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出版者:哈尔滨工程大学出版社

作者:吉明 姚绪梁

出品人:

页数:196

译者:

出版时间:2002-10-01

价格:8.50元

装帧:

isbn号码:9787810733618

丛书系列:

图书标签:

• 控制系统
• 鲁棒控制
• 现代控制理论
• 自适应控制
• 优化控制
• 不确定性
• 干扰抑制
• 系统稳定性
• 工程应用
• 控制设计

《智能系统设计原理与实践》 概述 在当今信息技术飞速发展的时代，智能系统已渗透到我们生活的方方面面，从自动驾驶汽车到个性化推荐引擎，从医疗诊断到金融风控，它们正在深刻地改变着社会的面貌。然而，构建一个真正强大、可靠且可解释的智能系统并非易事，它涉及到跨学科的知识融合与精妙的设计。本书《智能系统设计原理与实践》旨在为读者提供一个全面、深入的视角，剖析智能系统的核心设计理念、关键技术以及在不同领域的实际应用。本书强调的是从“如何设计”的角度出发，系统性地介绍构建高质量智能系统的理论框架与工程实现方法，而非仅仅罗列各种算法或应用案例。 核心内容 第一部分：智能系统设计的基础理论 本部分将首先建立读者对智能系统设计的宏观认知。我们将从定义智能系统入手，探讨智能的本质以及如何将其体现在工程设计中。 智能的本质与形式： 深入剖析“智能”这一概念的多维度含义，包括学习、推理、感知、决策、适应等能力。我们将探讨不同类型的智能，例如基于规则的专家系统、统计学习模型、深度神经网络以及混合智能系统，分析它们各自的优势与局限。 系统设计的原则与方法论： 介绍通用的系统设计原则，如模块化、可扩展性、可维护性、鲁棒性（此处“鲁棒性”指系统在面对不确定性、噪声或干扰时仍能保持良好性能的能力，而非本书《鲁棒控制系统》的核心内容），以及在智能系统设计中尤为重要的方面：可解释性、公平性、隐私保护与安全性。我们将探讨敏捷开发、迭代设计等工程方法论在智能系统开发中的应用。 数据作为驱动： 强调数据在智能系统中的核心作用。我们将深入探讨数据的生命周期管理，包括数据采集、预处理（清洗、规范化、特征工程）、特征选择、数据增强等关键环节。此外，还会讨论不同类型数据的特点（结构化、非结构化、半结构化）及其对系统设计的影响。 模型选择与构建： 介绍各种主流的机器学习和深度学习模型，从传统的线性模型、支持向量机，到决策树、集成方法，再到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等。重点在于分析不同模型在解决特定问题时的适用性，以及如何根据数据特性和任务需求进行合理的模型选择。 评估与验证： 详细阐述智能系统性能评估的标准与方法。我们将涵盖各种评估指标（准确率、召回率、F1值、AUC、MSE等），交叉验证、留一法等验证技术，以及如何设计有效的测试用例来衡量系统的实际表现。 第二部分：智能系统设计的关键技术 在理论基础之上，本部分将深入探讨构建智能系统所依赖的核心技术。 机器学习范式： 监督学习： 详细介绍分类和回归算法，包括逻辑回归、SVM、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、梯度提升等。讲解模型训练、调优（超参数调优）、正则化等技术。 无监督学习： 重点阐述聚类（K-means, DBSCAN）、降维（PCA, t-SNE）和关联规则挖掘等算法，探讨它们在数据探索、特征提取和异常检测中的应用。 强化学习： 介绍强化学习的基本概念（Agent, Environment, State, Action, Reward），以及Q-learning、SARSA、DQN、策略梯度等经典算法。探讨其在序列决策、机器人控制（此处“机器人控制”指强化学习在机器人动作规划等方面的应用）和游戏AI等领域的应用。 