智能控制論內(nèi)容簡介

《智能控制論》內(nèi)容簡介：智能控制論（intelligent cybemetics）研究生物與機(jī)器的智能控制過程的共同規(guī)律，是基于廣義智能、面向廣義控制的廣義智能控制理論，是控制論向智能水平高度發(fā)展的新分支。

《智能控制論》是關(guān)于智能控制論學(xué)科的專著，以“智能特性”為綱編排全書內(nèi)容，如自尋優(yōu)、自學(xué)習(xí)、自識別、自適應(yīng)、自穩(wěn)定、自組織、自協(xié)調(diào)等，重點研究擬人的智能控制系統(tǒng)。

《智能控制論》可作為控制學(xué)科、智能學(xué)科等領(lǐng)域的高年級本科生和研究生的教學(xué)參考書，也可供相關(guān)領(lǐng)域的研究人員參考。

前言

第1章 緒論

1.1 智能控制

1.1.1 智能控制發(fā)展概況

1.1.2 智能控制歷史背景

1.1.3 國外智能控制研究進(jìn)展

1.1.4 國內(nèi)智能控制研究進(jìn)展

1.2 智能控制系統(tǒng)

1.2.1 智能控制系統(tǒng)的概念

1.2.2 智能控制系統(tǒng)的評判

1.3 智能控制理論

1.3.1 控制理論的發(fā)展

1.3.2 智能控制理論的概念

1.4 智能控制論

1.4.1 控制論的發(fā)展

1.4.2 人工智能的發(fā)展

1.4.3 智能控制論的概念

1.5 小結(jié)

思考題

第2章 智能控制論的學(xué)科架構(gòu)

2.1 智能控制論的研究對象

2.1.1 廣義智能控制系統(tǒng)

2.1.2 智能廣義控制系統(tǒng)

2.2 智能控制論的學(xué)科內(nèi)容

2.2.1 廣義智能控制系統(tǒng)協(xié)同建模

2.2.2 廣義智能控制系統(tǒng)協(xié)同分析

2.2.3 廣義智能控制系統(tǒng)協(xié)同設(shè)計

2.3 智能控制論的科學(xué)方法

2.4 智能控制論的學(xué)科架構(gòu)

2.5 小結(jié)

思考題

第3章 自尋優(yōu)智能控制

3.1 人的自尋優(yōu)性能

3.2 自尋優(yōu)控制的概念

3.3 自尋優(yōu)控制器的結(jié)構(gòu)

3.4 自尋優(yōu)控制的方法

3.4.1 極值搜索自尋優(yōu)控制方法

3.4.2 區(qū)間優(yōu)選自尋優(yōu)控制方法

3.5 多級自尋優(yōu)控制系統(tǒng)

3.5.1 多級自尋優(yōu)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

3.5.2 多級自尋優(yōu)控制系統(tǒng)的方法

3.6 自尋優(yōu)控制系統(tǒng)的應(yīng)用

3.6.1 鍋爐燃燒過程的自尋優(yōu)控制系統(tǒng)

3.6.2 熱風(fēng)爐燃燒過程的自尋優(yōu)控制系統(tǒng)

3.7 小結(jié)

思考題

第4章 自學(xué)習(xí)智能控制

4.1 自學(xué)習(xí)控制模型

4.1.1 自學(xué)習(xí)控制的概念

4.1.2 自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

4.1.3 自學(xué)習(xí)控制器的設(shè)計原理

4.2 廣義機(jī)器學(xué)習(xí)

4.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的概念與方法

4.2.2 基于知識的機(jī)器學(xué)習(xí)

4.2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)

4.2.4 基于模式識別的機(jī)器學(xué)習(xí)

4.3 自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)

4.3.1 基于知識推理的自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)

4.3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)

4.3.3 基于模式識別的自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)

4.4 產(chǎn)生式自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)

4.4.1 產(chǎn)生式自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

4.4.2 產(chǎn)生式自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的原理

4.4.3 產(chǎn)生式自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的實驗

4.5 小結(jié)

思考題

第5章 自識別智能控制

5.1 人的自識別智能控制

5.1.1 人的自識別性能和機(jī)制

5.1.2 人的運動控制性能和機(jī)制

5.2 工程自識別智能控制

5.2.1 工程自識別智能控制的概念

5.2.2 工程自識別控制系統(tǒng)的概念

5.2.3 工程自識別智能控制系統(tǒng)的類型

5.3 自識別控制系統(tǒng)的方法

5.3.1 視覺圖像的自識別方法

5.3.2 物景分析的自識別方法

5.3.3 自然語音的自識別方法

5.4 自識別控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

5.4.1 機(jī)器視覺系統(tǒng)

5.4.2 機(jī)器聽覺系統(tǒng)

5.4.3 自然語言人-機(jī)對話系統(tǒng)

