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| 編輯推薦： |
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本书以实现仿真系统功能、掌握原理方法为目标，在传统系统仿真课程内容的基础上，增加了目前科研及学习中常用的数据挖掘及深度学习等决策方法，以及视觉图像处理的相关内容。本书包括9章，内容涉及MATLAB基础、Simulink仿真、控制系统仿真、MATLAB文件和数据访问、智能算法、数据挖掘、图像处理、深度学习和界面设计及嵌入式仿真。本书内容和章节的设置基于当前控制系统与大数据决策方法融合日益广泛的现状与学习需求，强调理论与实践相结合，通过案例和习题等帮助读者理解并快速掌握控制理论、智能决策的基础方法、MATLAB/Simulink及Python等编程工具的使用，将人工智能等技术从抽象概念到编程实现展现在读者面前。本书适合作为高校自动化、电子工程、计算机及相关专业的教材，也适合作为从事系统仿真工作的技术人员的参考书。
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| 內容簡介： |
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本书以实现仿真系统功能、掌握原理方法为目标，在传统系统仿真课程内容的基础上，增加了目前科研及学习中常用的数据挖掘及深度学习等决策方法，以及视觉图像处理的相关内容。本书包括 9 章，内容涉及 MATLAB 基础、Simulink 仿真、控制系统仿真、MATLAB 文件和数据访问、智能算法、数据挖掘、图像处理、深度学习和界面设计及嵌入式仿真。本书内容和章节的设置基于当前控制系统与大数据决策方法融合日益广泛的现状与学习需求，强调理论与实践相结合，通过案例和习题等帮助读者理解并快速掌握控制理论、智能决策的基础方法、MATLAB/Simulink 及 Python等编程工具的使用，将人工智能等技术从抽象概念到编程实现展现在读者面前。本书适合作为高校自动化、电子工程、计算机及相关专业的教材，也适合作为从事系统仿真工作的技术人员的参考书。
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| 關於作者： |
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林峰，浙江大学电气工程学院副教授，1991在哈尔滨工业大学获学士学位、于1994和1997年在浙江大学获硕士和博士学位，于2009年至2011年到美国访学。长期来一直从事控制理论、系统科学的教学科研工作，目前研究领域包括图像处理、信息融合及深度学习，发表学术论文近50篇，中国发明专利(含公开)30余项，美国及日本专利(含公开)3项，获软件著作权多项等。负责完成各类项目10余项，以主要作者身份在科学出版社合作出版教材一部。已开设控制理论、系统仿真及决策支持系统等多门本科及研究生课程。
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| 目錄：
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目录
前言
第 1 章 MATLAB 基础1
1.1 MATLAB 软件环境 1
1.1.1 MATLAB 软件的安装 1
1.1.2 MATLAB 软件的启动与退出 2
1.1.3 MATLAB 软件的操作界面 2
1.1.4 MATLAB 软件的基本操作 5
1.2 MATLAB 工程计算 6
1.2.1 常量 6
1.2.2 变量 9
1.2.3 常用运算和基本函数 10
1.2.4 矩阵和运算 12
1.3 MATLAB 编程基础 13
1.3.1 M 文件 13
1.3.2 程序设计 15
1.4 MATLAB 数据可视化 17
1.5 系统分析中常用的部分命令和函数 21
1.6 MATLAB 其他相关工具 24
习题 25
第 2 章 Simulink 仿真 27
2.1 Simulink 仿真环境 27
2.1.1 Simulink 软件的启动 27
2.1.2 Simulink 通用模块库 28
2.1.3 Simulink 专用模块库 31
2.2 Simulink 仿真模型的建立 32
2.2.1 Simulink 模块操作 32
2.2.2 Simulink 信号操作 33
