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智能控制導論(第四版)

中國水利水電出版社
    【作 者】蔡自興 編著 【I S B N 】978-7-5226-2383-2 【責任編輯】楊元泓 王開云 【適用讀者群】高職高專 【出版時間】2024-02-27 【開 本】16開 【裝幀信息】平裝(光膜) 【版 次】第4版第1次印刷 【頁 數】260 【千字數】435 【印 張】16.25 【定 價】49 【叢 書】新世紀電子信息與自動化系列課程改革教材 【備注信息】
圖書詳情

    本書介紹了智能控制的基本原理及其應用,涉及智能控制概述、基于知識的智能控制、基于數據的智能控制、智能控制的算法與編程、智能控制的計算能力和智能控制的應用等內容。第1章介紹智能控制的產生、作用和發(fā)展,敘述智能控制的定義、特點與一般結構,探討智能控制的學科結構理論、學科體系與系統(tǒng)分類。第 1 篇“基于知識的智能控制”介紹遞階控制、專家控制和模糊控制。第 2 篇“基于數據的智能控制”介紹神經控制、進化控制和網絡控制。第3篇“知識與數據復合智能控制”介紹學習控制和復合智能控制。第4篇“智能控制的算法與算力”介紹智能控制算法與編程、智能控制算力及架構和智能控制的發(fā)展簡史與展望。

    本書可作為高等院校自動化、電氣工程與自動化、智能科學與技術、測控工程、信息工程、機器人、人工智能、機電工程和電子工程類等專業(yè)本科生的智能控制類課程教材、大專院校和高等職業(yè)技術學院相關專業(yè)的教材或教學參考書,也可供從事智能控制與智能系統(tǒng)研究、設計、開發(fā)和應用的科技工作者參考。

    本書配有免費電子教案,讀者可以從中國水利水電出版社網站(www.waterpub.com.cn)或萬水書苑網站(www.dgboyong.cn)免費下載。

    以蔡自興教授提出的全新的“智能控制學科體系思想”指導全書。

    構建全新的內容架構:基于知識的智能控制、基于數據的智能控制、知識與數據復合智能控制、智能控制的算法與算力、智能控制的應用。

    注重理論創(chuàng)新,做到技術理論與實踐應用相統(tǒng)一。

    當前,人工智能及其產業(yè)化熱潮已在國內外洶涌澎湃,令人鼓舞。《智能控制導論(第四版)》的修訂與出版,正適應智能控制新發(fā)展的需要,將為我國智能控制的人才培養(yǎng)做出積極貢獻。

    《智能控制導論(第四版)》介紹智能控制的基本原理及其應用,涉及的智能控制系統(tǒng)包括遞階控制、專家控制、模糊控制、神經控制、進化控制、網絡控制和學習控制等。本次修訂以作者提出的智能控制學科體系思想為指導,對全書架構和內容進行全面調整和更新,將智能控制分為基于知識的智能控制、基于數據的智能控制、知識與數據復合智能控制、智能控制的算法和編程以及智能控制的算力與架構等部分。新增補的內容體現對智能控制的創(chuàng)新,這些內容涉及人工智能的核心要素和學科體系、智能控制的學科體系和系統(tǒng)分類、學習控制方案和應用、復合智能控制原理模型和控制算法、智能控制的算法以及智能控制的算力等。其中許多內容都是第一次出現。

