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书       名 :
著       者 :
出  版  社 :
I  S  B  N:
文献来源:
出版时间 :
智能控制论
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787030292773
  • 作      者:
    涂序彦,王枞,刘建毅著
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2010
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内容介绍
    智能控制论(intelligent cybemetics)研究生物与机器的智能控制过程的共同规律,是基于广义智能、面向广义控制的广义智能控制理论,是控制论向智能水平高度发展的新分支。<br>    《智能控制论》是关于智能控制论学科的专著,以“智能特性”为纲编排全书内容,如自寻优、自学习、自识别、自适应、自稳定、自组织、自协调等,重点研究拟人的智能控制系统。<br>    《智能控制论》可作为控制学科、智能学科等领域的高年级本科生和研究生的教学参考书,也可供相关领域的研究人员参考。
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精彩书摘
    1956年,在美国举行的关于智能模拟的科学研讨会上,McCarthy提出人工智能术语,标志着人工智能新学科的诞生,Newell、Simon、Shaw研制了启发程序“逻辑理论机”证明了《数学原理》中38条定理,成为第一个计算机思维的范例。20世纪60年代专家系统(expert system)的研究开发,为人工智能从理论走向应用、从学院走向市场开辟了新的途径。1960年,关于仿生学的第一次科学研讨会在美国举行,正式命名仿生学,模仿生物的性能、行为或形态、结构,研究制造类似的工程技术装置或材料。如模仿肌肉伸缩的控制装置,模仿动物脑的人工神经网络,模仿蛙眼、鸽眼的电子眼,模仿水母的超声电子耳,模仿响尾蛇的热红外线敏感器等。自动控制、控制论、人工智能、仿生学的进展为智能控制的产生与发展提供了科学技术基础。同时,为了适应复杂、多变、不确知、不确定的控制对象与环境条件,解决传统的常规控制难以胜任的控制问题,缓解控制理论研究严重脱离工程实际的危机,需要寻求新思路、新方法、新途径,促进了70年代智能控制的研究与发展。<br>    ……
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目录
前言<br>第1章 绪论<br>1.1 智能控制<br>1.1.1 智能控制发展概况<br>1.1.2 智能控制历史背景<br>1.1.3 国外智能控制研究进展<br>1.1.4 国内智能控制研究进展<br>1.2 智能控制系统<br>1.2.1 智能控制系统的概念<br>1.2.2 智能控制系统的评判<br>1.3 智能控制理论<br>1.3.1 控制理论的发展<br>1.3.2 智能控制理论的概念<br>1.4 智能控制论<br>1.4.1 控制论的发展<br>1.4.2 人工智能的发展<br>1.4.3 智能控制论的概念<br>1.5 小结<br>思考题<br><br>第2章 智能控制论的学科架构<br>2.1 智能控制论的研究对象<br>2.1.1 广义智能控制系统<br>2.1.2 智能广义控制系统<br>2.2 智能控制论的学科内容<br>2.2.1 广义智能控制系统协同建模<br>2.2.2 广义智能控制系统协同分析<br>2.2.3 广义智能控制系统协同设计<br>2.3 智能控制论的科学方法<br>2.4 智能控制论的学科架构<br>2.5 小结<br>思考题<br><br>第3章 自寻优智能控制<br>3.1 人的自寻优性能<br>3.2 自寻优控制的概念<br>3.3 自寻优控制器的结构<br>3.4 自寻优控制的方法<br>3.4.1 极值搜索自寻优控制方法<br>3.4.2 区间优选自寻优控制方法<br>3.5 多级自寻优控制系统<br>3.5.1 多级自寻优控制系统的结构<br>3.5.2 多级自寻优控制系统的方法<br>3.6 自寻优控制系统的应用<br>3.6.1 锅炉燃烧过程的自寻优控制系统<br>3.6.2 热风炉燃烧过程的自寻优控制系统<br>3.7 小结<br>思考题<br><br>第4章 自学习智能控制<br>4.1 自学习控制模型<br>4.1.1 自学习控制的概念<br>4.1.2 自学习控制系统的结构<br>4.1.3 自学习控制器的设计原理<br>4.2 广义机器学习<br>4.2.1 机器学习的概念与方法<br>4.2.2 基于知识的机器学习<br>4.2.3 基于神经网络的机器学习<br>4.2.4 基于模式识别的机器学习<br>4.3 