深度学习的构建块： 神经网络结构： 深入讲解前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）及其在图像识别、目标检测中的应用；循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）及其在序列数据处理（如自然语言处理、时间序列分析）中的应用；Transformer模型及其在处理长序列数据上的优势。 优化器与正则化： 详细介绍SGD、Adam、RMSprop等优化算法，以及Dropout、Batch Normalization等正则化技术，分析它们对模型训练效率和泛化能力的影响。 生成模型： 介绍变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN），探讨它们在图像生成、数据合成等方面的潜力。 自然语言处理（NLP）技术： 文本表示： 词袋模型、TF-IDF、词嵌入（Word2Vec, GloVe, FastText）以及上下文相关的嵌入（BERT, GPT系列）的原理与应用。 文本分析： 分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、主题建模（LDA）等基本任务。 文本生成： 序列到序列模型、注意力机制在机器翻译、文本摘要、对话系统中的应用。 计算机视觉（CV）技术： 图像特征提取： 传统特征（SIFT, SURF）与深度学习特征。 图像识别与分类： CNN在图像分类任务中的应用。 目标检测与分割： R-CNN系列、YOLO、SSD等模型。 图像生成与风格迁移。 智能系统的部署与集成： 模型部署： 将训练好的模型部署到云端、边缘设备或移动端。 API设计与服务化： 如何将智能功能封装成易于调用的服务。 系统集成： 将智能模块集成到现有业务流程或复杂系统中。 第三部分：智能系统设计的进阶主题与应用 在掌握了基础和关键技术后，本部分将聚焦于智能系统设计中更具挑战性的问题，以及它们在不同行业的具体应用。 可解释性AI (XAI)： 探讨为什么需要可解释性，以及LIME, SHAP等模型解释技术。介绍可解释性对信任、调试和法规遵从的重要性。 联邦学习与隐私保护： 介绍如何在不共享原始数据的情况下训练模型，保护用户隐私。 多模态智能系统： 探讨如何融合不同类型的数据（如文本、图像、音频）来构建更全面的智能系统。 智能系统在不同领域的应用： 医疗健康： 疾病诊断辅助、药物研发、个性化治疗方案。 金融服务： 欺诈检测、信用评分、量化交易、智能客服。 智能制造： 质量检测、预测性维护、生产流程优化。 智慧城市： 交通管理、能源优化、公共安全。 自动驾驶： 感知、决策、规划（此处“规划”指路径规划、行为规划等）。 伦理与社会责任： 讨论智能系统设计中可能出现的伦理困境，如偏见、歧视、失业问题，以及如何负责任地开发和应用智能技术。 学习目标 通过学习本书，读者将能够： 理解智能系统的基本原理与设计思想。 掌握常用的机器学习与深度学习算法的原理与实现。 了解自然语言处理与计算机视觉等关键技术。 学会评估和验证智能系统的性能。 掌握将智能系统部署与集成的基本方法。 认识到智能系统设计中的伦理与社会责任问题。 能够根据实际问题，设计并实现初步的智能解决方案。 目标读者 本书适合对智能系统设计感兴趣的软件工程师、数据科学家、人工智能研究者、学生以及项目经理。具备一定的编程基础（如Python）和基本的数学知识（线性代数、概率论、微积分）将有助于更好地理解本书内容。 《智能系统设计原理与实践》不仅仅是一本技术手册，更是一次深入探索智能世界的设计之旅。它将引导读者构建起扎实的理论基础，掌握先进的技术工具，并培养系统性解决问题的能力，从而在日益智能化的大潮中，创造出真正有价值、有影响力的智能应用。