    誠摯感謝張鐘俊、高為炳、馮純伯、吳宏鑫、戴汝為等院士和許多智能控制專家對本人以往多部的智能控制著作作序、給予的關心與指教,衷心感謝國家教育部對我主持的國家級精品課程“智能控制”和“人工智能”、國家級精品資源共享課程“智能控制”和“人工智能”以及國家級“智能科學基礎系列課程教學團隊”等項目的立項與支持。特別感謝新世紀電子信息與自動化系列課程改革教材編審委員會和全國控制類國家級教學團隊合作聯(lián)盟及其成員高校對本教材的關愛與鼓勵。編審委員會主任委員、全國高等學校第一屆國家級教學名師、國防科技大學鄒逢興教授不僅為新世紀電子信息與自動化系列課程改革教材作了總序,現在又為《智能控制導論(第四版)》專門作序,體現了鄒教授對智能控制科技發(fā)展的高見和對智能控制課程教材建設的關注以及對本人和本教材的充分肯定和大力支持。對此,我深表感謝!感謝中南大學智能系統(tǒng)與智能控制研究所和湖南省自興人工智能研究院的厚愛與幫助,感謝肖曉明、余伶俐、肖赤心、王晶、蔡競峰、任孝平、陳白帆、劉芳等參加本書研討或提供了富有參考價值的國內外智能控制文獻,由衷感謝中國水利水電出版社副總編輯楊慶川和責任編輯楊元泓等出版人員為本書付出的辛勤勞動。他們的鼓勵、支持與幫助是本書順利出版的重要保證。

    本書是國家級精品課程和國家級精品資源共享課程“智能控制”的配套教材以及新世紀電子信息與自動化系列課程改革教材,可作為全國普通高校和職業(yè)高校的自動化、電氣工程與自動化、智能科學與技術、測控工程、信息工程、機器人、人工智能、機電工程和電子工程等專業(yè)的本科生智能控制類課程教材或教學參考書,也可供從事智能控制和智能系統(tǒng)研究、設計、開發(fā)與應用的科技工作者參考。

    本課程的網址是:

    國家級精品課程《智能控制》網址https://www.icourses.cn/sCourse/course_6696.html

    bilibili智能控制26講網址https://www.bilibili.com/video/av91865493/

    由于修訂時間比較匆促以及作者的知識和能力所限,本書可能還存在一些不足之處,熱誠歡迎廣大專家、高校師生和其他讀者提出寶貴意見,供下次修訂時參考與借鑒。

    蔡自興

    2024年1月27日

    于長沙德怡園

    總序

    前言

    第1章 概述 1
    1.1 智能控制的產生與發(fā)展 2
    1.1.1 自動控制面臨的機遇與挑戰(zhàn) 2
    1.1.2 智能控制的發(fā)展和學科的建立 3
    1.2 智能控制的定義、特點與一般結構 6
    1.2.1 智能控制的定義與特點 6
    1.2.2 智能控制器的設計特點與一般
    結構 7
    1.3 智能控制的學科結構理論 8
    1.3.1 二元交集結構理論 8
    1.3.2 三元交集結構理論 9
    1.3.3 四元交集結構理論 10
    1.4 智能控制的學科體系與系統(tǒng)分類 12
    1.4.1 人工智能的核心要素和學科體系 12
    1.4.2 智能控制的學科體系與系統(tǒng)分類 14
    1.5 本章小結 18
    習題1 18
    第1篇 基于知識的智能控制