2.2.3 Simulink 子系统 33
2.2.4 Simulink 运行仿真 34
2.3 S 函数的设计及应用 39
习题 43
第 3 章 控制系统仿真 44
3.1 线性控制系统模型 44
3.2 线性系统性能分析 48
3.2.1 时域分析 48
3.2.2 根轨迹法 49
3.2.3 频域分析 50
3.2.4 离散系统分析 51
3.2.5 状态空间 53
3.3 非线性控制系统仿真 57
3.3.1 典型非线性特性 57
3.3.2 小范围线性化法 60
3.3.3 相平面法 62
3.3.4 描述函数法 64
习题 68
第 4 章 MATLAB 文件和数据访问 70
4.1 MATLAB 常用文件操作 70
4.1.1 低级文件 IO 命令 70
4.1.2 高级文件 IO 命令 71
4.2 MATLAB 与 Microsoft Offi ce 的接口 71
4.2.1 MATLAB 中 Excel 数据文件操作 72
4.2.2 MATLAB 与 Word 的接口 75
4.2.3 MATLAB 与 PowerPoint 的接口 76
4.3 访问数据库 77
4.4 图像视频数据处理 78
4.4.1 部分图像处理命令 78
4.4.2 部分视频处理命令 79
4.5 部分音频处理命令 80
4.6 MATLAB 与 Python 混合编程81
习题81
第 5 章 智能算法 83
5.1 模糊控制及应用 83
5.1.1 模糊理论概述 83
5.1.2 模糊控制 83
5.1.3 模糊推理 84
5.1.4 基于 Simulink 的模糊控制器应用 86
5.1.5 模糊 PID 控制器设计 90
5.1.6 模糊 PID 控制器仿真 90
5.2 遗传算法 96
5.2.1 算法流程 96
5.2.2 算法案例 97
5.3 人工鱼群算法 100
5.3.1 算法描述 100
5.3.2 算法案例 101
习题 106
第6 章 数据挖掘 107
6.1 数据挖掘基础 107
6.1.1 数据挖掘的基本概念 107
6.1.2 数据挖掘的步骤 107
6.1.3 数据挖掘的任务 108
6.2 分类 109
6.2.1 分类器性能评估 109
6.2.2 k 近邻算法 110
6.3 聚类 112
6.3.1 聚类过程 113
6.3.2 k 均值聚类算法 114
6.4 关联 115
6.4.1 关联规则简介 115
6.4.2 Apriori 算法 116
习题 123
第 7 章 图像处理124
7.1图像处理基础124
7.1.1数字图像的基本概念124
7.1.2图像类型及转换125
7.1.3图像的读取和显示126
7.2图像变换127
7.2.1图像几何变换127
7.2.2图像形态学变换128
7.3图像增强129
7.3.1图像的点运算129
7.3.2图像空间域增强131
7.3.3图像频域增强132
7.4图像分割134
7.4.1边缘检测134
7.4.2直线检测135
7.5图像特征提取138
7.6彩色图像模型139
7.6.1面向硬件设备的彩色模型139
7.6.2面向视觉感知的彩色模型141
习题144
第 7 章 图像处理 124
7.1 图像处理基础 124
7.1.1 数字图像的基本概念 124
7.1.2 图像类型及转换 125
7.1.3 图像的读取和显示 126
7.2 图像变换 127
7.2.1 图像几何变换 127
7.2.2 图像形态学变换 128
7.3 图像增强 129
7.3.1 图像的点运算 129
7.3.2 图像空间域增强 131
7.3.3 图像频域增强 132
7.4 图像分割 134
7.4.1 边缘检测 134
7.4.2 直线检测 135
7.5 图像特征提取 138
7.6 彩色图像模型 139
7.6.1 面向硬件设备的彩色模型 139
7.6.2 面向视觉感知的彩色模型 141
习题 144
第 8 章 深度学习 145
8.1 深度学习的起源 145
8.1.1 人工智能 145
8.1.2 机器学习 146
8.1.3 深度学习概念 147
8.1.4 深度学习简史 147
8.2 神经网络与深度学习 149
8.2.1 神经元 149
8.2.2 神经网络分类 151
8.2.3 几种典型的神经网络模型 152
8.3 卷积神经网络及应用 157
8.3.1 卷积神经网络简史 157
8.3.2 架构 157
8.3.3 卷积层 158
8.3.4 池化层 159
8.3.5 全连接
