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出版者:Springer Verlag

作者:INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT/ Huang, De-shuang/ Li, Kang/ Irwin, G. W.

出品人:

頁數:1121

译者:

出版時間:

價格:3406.64元

裝幀:Pap

isbn號碼:9783540372554

叢書系列:

圖書標籤:

• 智能控製
• 自動化
• 控製係統
• 機器人
• 人工智能
• 優化算法
• 機器學習
• 工業自動化
• 嵌入式係統
• 電氣工程

《智能控製與自動化》：一部深入探索現代工程決策與係統優化的裏程碑式著作 在這日新月異的技術浪潮中，理解並駕馭復雜係統以實現最優性能，已成為驅動創新和進步的關鍵。由[作者姓名]撰寫的《智能控製與自動化》一書，正是為應對這一時代挑戰而生的學術巨著。本書並非簡單地羅列技術名詞，而是以其深刻的洞察力、嚴謹的邏輯結構和前瞻性的視野，為讀者描繪瞭一幅由先進控製理論、人工智能算法和係統工程方法交織而成的宏大畫捲。它為那些渴望在自動化領域實現突破性進展的工程師、研究人員和高年級學生提供瞭一個全麵而深入的知識體係。 本書的精髓在於其對“智能”在控製與自動化語境下的多維度解讀。它不僅僅局限於傳統的反饋控製，而是將目光投嚮瞭那些能夠感知環境、學習經驗、適應變化並做齣自主決策的係統。從生物啓發式算法到機器學習模型，從模糊邏輯到專傢係統，作者都進行瞭深入淺齣的闡述，並巧妙地將這些理論工具融入到實際的工程問題解決方案中。本書堅信，真正的智能自動化，是能夠模擬人類決策過程的復雜性，並在速度、精度和魯棒性上超越傳統方法的。 核心理論基石：構建智能決策的堅實框架 《智能控製與自動化》開篇即對現代控製理論的演進進行瞭精煉的迴顧，為讀者打下瞭堅實的基礎。作者首先梳理瞭經典的PID控製、狀態空間方法以及最優控製等傳統控製理論的原理、優勢與局限。這一迴顧並非簡單的曆史重現，而是為後續引入“智能”元素做好瞭鋪墊，凸顯瞭傳統方法在麵對非綫性、時變、不確定性強等復雜係統時的挑戰。 緊接著，本書深入探討瞭“智能”這一核心概念在控製係統中的具體體現。它詳細介紹瞭模糊邏輯控製（Fuzzy Logic Control, FLC）的原理，展示瞭如何通過模糊化、模糊推理和解模糊等步驟，將人類專傢的經驗知識轉化為控製策略。書中通過大量圖示和算例，清晰地闡述瞭模糊控製在處理主觀性強、數學模型難以建立的係統（如傢用電器、工業過程的粗調）時所展現齣的強大適應性。 另一項重要的理論基石是神經網絡（Neural Networks, NN）在控製領域的應用。本書詳細講解瞭不同類型的神經網絡結構，如前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks）、循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNN）及其變種（如LSTM、GRU），以及捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）等。作者不僅僅停留在介紹網絡結構，更側重於如何利用神經網絡進行係統建模、參數辨識、狀態估計以及直接的控製律生成。通過反嚮傳播算法、梯度下降法等訓練機製的闡釋，讀者能夠理解如何讓係統通過數據學習，從而實現對復雜動態的精準把握。 本書還專門闢齣章節，深入剖析瞭進化計算（Evolutionary Computation, EC）的強大能力。遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）、粒子群優化（Particle Swarm Optimization, PSO）、蟻群優化（Ant Colony Optimization, ACO）等經典算法的原理、特點及其在優化控製參數、路徑規劃、調度決策等問題中的應用，被描繪得淋灕盡緻。作者強調瞭這些算法在全局搜索能力和跳齣局部最優方麵的優勢，以及它們如何為自動化係統提供更具魯棒性和全局最優的解決方案。 此外，專傢係統（Expert Systems）作為早期人工智能在工程領域的重要應用，也在本書中得到瞭充分的討論。通過知識錶示、推理機製和用戶接口的設計，專傢係統能夠模擬人類專傢的知識和經驗，為復雜的決策過程提供支持。本書通過具體的案例，展示瞭專傢係統在故障診斷、設備維護、生産調度等領域的應用潛力。 先進技術融閤：驅動自動化係統的創新升級 《智能控製與自動化》並非理論的堆砌，其價值更在於將這些先進理論與實際工程應用相結閤。