    第2章 遞階控制 21
    2.1 遞階智能機器的一般結構 22
    2.2 遞階智能控制系統(tǒng)舉例 24
    2.2.1 汽車自主駕駛系統(tǒng)的組成 24
    2.2.2 汽車自主駕駛系統(tǒng)的遞階結構 25
    2.2.3 自主駕駛系統(tǒng)的結構與控制算法 28
    2.2.4 自主駕駛系統(tǒng)的試驗結果 29
    2.3 本章小結 30
    習題2 30
    第3章 專家控制 31
    3.1 專家系統(tǒng)的基本概念 32
    3.1.1 專家系統(tǒng)的定義與一般結構 32
    3.1.2 專家系統(tǒng)的建立步驟 34
    3.2 專家系統(tǒng)的主要類型及其結構 34
    3.2.1 基于規(guī)則的專家系統(tǒng) 34
    3.2.2 基于框架的專家系統(tǒng) 36
    3.2.3 基于模型的專家系統(tǒng) 37
    3.3 專家控制系統(tǒng)的結構與類型 39
    3.3.1 專家控制系統(tǒng)的控制要求
    與設計原則 39
    3.3.2 專家控制系統(tǒng)的結構 41
    3.3.3 專家控制系統(tǒng)的類型 45
    3.4 專家控制系統(tǒng)應用舉例 45
    3.4.1 實時控制系統(tǒng)的特點與要求 45
    3.4.2 高爐監(jiān)控專家系統(tǒng) 46
    3.5 本章小結 49
    習題3 49
    第4章 模糊控制 51
    4.1 模糊數學基礎 52
    4.1.1 模糊集合、模糊邏輯及其運算 52
    4.1.2 模糊關系與模糊變換 54
    4.1.3 模糊邏輯語言 56
    4.2 模糊推理與模糊判決 57
    4.2.1 模糊邏輯推理 57
    4.2.2 模糊判決方法 61
    4.3 模糊控制系統(tǒng)的原理與結構 63
    4.3.1 模糊控制原理 63
    4.3.2 模糊控制系統(tǒng)的工作原理 64
    4.4 模糊控制器的設計 65
    4.4.1 模糊控制器的設計內容與原則 65
    4.4.2 模糊控制器的控制規(guī)則形式 68
    4.5 模糊控制系統(tǒng)的設計方法 69
    4.5.1 模糊系統(tǒng)設計的查表法 69
    4.5.2 模糊系統(tǒng)設計的梯度下降法 71
    4.5.3 模糊系統(tǒng)設計的遞推最小二乘法 74
    4.5.4 模糊系統(tǒng)設計的聚類法 75
    4.6 模糊控制器的設計實例與實現 76
    4.6.1 模糊控制器設計 77
    4.6.2 模糊控制器的在線實現 79
    4.7 本章小結 82
    習題4 83

    第2篇 基于數據的智能控制

    第5章 神經控制 87
    5.1 人工神經網絡的初步知識 88
    5.1.1 神經元及其特性 88
    5.1.2 神經網絡與智能控制 89
    5.1.3 人工神經網絡的基本類型和
    學習算法 90
    5.1.4 人工神經網絡的典型模型 93
    5.2 神經控制的結構方案 96
    5.2.1 NN學習控制 96
    5.2.2 NN直接逆模控制與內模控制 97
    5.2.3 NN自適應控制 98
    5.3 深層神經網絡與深度學習 100
    5.3.1 深層神經網絡 100
    5.3.2 深度學習的定義與特點 100
    5.5.3 深度學習的常用模型 101
    5.3.4 深度學習應用舉例 106
    5.4 神經控制器的設計 106
    5.4.1 神經控制系統(tǒng)的設計內容和
    結構 107
    5.4.2 神經控制器的訓練與學習算法 108
    5.5 本章小結 111
    習題5 111
    第6章 進化控制 113
    6.1 遺傳算法簡介 114
    6.1.1 遺傳算法的基本原理 114
    6.1.2 遺傳算法的求解步驟 117
    6.2 進化控制基本原理 119
    6.2.1 進化控制原理與系統(tǒng)結構 119
    6.2.2 進化控制的形式化描述 121
    6.3 進化控制系統(tǒng)示例 122
    6.4 本章小結 124
    習題6 124
    第7章 網絡控制 125
    7.1 計算機網絡與網絡控制基礎 126
    7.1.1 計算機網絡及其結構 126
    7.1.2 數據通信與網絡通信 127
    7.1.3 網絡控制的基本問題 128
    7.2 網絡控制系統(tǒng)的結構與特點 129
    7.2.1 網絡控制系統(tǒng)的一般原理
    與結構 129
    7.2.2 網絡控制系統(tǒng)的特點與影響
    因素 132
    7.3 網絡控制系統(tǒng)的性能評價標準 134
    7.4 網絡控制系統(tǒng)的應用舉例 135
    7.4.1 煙草包裝網絡測控系統(tǒng)的
    工作原理 135
    7.4.2 煙草包裝網絡測控系統(tǒng)的
    功能與特點 138
    7.5 本章小結 139
    習題7 140

