.3学习控制和自适应控制的关系246参考文献248
內容試閱
控制理论经过了经典控制理论和现代控制理论两个具有里程碑意义的重要阶段，在科学理论和实际应用上都取得了辉煌的成就，这是有目共睹的。控制理论和方法面向实际系统的控制需求以解析模型的形式进行分析和设计，既具有严谨的学术意义，又以深刻的理论方法指导实际应用。当前，国内外控制界都把复杂系统的控制作为控制科学与工程学科发展的前沿方向，大型复杂工业过程作为重要的背景领域，以其特有的复杂性推动着这一学科前沿的发展。在面向复杂系统的控制问题时，人类积累的经验非常重要，过去的二十多年里，以模糊推理、神经网络和智能优化等为主要内容的智能控制技术取得了长足的发展，在一些以复杂非线性、不确定性、对系统性能要求多样性及其对象解析模型难以建立等为特征的系统控制中发挥着重要作用，因而也引起了众多研究者的关注。关于模糊推理、神经网络和现代优化的方法较多，在许多学科中都有很多的应用，在控制领域也已出版了很多书籍。本书更着重从控制系统的建模、控制与优化的学科内容要求出发，系统地介绍智能理论和方法对控制系统的作用。模糊推理和神经网络是实现智能控制的结构框架，而现代优化算法则是实现智能控制的核心算法，实现控制系统的具有学习和自适应的功能正是智能控制的目的。《智能控制》(第1版)于2005年由机械工业出版社出版后，在国内许多高校作为教材使用，对于推动智能控制技术的教学发展起到了重要作用；2007年，本书又获批作为普通高等教育“十一五”国家级规划教材进行出版。同时，在第1版教材使用过程中，作者也收到了一些反馈信息，一并在第2版中进行完善修改，主要考虑到本书是面向控制科学与工程相关学科的学生进行，因而在修订版中主要加强了模糊控制与传统PID控制之间关系的分析，神经网络针对系统建模中节点的生长与修剪方法以及智能优化方法在实际系统问题中的应用实例。人类社会在经历了由技术变革而引起的三次工业革命，即将迎来第四次工业革命，人工智能技术将成为主角，对人类社会产生深刻的影响。人工智能技术经历了多年的发展，在理论方法和关键技术取得突破性进展。这些进展在改造传统产业中发挥了重要作用，特别在系统控制方面，继第一代、第二代控制理论后，以智能为核心的新一代控制理论正在推动技术的变革和社会进步。另一个方面是，由于智能技术的进步衍生了很多新的产业，如智能驾驶、智慧城市等，突显了人工智能技术的光辉前景。“人工智能的核心是机器学习”，因此，在本次修订中以智能技术发展的最新热点为基础进行修改。本书共分为10章。第1章从控制理论发展需要的角度对智能控制的基本概念和研究内容进行了阐述；第2章介绍了复杂系统结构与智能控制，这些内容包括了传统人工智能的基本概念和控制策略。第3章为模糊集合与模糊推理的数学基础，也是第4章模糊控制的重要基础。第4章则重点介绍了常用的模糊控制器形式，包括Mamdani型和T-S型，详细介绍了工作原理和设计过程，还给出了模糊控制系统稳定性分析与设计的一些方法。第5章介绍了机器学习的经典算法的基本知识，如决策树、支持向量机和主成分分析，并探讨这些算法在控制领域的具体应用。第6章介绍了神经元与神经网络的基础知识，包括前馈神经网络、反馈神经网络的典型结构和学习算法。第7章则在第6章的基础上针对非线性系统的建模和控制问题给出了详细阐述。控制系统中涉及的数值优化算法较多，也是正在广泛研究的热点问题。第8章以遗传算法为重点介绍了数值优化算法对设计控制系统的作用，推而广之，其他一些数值优化算法也可被用来设计控制系统。智能系统所利用的信息多是系统的输入/输出“数据”，或者说系统的“数据”反映了系统的性质。第9章从智能控制系统数据的利用角度，介绍了近年来研究较多的数据挖掘、数据校正和数据融合等新技术，当然，介绍这些方法的目的是起到“抛砖引玉”的作用，因为这是一个很广泛的课题，足以形成一个独立的课程。第10章则对智能控制的进一步发展进行了探讨和展望。本书力图从控制系统的建模、控制与优化的学科内容要求出发，系统介绍智能理论和方法对控制系统的作用，书中也引入了一些实际应用的例子，以利于读者理解和掌握课程内容。由于编者水平有限，书中错漏之处在所难免，恳请广大读者批评指正，在此对于读者给予本书的反馈意见表示衷心感谢。编者2023年10月于崂山
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