智能控制理论与技术 pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

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出版者:清华大学出版社作者:孙增圻出品人: 页数:373 译者: 出版时间:1997-04 价格:32.00元装帧:平装 isbn号码:9787302024316 丛书系列:

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具体描述

内容简介

智能控制是一门新兴的交叉学科。本书系统地介绍了智能控制的理论和主要技术内容，其中包括

模糊逻辑控制、神经网络控制、专家控制、学习控制、分层递阶控制及遗传算法等。每部分自成体系，而又

互相联系。它们构成了智能控制的主要理论和技术的框架。本书取材新颖，内容丰富，弥补了当前智能控

制缺乏系统性资料的不足。

本书可作为信息、自动化及计算机应用等专业的本科生及研究生的教材及参考书，也可供有关教师

和科技工作者参考。

《数据挖掘与知识发现导论》本书旨在为读者提供一个全面而深入的数据挖掘与知识发现的入门指导。在信息爆炸的时代，海量数据蕴含着巨大的价值，如何从这些数据中提取有用的信息和知识，成为各行各业面临的重要挑战。本书正是为了应对这一挑战而编写，它系统地介绍了数据挖掘的基本概念、核心技术、典型算法以及实际应用，帮助读者掌握从原始数据转化为有意义洞察的关键能力。第一部分：数据挖掘基础本部分首先阐述了数据挖掘的定义、目标和应用领域，强调其在商业智能、科学研究、医疗保健、金融分析等诸多方面的不可或缺性。我们将追溯数据挖掘的发展历程，梳理其与统计学、机器学习、数据库技术等相关学科的联系与区别。接着，本书深入探讨了数据挖掘过程的关键步骤，包括数据理解、数据准备、模型构建、模型评估和知识部署。我们详细讲解了在数据准备阶段所面临的挑战，例如数据清洗（处理缺失值、噪声、异常值）、数据集成（合并来自不同源的数据）、数据变换（如规范化、离散化）以及数据规约（降维、特征选择）。理解并掌握这些预处理技术，是构建高效数据挖掘模型的基础。第二部分：核心数据挖掘技术与算法本部分是本书的核心内容，我们将逐一介绍几种主流的数据挖掘技术，并结合具体的算法进行讲解。分类（Classification）：分类是预测数据所属类别的过程。本书将详细介绍经典的分类算法，包括：决策树（Decision Trees）：包括ID3、C4.5、CART等算法，讲解如何构建易于理解和解释的树状模型。朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于概率理论的简单而强大的分类器。支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：介绍其在高维空间中的分类能力，以及核函数的应用。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）：基于实例的学习方法。神经网络（Neural Networks）：初步介绍感知机、多层感知机等基本概念，为后续更复杂的模型打下基础。聚类（Clustering）：聚类是将相似的数据点分组的过程，它用于发现数据中的自然分组。我们将讲解： K-Means算法：一种广泛使用的划分式聚类算法。层次聚类（Hierarchical Clustering）：包括凝聚型和分裂型方法，用于构建数据点的层次结构。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：一种基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的簇并处理噪声。关联规则挖掘（Association Rule Mining）：旨在发现数据项集之间有趣的关联关系，常用于市场篮子分析。本书将重点介绍： Apriori算法：经典的频繁项集生成算法。 FP-Growth算法：一种更高效的关联规则挖掘算法。评估指标：如支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift），用于衡量规则的有效性。异常检测（Anomaly Detection）：识别数据中与其他数据点显著不同的观测值。我们将讨论：基于统计的方法基于距离的方法基于密度的方法第三部分：高级主题与应用本部分将进一步拓展数据挖掘的视野，介绍一些更高级的主题和实际应用。序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）：分析数据中事件发生的顺序，常用于用户行为分析、网站导航分析等。文本挖掘（Text Mining）：处理和分析非结构化文本数据，提取文本中的信息和知识，如情感分析、主题建模等。时间序列分析（Time Series Analysis）：分析带有时间戳的数据，识别趋势、季节性、周期性等模式，进行预测。模型评估与选择：详细介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，以及交叉验证等模型选择技术，确保模型的泛化能力。数据挖掘工具与平台：简要介绍一些流行的数据挖掘软件和编程库，如Python中的Scikit-learn、Pandas、NLTK，R语言，以及Weka、RapidMiner等可视化工具。第四部分：数据挖掘的实际案例为了帮助读者更好地理解理论知识，本书将穿插多个实际案例，涵盖不同领域的应用，例如：客户细分与精准营销：利用聚类和分类技术为不同客户群体制定个性化营销策略。欺诈检测：运用异常检测和分类算法识别信用卡欺诈、保险欺诈等。推荐系统：基于用户行为和物品属性，构建个性化推荐引擎。医疗诊断辅助：通过分析病历数据，辅助医生进行疾病诊断。金融风险评估：构建模型预测信贷风险、股票价格波动等。学习目标通过学习本书，读者将能够： 1. 理解数据挖掘的核心概念、流程和挑战。 2. 掌握常见的数据预处理技术，为数据挖掘做好准备。 3. 熟悉并能应用多种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。 4. 学会评估和选择合适的数据挖掘模型。 5. 初步了解文本挖掘、序列模式挖掘等高级主题。 6. 能够分析和解决实际问题中遇到的数据挖掘任务。本书内容逻辑清晰，语言通俗易懂，既适合作为高等院校相关专业的教材，也适合数据分析师、软件工程师、市场研究人员以及任何对数据挖掘和知识发现感兴趣的读者。我们相信，通过本书的学习，读者将能够掌握驾驭数据、发掘价值的强大能力，从而在日益复杂的数据驱动世界中取得成功。