    第3篇 知識與數據復合智能控制

    第8章 學習控制 143
    8.1 學習控制概述 144
    8.1.1 學習控制的定義 144
    8.1.2 學習控制的發(fā)展及其與自適應
    控制的關系 145
    8.1.3 控制律映射及對學習控制的要求 147
    8.2 學習控制方案 148
    8.2.1 基于模式識別的學習控制 149
    8.2.2 迭代學習控制 151
    8.2.3 增強學習控制 154
    8.2.4 基于神經網絡的學習控制 157
    8.3 學習控制系統(tǒng)應用舉例 157
    8.3.1 無縫鋼管張力減徑過程壁厚
    控制迭代學習控制算法 157
    8.3.2 鋼管壁厚迭代學習控制的
    仿真及應用結果 159
    8.4 本章小結 161
    習題8 161
    第9章 復合智能控制 163
    9.1 復合智能控制概述 164
    9.2 模糊神經復合控制原理 165
    9.3 自學習模糊神經控制系統(tǒng) 167
    9.3.1 自學習模糊神經控制模型 167
    9.3.2 自學習模糊神經控制算法 168
    9.3.3 弧焊過程自學習模糊神經
    控制系統(tǒng) 170
    9.4 專家模糊復合控制器 171
    9.4.1 專家模糊控制系統(tǒng)的結構 171
    9.4.2 專家模糊控制系統(tǒng)示例 172
    9.5 本章小結 174
    習題9 175

    第4篇 智能控制的算法與算力

    第10章 智能控制算法與編程 179
    10.1 智能控制算法的定義、特點與分類 180
    10.1.1 智能控制算法的定義與特點 180
    10.1.2 智能控制算法的分類 181
    10.2 智能控制算法的MATLAB仿真設計
    與實現 182
    10.2.1 MATLAB模糊控制工具箱簡介 182
    10.2.2 模糊控制算法的仿真程序設計
    與實現 184
    10.2.3 MATLAB神經網絡工具箱圖形
    用戶界面設計 185
    10.2.4 基于Simulink的神經網絡工具箱
    及其控制仿真 186
    10.3 基于Python的深度學習框架設計 188
    10.3.1 Python語言簡介 189
    10.3.2 深度學習框架發(fā)展 189
    10.3.3 深度學習開源框架的比較 191
    10.3.4 深度學習框架基本功能 193
    10.4 本章小結 197
    習題10 198
    第11章 智能控制算力及架構 199
    11.1 智能算力的定義與分類 200
    11.1.1 智能算力的定義 200
    11.1.2 智能算力和芯片的分類 201
    11.2 智能芯片的發(fā)展 202
    11.2.1 智能芯片的發(fā)展簡史 202
    11.2.2 智能芯片的發(fā)展態(tài)勢 203
    11.3 智能控制算力網絡 204
    11.3.1 智能算力網絡的定義和特征 204
    11.3.2 智能算力網絡的基本架構和
    工作機制 205
    11.3.3 智能算力網絡的關鍵技術 207
    11.3.4 智能算力網絡的應用示例 208
    11.4 智能控制算力的研究與應用概況 210
    11.5 本章小結 212
    習題11 213
    第12章 智能控制的發(fā)展簡史與展望 215
    12.1 智能控制發(fā)展簡史 216
    12.1.1 國內外智能控制發(fā)展過程 216
    12.1.2 我國智能控制科技成果 216
    12.1.3 我國智能控制教育與人才培養(yǎng) 220
    12.1.4 我國智能控制的存在問題 220
    12.2 智能控制展望 221
    12.2.1 智能控制研究展望 221
    12.2.2 智能控制應用展望 223
    12.2.3 智能控制發(fā)展展望 228
    12.3 本章小結 231
    習題12 231
    參考文獻 232
    附錄 各章教學重點、難點和要求 244

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