本書中的許多章節都聚焦於如何利用這些智能工具來解決現實世界中的自動化難題。 在機器人控製領域，本書詳細闡述瞭如何將機器學習算法應用於機器人的感知、導航和操作。例如，通過深度學習模型對傳感器數據進行分析，實現對環境的精準識彆和定位；利用強化學習（Reinforcement Learning, RL）訓練機器人執行復雜任務，使其能夠在未知環境中自主學習並優化動作策略。書中探討瞭從學習軌跡跟蹤到學習復雜抓取動作的各種應用場景，展示瞭智能控製如何賦予機器人更強的靈活性和自主性。 在工業自動化方麵，本書重點介紹瞭智能優化和調度係統。通過將機器學習模型與生産流程相結閤，可以實現對生産計劃的實時優化，預測設備故障，減少停機時間，提高生産效率。例如，利用時間序列分析預測原材料需求，利用迴歸模型預測産品産量，利用聚類分析對客戶需求進行分組，從而實現更精細化的生産管理。模糊邏輯和遺傳算法也被廣泛應用於生産綫調度、資源分配和質量控製等關鍵環節，以應對復雜多變的生産環境。 在智能交通係統（Intelligent Transportation Systems, ITS）中，本書也展現瞭智能控製的巨大潛力。從交通信號燈的自適應控製，到車輛軌跡的預測與路徑規劃，再到自動駕駛技術的實現，都離不開智能控製理論的支持。例如，利用神經網絡對交通流量進行建模和預測，利用強化學習優化交通信號配時，利用計算機視覺技術實現對車輛和行人的檢測與跟蹤。 此外，本書還觸及瞭智能電網、智能樓宇、醫療自動化等多個前沿領域。在智能電網中，智能控製能夠幫助實現能源的優化調度、負電荷的需求響應以及可再生能源的整閤。在智能樓宇中，智能控製係統能夠根據室內外環境參數和人員活動情況，自動調節照明、溫濕度和通風，實現節能和舒適性的最大化。在醫療自動化領域，智能控製技術被應用於手術機器人、藥物輸送係統以及疾病診斷輔助係統，極大地提升瞭醫療服務的效率和精度。 深度分析與前瞻展望：洞悉未來發展趨勢 《智能控製與自動化》的另一大亮點在於其對未來發展趨勢的深刻洞察。作者在討論現有技術的同時，也積極展望瞭智能控製與自動化領域未來的可能方嚮。 書中探討瞭“自適應控製”（Adaptive Control）和“魯棒控製”（Robust Control）在智能係統中的重要性，強調瞭如何設計能夠應對模型不確定性和外部乾擾的控製係統。同時，也對“分布式智能控製”（Distributed Intelligent Control）和“群體智能”（Swarm Intelligence）等新興概念進行瞭介紹，預示著未來自動化係統將更加傾嚮於協作和去中心化。 作者還深入分析瞭“模型預測控製”（Model Predictive Control, MPC）與機器學習的結閤。MPC通過對未來係統行為的預測來製定最優控製策略，而機器學習則能夠提供更精確的模型或直接生成控製律。這種融閤有望在更廣泛的範圍內實現高性能的動態係統控製。 此外，對“人機協作”（Human-Robot Collaboration）和“可解釋人工智能”（Explainable AI, XAI）的探討，也體現瞭本書的廣度和深度。在人機協作方麵，本書強調瞭如何設計能夠與人類順暢交互，並能理解和響應人類意圖的自動化係統。在可解釋人工智能方麵，作者指齣，隨著智能係統日益復雜，理解其決策過程變得至關重要，尤其是在安全攸關的應用中，XAI將成為未來發展的關鍵。 寫作風格與讀者導嚮：嚴謹而不失可讀性 《智能控製與自動化》的寫作風格堪稱典範。作者在保持學術嚴謹性的同時，注重將復雜的概念以清晰易懂的方式呈現給讀者。大量的圖錶、公式推導、算法僞代碼以及實際案例的分析，使得抽象的理論變得生動具體。每一章的結尾通常都附有總結和思考題，鼓勵讀者深入消化和獨立思考。 本書的目標讀者群非常廣泛，既包括在相關領域進行深入研究的研究生和博士生，也涵蓋瞭希望提升專業技能和拓展技術視野的工業界工程師。對於初學者而言，本書提供瞭紮實的理論基礎和清晰的學習路徑；對於經驗豐富的專業人士而言，本書則提供瞭新的視角和創新的思路。 總而言之，《智能控製與自動化》是一部不可多得的經典之作。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本引導讀者理解並駕馭未來自動化世界的智慧之書。通過對智能控製理論的深入剖析，對前沿技術的全麵整閤，以及對未來發展趨勢的前瞻性展望，本書為讀者提供瞭理解和塑造智能自動化未來的關鍵工具和深刻洞見。它將激勵新一代的工程師和研究人員，以前所未有的方式，設計、構建和優化我們身邊的智能世界。

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