作者简介

不增圻江苏靖江人，1943年生。1966年毕业

于清华大学自动控制系，留校工作。1981年在瑞典获

博士学位。现为清华大学计算机系教授、博上生导师。

主要从事智能控制、机器人、神经网络及模糊系统等

方面的研究和教学。共有已鉴定的研究成果9项，发表

论文100余篇，此前已编著有《控制系统的计算机辅助设计》、《计算机

控制理论及应用》、《机器人智能控制》、《系统分析与控制》等书。

目录信息

目录
前言
第1章绪论
1.1智能控制的基本概念
1.1.1智能控制的研究对象
1.1.2智能控制系统
1.1.3智能控制系统的基本结构
1.1.4智能控制系统的主要功能特点
1.1.5智能控制研究的数学工具
1.2智能控制的发展概况
1.3智能控制理论
参考文献
第2章模糊逻辑控制
2.1概述
2.1.1模糊控制与智能控制
2.1.2模糊集合与模糊数学的概念
2.1.3模糊控制的发展和应用概况
2.2模糊集合及其运算
2.2.1模糊集合的定义及表示方法
2.2.2模糊集合的基本运算
2.2.3模糊集合运算的基本性质
2.2.4模糊集合的其它类型运算
2.3模糊关系
2.3.1模糊关系的定义及表示
2.3.2模糊关系的合成
2.4模糊逻辑与近似推理
2.4.1语言变量
2.4.2模糊蕴含关系
2.4.3近似推理
2.4.4模糊蕴含关系运算方法的比较和选择
2.4.5合成运算方法的选择
2.4.6句子连接关系的逻辑运算
2.5基于控制规则库的模糊推理
2.5.1模糊推理的基本方法
2.5.2模糊推理的性质
2.5.3模糊控制中几种常见的模糊推理类型
2.6模糊控制的基本原理
2.6.1模糊控制器的基本结构和组成
2.6.2模糊化运算
2.6.3数据库
2.6.4规则库
2.6.5模糊推理与清晰化计算
2.6.6论域为离散时模糊控制的离线计算
2.7模糊控制系统的分析和设计
2.7.1模糊模型表示
2.7.2模糊系统分析
2.7.3模糊系统设计
2.7.4基于Takagi－Sugeno模型的稳定性分析和设计
2.7.5基于模糊状态方程模型的系统分析和设计
2.8自适应模糊控制
2.8.1基于性能反馈的直接自适应模糊控制
2.8.2基于模糊模型求逆的间接自适应模糊控制
参考文献
第3章神经网络控制
3.1概述
3.1.1神经元模型
3.1.2人工神经网络
3.1.3生物神经网络系统与计算机处理信息的比较
3.1.4神经网络的发展概况
3.2前馈神经网络
3.2.1感知器网络
3.2.2BP网络
3.2.3BP网络学习算法的改进
3.2.4神经网络的训练
3.3反馈神经网络
3.3.1离散H0pfield网络
3.3.2连续Hopfield网络
3.3.3Boltzmann机
3.4局部逼近神经网络
3.4.1CMAC神经网络
3.4.2B样条神经网络
3.4.3径向基函数神经网络
3.5模糊神经网络
3.5.1基于标准模型的模糊神经网络
3.5.2基于Takagi－Sugeno模型的模糊神经网络
3.6基于神经网络的系统建模与辨识
3.6.1概述
3.6.2逼近理论与网络建模
3.6.3利用多层静态网络的系统辨识
3.6.4利用动态网络的系统辨识
3.7神经网络控制
3.7.1概述
3.7.2神经网络控制结构
3.7.3基于全局逼近神经网络的控制
3.7.4基于局部逼近神经网络的控制
3.7.5模糊神经网络控制
3.7.6有待解决的问题
3.8神经网络在机器人控制中的应用