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| 內容試閱：
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前言
随着计算机仿真技术的发展，各学科领域的交叉融合不断深入，学生对系统仿真类课程的要求已经越来越不满足于“线性控制系统+ 控制器设计”的模式，对非线性系统仿真、数据挖掘、深度神经网络等策略方法表现出越来越大的兴趣。本书的设计顺应这种学习需求，在兼顾原有控制方法的基础上，融入人工智能技术的仿真应用及深度神经网络的方法策略，通过对教材内容的调整，将使学生快速掌握控制理论、人工智能理论及应用，学习相关多源数据获取及决策方法，实现仿真编程等，加深对这些方法与技术的理解。
受益于多年教学科研的反馈，本书调整了相关内容，扩展了传统的自动化及控制类专业的系统仿真课程内容，缩减了与其他已有课程重叠的教学及实践内容，在精简原有控制及优化等内容的基础上，加入了人工智能仿真技术及深度神经网络等内容。本书的很多内容直接来源于近年的科研教学需求，案例的很多思想受益于学生的反馈。本书基于实际案例和建模实践的教学，能够使师生充分发挥互动性和创造性，理论联系实际，获得良好的教学效果。
计算机软硬件技术和网络技术的快速发展，使仿真技术成为对人类社会发展进步具有重要影响的一门综合性技术学科，仿真技术应用的领域也不再局限于某些尖端学科技术研究领域。仿真技术已成为一项被众多学科领域广泛采用的通用性技术。本书既介绍了人工智能等技术的抽象概念，又兼顾编程实现，选用的软件不局限于某一特定编程语言，在以 MATLAB/Simulink 为主的基础上，同时兼用 Python 等人工智能领域广泛应用的语言。
本书分章节讲解编程基础，视觉图像等多源数据获取和处理，控制与决策系统仿真的基本思想、基本步骤及涉及的专用软件包和编程技巧等。本书共分为 9 章，是作者在总结多年教学科研 MATLAB/Simulink 及 Python 等软件、人工智能技术及应用及深度学习等方面的体会与经验的基础上编写而成的。编写过程中尽量以学习控制与人工智能相关理论、掌握编程技巧为目标，弱化对软件版本的依赖。具体内容如下。
第 1 章主要介绍 MATLAB 软件环境，MATLAB 工程计算的数据表示方法及常用运算，
MATLAB 编程基础，MATLAB 数据可视化等内容。
第 2 章的主要内容包括 Simulink 仿真环境、Simulink 仿真模型的建立以及 S 函数的设计及应用。
第 3 章主要是与传统控制理论相对应的内容，包括线性控制系统模型、线性系统性能分析、非线性控制系统仿真等。
第 4 章主要介绍 MATLAB 文件和数据接口操作的技术和方法，具体包括 MATLAB 常用文件操作、MATLAB 与 Microsoft O?ce 的接口、访问数据库、图像视频数据处理、部分音频处理命令及 MATLAB 与 Python 混合编程等。
第 5 章重点讲述模糊逻辑及自然启发式算法（遗传算法、人工鱼群算法）等。
第 6 章介绍数据挖掘，主要讲述分类、聚类和关联等任务的一些操作。
第 7 章主要介绍图像处理的相关操作。MATLAB 对图像的处理功能主要集中在图像处理工具箱上，由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以实现线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像增强与图像分割等。
第 8 章重点介绍深度学习的起源、神经网络与深度学习、卷积神经网络及应用以及采用
Python 和 MATLAB 混合编程的实例。
第 9 章主要介绍 GUI 设计、App 设计及嵌入式仿真等。
本书在编写过程中参考了大量书籍及互联网上公开的文档、源代码等相关资源，非常感谢诸多学者有意无意间的帮助！同时感谢浙江大学各相关部门领导和同事为教材所提供的支持！感谢诸位研究生和本科生，包括王雨萌、余镇滔、侯添、鲁昱舟、甘力博、朱基诚、宋长浩、尹承熠、李灵烽等为教材的编写做出的贡献！感谢家人和孩子们的协助！尤其要感谢浙江省普通本科高校“十四五”首批新工科、新医科、新农科、新文科重点教材建设项目的立项！经过一年多的努力，本书终于编写完成！
由于作者水平和经验所限，书中疏漏和差错在所难免，诚心欢迎广大读者批评指正。
林 峰
2024 年 5 月
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