5.5 自識別智能控制系統(tǒng)的應(yīng)用

5.5.1 球磨機(jī)磨音自識別控制系統(tǒng)

5.5.2 窯爐爐膛火焰自識別控制系統(tǒng)

5.5.3 汽車駕駛路況自識別控制系統(tǒng)

5.6 小結(jié)

思考題

第6章 自適應(yīng)智能控制

6.1 自適應(yīng)控制的概念

6.2 自適應(yīng)模型

6.2.1 自適應(yīng)模型的概念

6.2.2 自適應(yīng)模型的結(jié)構(gòu)方案

6.2.3 自適應(yīng)模型的設(shè)計方法

6.2.4 自適應(yīng)模型的類別

6.3 自適應(yīng)控制系統(tǒng)設(shè)計原理

6.3.1 自校正控制系統(tǒng)

6.3.2 模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)

6.4 自適應(yīng)控制系統(tǒng)的類型

6.5 自適應(yīng)控制的方法和技術(shù)

6.5.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制方法

6.5.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)建模方法

6.5.3 基于專家系統(tǒng)的自適應(yīng)建模方法

6.6 自適應(yīng)控制系統(tǒng)的應(yīng)用

6.7 小結(jié)

思考題

第7章 自穩(wěn)定智能控制

7.1 穩(wěn)定性的概念

7.2 人體自穩(wěn)定控制的啟示

7.2.1 人體生理狀態(tài)自穩(wěn)定控制系統(tǒng)

7.2.2 人體運動姿態(tài)自穩(wěn)定控制系統(tǒng)

7.2.3 人群組織的自穩(wěn)定控制系統(tǒng)

7.3 自穩(wěn)定控制的概念和類型

7.3.1 自穩(wěn)定性的概念

7.3.2 自穩(wěn)定控制系統(tǒng)的類型

7.4 自穩(wěn)定控制的方法和技術(shù)

7.4.1 主動自穩(wěn)定控制

7.4.2 被動自穩(wěn)定控制

7.5 擬人運動姿態(tài)自穩(wěn)定智能控制系統(tǒng)

7.6 倒立擺自穩(wěn)定控制系統(tǒng)

7.6.1 倒立擺自穩(wěn)定控制概念

7.6.2 倒立擺自穩(wěn)定控制方法

7.6.3 倒立擺仿人智能控制系統(tǒng)

7.7 小結(jié)

思考題

第8章 自組織智能控制

8.1 人體組織的自組織性能

8.2 人群組織的自組織性能

8.3 工程自組織控制系統(tǒng)

8.4 大系統(tǒng)自組織控制

8.4.1 大系統(tǒng)的基本控制結(jié)構(gòu)

8.4.2 大系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)自組織

8.5 擬人自組織控制系統(tǒng)

8.5.1 擬人體自組織控制系統(tǒng)

8.5.2 擬人群自組織控制系統(tǒng)

8.6 自組織智能控制的應(yīng)用

8.7 小結(jié)

思考題

第9章 自協(xié)調(diào)智能控制

9.1 協(xié)調(diào)學(xué)

9.1.1 協(xié)調(diào)學(xué)的學(xué)科創(chuàng)立

9.1.2 協(xié)調(diào)學(xué)的學(xué)科構(gòu)架

9.2 人體的多級協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)

9.2.1 人體神經(jīng)多級協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)

9.2.2 人體體液多級協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)

9.2.3 人體“神經(jīng) 體液”雙重協(xié)調(diào)控制體制

9.2.4 人體經(jīng)絡(luò)多級協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)

9.3 多變量協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)

9.3.1 多變量協(xié)調(diào)控制理論的提出

9.3.2 多變量協(xié)調(diào)控制理論概要

9.3.3 多變量協(xié)調(diào)控制理論的應(yīng)用

9.4 大系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制

9.4.1 大系統(tǒng)的可協(xié)調(diào)性

9.4.2 大系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)可協(xié)調(diào)性

9.4.3 大系統(tǒng)的遞階協(xié)調(diào)控制

9.4.4 大系統(tǒng)的分散協(xié)調(diào)控制

9.5 智能協(xié)調(diào)控制

9.5.1 智能協(xié)調(diào)控制的概念

9.5.2 基于知識的多級智能協(xié)調(diào)控制

9.5.3 基于神經(jīng)的多段智能協(xié)調(diào)控制

9.6 社會協(xié)調(diào)控制

9.6.1 社會協(xié)調(diào)學(xué)

9.6.2 社會協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)

9.6.3 不同社會經(jīng)濟(jì)體制的協(xié)調(diào)控制

9.7 小結(jié)