3.8.1神经网络运动学控制
3.8.2神经网络动力学控制
3.8.3神经网络路径规划
参考文献
第4章专家控制
4.1概述
4.1.1专家控制的由来
4.1.2专家系统
4.1.3专家控制的研究状况和分类
4.2专家控制的基本原理
4.2.1专家控制的功能目标
4.2.2控制作用的实现
4.2.3设计规范和运行机制
4.3专家控制系统的典型结构
4.3.1系统结构
4.3.2系统实现
4.4专家控制的例示
4.4.1自动调整过程
4.4.2自动调整过程的实现
4.5专家控制技术的研究课题
4.5.1实时推理
4.5.2知识获取
4.5.3专家控制系统的稳定性分析
4.6一种仿人智能控制
4.6.1概念和定义
4.6.2原理和结构
4.6.3仿人智能控制的特点
参考文献
第5章学习控制
5.1概述
5.1.1学习控制问题的提出
5.1.2学习控制的表述
5.1.3学习控制和自适应控制
5.1.4学习控制的研究状况和分类
5.2基于模式识别的学习控制
5.2.1学习控制系统的一般形式
5.2.2模式分类
5.2.3可训练控制器
5.2.4线性再励学习控制
5.2.5Bayes学习控制
5.2.6基于模式识别的其他学习控制方法
5.2.7研究课题
5.3基于迭代和重复的学习控制
5.3.1迭代和重复自学习控制的基本原理
5.3.2异步自学习控制
5.3.3异步自学习控制时域法
5.3.4异步自学习控制频域法
5.4联结主义学习控制
5.4.1基本思想
5.4.2联结主义学习系统的实现原理
5.4.3联结主义学习控制系统的结构
5.4.4研究课题
参考文献
第6章分层递阶智能控制
6.1一般结构原理
6.2组织级
6.3协调级
6.3.1协调级的原理结构
6.3.2Petri网翻译器
6.3.3协调级的Petri网结构
6.3.4协调级结构的决策和学习
6.4执行级
参考文献
第7章遗传算法
7.1概述
7.2遗传算法的工作原理及操作步骤
7.2.1遗传算法的基本操作
7.2.2遗传算法的模式理论
7.3遗传算法的实现及改进
7.3.1遗传算法的实现
7.3.2遗传算法的改进
7.3.3改进的遗传算法举例
7.4遗传算法应用举例
7.4.1遗传算法在模糊逻辑控制中的应用
7.4.2遗传算法在神经网络控制中的应用
7.4.3用遗传算法进行路径规划
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

☆☆☆☆☆

用户评价

☆☆☆☆☆

这本书在技术细节上可谓是“干货满满”，一点也没有水分。它深入剖析了各种“智能”的实现方式，比如“神经网络控制”和“遗传算法控制”。神经网络控制让我联想到人工智能在识别和学习方面的能力，书中详细介绍了如何利用神经网络来逼近复杂的系统模型，或者直接作为控制器来学习最优的控制策略。这对于那些难以建立精确数学模型的非线性系统来说，提供了一种有效的解决方案。而遗传算法控制则更像是一种“进化”的过程，通过模拟生物的进化机制，不断搜索最优的控制参数。书中对遗传算法的编码、选择、交叉、变异等算子都进行了详细的讲解，并且展示了如何将其应用于控制器设计。这让我看到了通过“试错”和“优化”来获得智能控制的可能性。虽然这些算法的实现需要一定的编程能力和计算资源，但其带来的高性能和灵活性是显而易见的。这本书更像是一本“工具箱”，里面装满了各种高效率的“工具”，等待着有心人去学习和运用，去解决实际工程中的难题。

☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，还以为是讲怎么让机器人更聪明，结果翻开一看，讲的都是一些我闻所未闻的控制理论和技术。比如那个什么“模糊控制”，听起来好像很玄乎，但实际上是用来处理那些不确定、不精确的信息的，有点像我们平时做决定，不是非黑即白，而是“差不多”、“可能”那种感觉。书中还详细讲解了如何将这种模糊的思维方式用数学模型来描述，然后设计出能够根据这些模糊信息进行反应的控制器。这让我对“智能”有了新的理解，原来智能不只是算法的堆砌，更是一种处理现实世界不确定性的能力。书中列举了不少实际应用的例子，比如家电的温度控制、工业生产线的自动化等等，虽然我平时接触不到这些，但能想象到这些技术如果应用得当，确实能大大提高效率和舒适度。不过，对于我这样初学者来说，里面的一些数学公式和推导过程还是有些挑战，需要花些时间去消化理解。总体来说，这本书打开了我对控制领域的一个新视角，让我意识到原来我们身边很多看似简单的自动化设备背后，都隐藏着如此精妙的科学原理。

☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在理论深度上做得相当扎实，尤其是在“自适应控制”这部分，让我印象深刻。它不是那种一成不变的控制策略，而是能够根据系统自身的变化或者外部环境的干扰，动态地调整控制参数。想象一下，如果一个机器人手臂在搬运不同重量的物体时，它的控制系统能够自动调整力度和速度，这就大大提高了它的适应性和鲁棒性。书中对自适应控制的几种主要方法，比如梯度下降法、Lyapunov函数法等都进行了详细的阐述，并且配以大量的数学证明和仿真实例。虽然我不是学数学出身，但通过书中清晰的逻辑和严谨的推导，我还是能大致理解其核心思想。而且，书中还讨论了自适应控制在飞行器稳定、过程控制等领域的应用，让我看到了这项技术巨大的潜力。当然，要完全掌握这些理论，并能独立设计出自适应控制器，还需要大量的实践和经验积累，这无疑是一条漫长的道路。但这本书提供了一个非常好的起点，让我对如何构建更“聪明”、更“灵活”的控制系统有了更深刻的认识。

☆☆☆☆☆

这本书的章节安排让我有点意外，原本以为会是循序渐进地介绍各种控制技术，但它却直接切入了一些更前沿的话题，比如“滑模控制”和“预测控制”。滑模控制听起来就像在“滑”过某个“滑道”一样，快速而精确地将系统轨迹拉回到期望的路径，而且对外界干扰的抑制能力很强，这让我想到了某些需要快速响应的系统，比如赛车或者高速列车。书中对滑模控制的原理和设计方法进行了详细的介绍，包括如何设计切换函数和趋近律，以保证系统的鲁棒性。而预测控制则更像是“未卜先知”，它会根据对未来系统行为的预测，提前优化控制输入。这在需要考虑未来一段时间内系统状态的场合非常有优势，比如能源管理和交通流量控制。书中对各种预测控制算法，如模型预测控制（MPC）的讲解，让我觉得非常实用。这本书更适合那些已经对基础控制理论有一定了解，并希望深入研究更高级控制策略的读者，对于我这样的初学者来说，需要先打好基础，再来啃这块“硬骨头”。

☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的写作风格比较偏向学术化，语言严谨，公式推导密集，需要读者具备一定的数学功底和控制理论基础。一开始我以为它会像科普读物一样，用通俗易懂的方式介绍智能控制，但实际内容远超出了我的预期。比如在讲到“鲁棒控制”的时候，书中花了很大篇幅讨论如何设计控制器，使其在系统模型不确定或者受到外部噪声干扰时，仍能保持良好的性能。这让我理解到，现实世界中的系统往往是不完美的，而鲁棒控制正是解决这些不确定性的关键。书中介绍了各种鲁棒控制的设计方法，包括H无穷控制、LMI方法等，并且提供了大量的数学推导和理论证明，这对于我来说是一个不小的挑战，需要反复阅读和思考才能理解其中的奥妙。虽然阅读过程比较辛苦，但每当我理解一个复杂的概念或者公式时，都有一种豁然开朗的感觉，让我对智能控制有了更深层次的认识。这本书更像是一本“武林秘籍”，需要耐心和毅力才能参透其中的精髓。

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