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这本《鲁棒控制系统》的出版，简直是为我们这些深陷于现实世界复杂性泥潭中的工程师和研究人员打开了一扇全新的窗户。我记得第一次翻开它时，就被作者那种近乎哲学家的严谨与工程师的务实精神所深深吸引。书里没有过多冗余的数学推导，但每一个公式、每一个定理的引入都恰到好处，仿佛是为解决某个具体工程难题量身定制的钥匙。它没有直接给你一个“银弹”式的解决方案，而是耐心地引导你理解系统不确定性是如何侵蚀性能底线的。我特别欣赏它对“裕度”概念的深入剖析，不同于传统控制中对稳定性的简单保证，这本书教会我们如何在性能和鲁棒性之间找到那个微妙的平衡点，那种从容应对模型误差、外部扰动和参数漂移的自信，是光靠教科书上的经典控制理论难以给予的。它更像是一位经验丰富的老教授，在你耳边低语：别指望你的模型是完美的，而是要设计一个能容忍其不完美性的控制器。从H-无穷到$μ$-分析，作者的叙述逻辑清晰，案例选取贴近实际，比如在航空航天领域中，结构参数的微小变化可能导致灾难性后果，这本书提供的工具箱，就是确保我们能“睡个好觉”的关键所在。

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读完这本书，我最大的感受是，它彻底颠覆了我过去对“最优控制”的一些刻板印象。以往总觉得最优就是一切，但鲁棒控制的视角则提供了一个更成熟、更接近工程现实的哲学高度——“足够好且可靠”远胜于“在理想条件下完美，在现实中崩溃”。这本书在讲解各种鲁棒设计方法时，那种层层递进的逻辑感非常棒，尤其是对多目标优化与不确定性传播的讨论，简直是教科书级别的典范。我尝试用书中的LMI（线性矩阵不等式）方法来分析一个我正在研究的非线性系统简化模型，结果发现，通过巧妙地引入松弛变量，原本看似无解的非凸问题竟然变得可以求解，这种豁然开朗的感觉，只有真正动手实践过的人才能体会。它不仅仅是理论的堆砌，更是一套系统性的思维训练，它训练你的大脑去预测“最坏情况”，并提前做好防御。对于从事复杂系统建模与仿真的同仁来说，这本书提供的不仅仅是技术，更是一种面对现实挑战的战略定力。

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这本书的排版和图示设计，无疑是为那些对纯理论感到畏惧的工程师准备的“润滑剂”。很多控制理论的书籍，密密麻麻的公式堆积在一起，让人望而却步，但《鲁棒控制系统》在这方面做得极为出色。它懂得如何用简洁的图形来阐释复杂的数学概念，比如对于奇异值分解在鲁棒性分析中的应用，书中的配图生动直观地展示了系统对不同方向扰动的敏感程度，这比单纯看那些复杂的矩阵运算效率高得多。我记得有一章专门讨论了结构化奇异值（Structured Singular Value），这个概念本身就极具挑战性，但作者通过引入“剪裁”和“包络”的几何解释，让我这个曾经为此困扰许久的人，瞬间领悟了其精髓所在。它没有回避深度，但却极力在保证深度的前提下，最大化读者的可理解性，这无疑是编辑和作者协作的胜利，让高深的学术成果真正走近了工程实践的桌面上。

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坦白说，一开始我担心这本书会过于侧重于成熟且略显陈旧的经典鲁棒方法，但深入阅读后发现，作者对前沿研究的关注度非常高。它巧妙地将传统的PID控制和现代的$H_{infty}$控制并置讨论，并探讨了如何利用先进的频率响应分析工具来改进那些看似简单的经典控制器，这为我们这些在老旧设备上进行升级改造的人员提供了宝贵的思路。最令我印象深刻的是关于延迟系统的鲁棒设计部分，这是一个公认的难题，书中没有采用那种故弄玄虚的复杂构造，而是回归到时滞对增益和相位的实际影响上来分析，并给出了基于多尺度模型的辨识与控制策略。这种回归本源、务实解决问题的态度，使得这本书的价值远超出一本纯粹的学术专著，它更像是行业内的“工具箱指南”，指导我们如何用最可靠的工具去处理那些棘手的“疑难杂症”，对于工业自动化和过程控制领域的工作者来说，其指导意义不言而喻。

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这本书给我带来的最大改变，在于对“建模误差”的重新定义。在很多传统的控制教学中，建模误差往往被视为一个必须消除的“噪音”，但在《鲁棒控制系统》的世界观里，建模误差是系统内在属性的一部分，是必须被量化和拥抱的。作者通过大量的案例论证，清晰地展示了如何将不确定性建模为界限清晰的集合，而非模糊不清的范围。我特别欣赏它对“结构化不确定性”与“非结构化不确定性”的区分，这直接影响到控制器设计的复杂性和可行性。例如，在航空器的气动弹性分析中，我们面对的往往是具有明确结构的参数不确定性，这本书提供的专门分析工具箱，可以让我们避免过度保守的设计，从而在确保安全裕度的同时，最大限度地释放系统的动态性能。总而言之，它不仅仅是一本关于“如何做鲁棒控制”的书，更是一本关于“如何以成熟的心态面对真实世界不确定性”的指南，读完后，你会感觉自己在工程领域又上了一个台阶。

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