自学习控制系统<br>4.3.1 基于知识推理的自学习控制系统<br>4.3.2 基于神经网络的自学习控制系统<br>4.3.3 基于模式识别的自学习控制系统<br>4.4 产生式自学习控制系统<br>4.4.1 产生式自学习控制系统的结构<br>4.4.2 产生式自学习控制系统的原理<br>4.4.3 产生式自学习控制系统的实验<br>4.5 小结<br>思考题<br><br>第5章 自识别智能控制<br>5.1 人的自识别智能控制<br>5.1.1 人的自识别性能和机制<br>5.1.2 人的运动控制性能和机制<br>5.2 工程自识别智能控制<br>5.2.1 工程自识别智能控制的概念<br>5.2.2 工程自识别控制系统的概念<br>5.2.3 工程自识别智能控制系统的类型<br>5.3 自识别控制系统的方法<br>5.3.1 视觉图像的自识别方法<br>5.3.2 物景分析的自识别方法<br>5.3.3 自然语音的自识别方法<br>5.4 自识别控制系统的结构<br>5.4.1 机器视觉系统<br>5.4.2 机器听觉系统<br>5.4.3 自然语言人-机对话系统<br>5.5 自识别智能控制系统的应用<br>5.5.1 球磨机磨音自识别控制系统<br>5.5.2 窑炉炉膛火焰自识别控制系统<br>5.5.3 汽车驾驶路况自识别控制系统<br>5.6 小结<br>思考题<br><br>第6章 自适应智能控制<br>6.1 自适应控制的概念<br>6.2 自适应模型<br>6.2.1 自适应模型的概念<br>6.2.2 自适应模型的结构方案<br>6.2.3 自适应模型的设计方法<br>6.2.4 自适应模型的类别<br>6.3 自适应控制系统设计原理<br>6.3.1 自校正控制系统<br>6.3.2 模型参考自适应控制系统<br>6.4 自适应控制系统的类型<br>6.5 自适应控制的方法和技术<br>6.5.1 基于神经网络的自适应控制方法<br>6.5.2 基于神经网络的自适应建模方法<br>6.5.3 基于专家系统的自适应建模方法<br>6.6 自适应控制系统的应用<br>6.7 小结<br>思考题<br><br>第7章 自稳定智能控制<br>7.1 稳定性的概念<br>7.2 人体自稳定控制的启示<br>7.2.1 人体生理状态自稳定控制系统<br>7.2.2 人体运动姿态自稳定控制系统<br>7.2.3 人群组织的自稳定控制系统<br>7.3 自稳定控制的概念和类型<br>7.3.1 自稳定性的概念<br>7.3.2 自稳定控制系统的类型<br>7.4 自稳定控制的方法和技术<br>7.4.1 主动自稳定控制<br>7.4.2 被动自稳定控制<br>7.5 拟人运动姿态自稳定智能控制系统<br>7.6 倒立摆自稳定控制系统<br>7.6.1 倒立摆自稳定控制概念<br>7.6.2 倒立摆自稳定控制方法<br>7.6.3 倒立摆仿人智能控制系统<br>7.7 小结<br>思考题<br><br>第8章 自组织智能控制<br>8.1 人体组织的自组织性能<br>8.2 人群组织的自组织性能<br>8.3 工程自组织控制系统<br>8.4 大系统自组织控制<br>8.4.1 大系统的基本控制结构<br>8.4.2 大系统控制结构自组织<br>8.5 拟人自组织控制系统<br>8.5.1 拟人体自组织控制系统<br>8.5.2 拟人群自组织控制系统<br>8.6 自组织智能控制的应用<br>8.7 小结<br>思考题<br><br>第9章 自协调智能控制<br>9.1 协调学<br>9.1.1 协调学的学科创立<br>9.1.2 协调学的学科构架<br>9.2 人体的多级协调控制系统<br>9.2.1 人体神经多级协调控制系统<br>9.2.2 人体体液多级协调控制系统<br>9.2.3 人体“神经+体液”双重协调控制体制<br>9.2.4 人体经络多级协调控制系统<br>9.3 多变量协调控制系统<br>9.3.1 多变量协调控制理论的提出<br>9.3.2 多变量协调控制理论概要<br>9.3.3 多变量协调控制理论的应用<br>9.4 大系统协调控制<br>9.4.1 大系统的可协调性<br>9.4.2 大系统的结构可协调性<br>9.4.3 大系统的递阶协调控制<br>9.4.4 大系统的分散协调控制<br>9.5 智能协调控制<br>9.5.1 智能协调控制的概念<br>9.5.2 基于知识的多级智能协调控制<br>9.5.3 基于神经的多段智能协调控制<br>9.6 社会协调控制<br>9.6.1 社会协调学<br>9.6.2 社会协调控制系统<br>9.6.3 不同社会经济体制的协调控制<br>9.7 小结<br>思考题<br><br>第10章 展望<br>10.1 《智能控制论》重点回顾<br>10.2 智能控制论学科展望<br>思考题<br>致谢<br>参考文献
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