思考題

第10章 展望

10.1 《智能控制論》重點回顧

10.2 智能控制論學(xué)科展望

思考題

致謝

參考文獻(xiàn)2100433B

序篇　智能控制理論

0.1　控制理論和產(chǎn)生及其發(fā)展

0.2　智能控制的生產(chǎn)及其發(fā)展

0.3　傳統(tǒng)控制和智能控制

0.4　智能控制論

0.5　智能控制的基礎(chǔ)及學(xué)科范疇

0.6　本書學(xué)習(xí)指南

第一篇　智能控制的新學(xué)科基礎(chǔ)

第1章　思維科學(xué)與智能模擬

1.1　信息社會與思維科學(xué)

1.2　思維的神經(jīng)基礎(chǔ)

1.3　智能模擬

1.4　智能模擬中的科學(xué)方法論

1.5　智能控制與智能模擬

第2章　模糊邏輯與粗糙集合

2.1　模糊數(shù)學(xué)的創(chuàng)立及發(fā)展

2.2　經(jīng)典集合及其運算

2.3　模糊集合及其運算

2.4　模糊集合與經(jīng)典集合的聯(lián)系

2.5　隸屬函數(shù)

2.6　模糊矩陣與模糊關(guān)系

2.7　模糊向量

2.8　模糊邏輯和模糊推理

2.9　粗糙集合

第3章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計算機(jī)智能

3.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的概述

3.2　腦與神經(jīng)系統(tǒng)

3.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)規(guī)則

3.4　典型前向網(wǎng)絡(luò)——BP網(wǎng)絡(luò)

3.5　典型反饋網(wǎng)絡(luò)——Hopfield網(wǎng)絡(luò)

3.6　小腦模型關(guān)聯(lián)控制器——CMAC網(wǎng)絡(luò)

3.7　大腦自組織特征映射模型——Kohonen網(wǎng)絡(luò)

3.8　基于概率式學(xué)習(xí)的Boltzmann機(jī)模型

3.9　其它類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第4章　遺傳算法與人工生命

第5章　復(fù)雜開放系統(tǒng)的自組織理論

第6章　物元分析與可拓集合

第二篇　智能控制的知識工程和信息科學(xué)基礎(chǔ)

第三篇　智能控制理論與系統(tǒng)設(shè)計

第四篇　智能控制的工程應(yīng)用

參考文獻(xiàn)

附錄　本書作者及其合作者1999-2005的發(fā)表的學(xué)術(shù)論文、著作目錄2100433B

全書共四篇。一、智能控制的新學(xué)科基礎(chǔ)：思維科學(xué)，智能模擬，模糊邏輯，粗糙集合，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，人工生命，混飩理論及可抗集合；二、智能控制的知識工程和信息科學(xué)基礎(chǔ)；三、智能控制理論與系統(tǒng)設(shè)計：多級送階智能控制，專家控制，模糊控制，神經(jīng)控制，仿人智能控制，基于模式識別的智能控制，多模變結(jié)構(gòu)智能控制，學(xué)習(xí)控制，混飩控制及可拓控制；四、模糊控制、神經(jīng)控制和智能控制在工業(yè)過程、運動工具、機(jī)器人及家電產(chǎn)品中20個內(nèi)容翔實、新穎的應(yīng)用實例。

本書涉及多個學(xué)科前沿，取材廣泛，內(nèi)容新穎，構(gòu)思巧妙，結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)，深入淺出，啟發(fā)思維，理論聯(lián)系實際?？蓾M足多種學(xué)科和不同層次教學(xué)和科研人員的需求，可作為高等學(xué)校自動控制、自動化、電子工程、機(jī)電工程、航天工程、機(jī)器人、計算機(jī)應(yīng)用等相關(guān)專業(yè)高年級本科生、碩士生、博士生的教材，對于博士后人員、出國留學(xué)人員及廣大科技人員也具有重要的參考價值。

李士勇，哈爾濱工業(yè)大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師。1967年畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)，1983年獲工學(xué)碩士學(xué)位。1992年至1993年在日本千葉工業(yè)大學(xué)從事模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和智能控制研究工作?，F(xiàn)為黑龍江省優(yōu)秀專家，國家模糊控制技術(shù)生產(chǎn)力促進(jìn)中心專家，中國自動化學(xué)會智能自動化專業(yè)委員會委員，《計算機(jī)測量與控制》雜志編委。獲國家級獎4項，省、部級獎6項，發(fā)表論文80余篇。編著教材與專著4部，其中《模糊控制·神經(jīng)控制和智能控制論》榮獲全國優(yōu)秀科技圖書獎，并躋身于十大領(lǐng)域中國論文被引頻次最高的前50部專著與譯著排行榜。目前主要從事模糊控制、神經(jīng)控制、智能控制、智能優(yōu)化算法、非線性科學(xué)與復(fù)雜系統(tǒng)理論及其應(yīng)用的研究與教學(xué)工作。