Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Dagli, C. H. (EDT)

出品人:

页数:700

译者:

出版时间:2008-1

价格:$ 246.34

装帧:

isbn号码:9780791802823

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 神经网络
• 工程系统
• 智能系统
• 机器学习
• 优化算法
• 建模
• 仿真
• 控制系统
• 数据分析

好的，这是一本关于现代工程实践中创新应用与前沿探索的专业书籍的简介。 《先进结构优化与智能控制方法：面向复杂系统的设计范式》 作者： [此处可填写虚构作者名，例如：李明, 王晓华] 出版社： [此处可填写虚构出版社名，例如：精密工程科学出版社] 出版年份： [此处可填写虚构年份，例如：2024] --- 内容简介： 在当代工程领域，面对日益复杂和多变的物理系统，传统的线性、静态设计和控制方法已逐渐显露出其局限性。本书《先进结构优化与智能控制方法：面向复杂系统的设计范式》旨在填补这一理论与实践之间的鸿沟，深入探讨如何利用尖端的数学建模、计算科学以及非线性控制理论，实现对复杂工程系统的精确分析、优化设计与鲁棒运行。 本书的叙事结构紧密围绕“从建模到控制”的核心逻辑展开，系统地梳理了从基础理论框架到实际工程应用的全过程，特别侧重于那些涉及高维变量、强耦合效应和不确定性因素的场景。 第一部分：复杂系统建模与表征 本部分首先为读者奠定了坚实的理论基础。我们从基础的微分方程组描述出发，逐步过渡到现代系统理论中的状态空间表示法。重点剖析了高阶系统辨识技术，特别是如何处理传感器噪声和测量误差对系统模型准确性的影响。我们详尽阐述了如何利用稀疏性原则和张量分解技术来有效降维，从海量数据中提取出支配系统行为的核心特征变量。 随后，本书深入讨论了非线性的影响。在材料科学、流体力学和电磁学等交叉学科领域，非线性效应是无法回避的挑战。书中详细介绍了李雅普诺夫稳定性理论在非线性系统分析中的应用，以及奇异摄动法在处理快慢时间尺度耦合问题中的适用性。此外，针对涉及随机扰动的系统，我们引入了随机微分方程作为建模工具，并探讨了卡尔曼滤波器的非线性扩展形式（如扩展卡尔曼滤波 EKF 和无迹卡尔曼滤波 UKF）在状态估计中的精确性提升策略。 第二部分：面向性能的结构优化设计 在准确理解了系统的动态特性后，本书将焦点转移到如何优化系统的物理结构和参数配置上。传统的基于梯度的优化方法在搜索非凸解空间时常陷入局部最优。因此，本部分着重介绍了启发式和演化计算算法在工程优化中的最新进展。 我们不仅回顾了拓扑优化方法在轻量化结构设计中的经典应用，更侧重于讲解如何将多目标优化（MOO）框架引入到权衡刚度、强度和阻尼等相互冲突的设计指标中。书中详细介绍了帕累托前沿的计算方法，并展示了如何将优化问题的约束条件（如制造公差和热应力限制）集成到优化算法的求解过程中。 特别值得一提的是，本书提出了一种“结构-控制协同设计”的理念。我们探讨了如何将系统控制器的设计参数作为结构优化的一部分，通过一个统一的性能指标函数，同时确定最佳的物理布局和控制增益，从而实现系统整体性能的最大化。这要求我们深入理解灵敏度分析在耦合系统中的传递机制。 第三部分：鲁棒与自适应智能控制策略 本书的第三部分是全书的核心，聚焦于如何设计出能够在实际运行环境中保持高性能的控制律。鉴于实际工程系统普遍存在模型不确定性、外部干扰和运行工况的连续变化，鲁棒性和适应性成为控制系统设计的关键。 我们首先深入分析了H-无穷（$H_{infty}$）控制理论，它提供了一种在最坏情况下保证系统性能的数学工具。书中通过详实的案例分析了如何设计状态反馈和输出反馈控制器，以应对参数摄动和外部负载波动。 随后，我们将目光投向了模型预测控制（MPC）。MPC 因其前瞻性预测能力和对约束条件的显式处理能力，在过程控制和先进机器人控制中展现出巨大潜力。我们详细剖析了二次规划（QP）求解器在实时MPC实现中的优化技术，并探讨了如何利用滚动时域原理降低计算负荷。 更进一步，本书引入了自校正和自适应控制的最新成果。对于那些系统参数随时间漂移或无法预先准确建模的系统，自适应控制器能够实时估计参数并调整控制律。书中重点介绍了基于最小二乘法（LSD）的参数辨识在自适应控制器中的集成，以及基于模型的自适应控制（MBAC）的稳定性证明和实际应用案例。 第四部分：前沿交叉应用与未来展望 在最后一部分，本书将理论成果应用于几个极具挑战性的前沿领域。我们探讨了大型空间结构姿态控制中多时间尺度耦合问题的解决策略，以及在微纳机电系统（MEMS）中，如何利用反馈线性化技术克服显著的表面效应和量子效应。 此外，本书还对数据驱动的控制方法进行了概述，讨论了如何在部分模型信息缺失的情况下，结合历史运行数据和强化学习思想，设计出具有安全边界的优化策略。 目标读者： 本书适合于控制工程、机械工程、航空航天、土木工程以及应用数学等领域的硕士和博士研究生、从事高级研发工作的工程师、以及希望深入了解复杂系统设计与控制前沿技术的科研人员。阅读本书需要具备扎实的线性代数、微积分以及基础控制理论知识。 本书的独特贡献在于： 它不是简单地罗列现有技术，而是系统地构建了一个从高精度建模到性能驱动优化，再到鲁棒自适应控制的完整设计闭环。通过强调数学严谨性和工程可实现性之间的平衡，本书为读者提供了一套解决当前最复杂工程挑战的强大工具箱。

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我对人工智能在自动化控制领域的应用一直非常关注，尤其是在一些要求高精度、高鲁棒性和快速响应的场景下，比如航空航天、机器人技术以及先进制造。最近，我所在的团队正在研究一种新型的自适应控制算法，旨在提高无人机在复杂气象条件下的飞行稳定性。传统PID控制在面对高度非线性和动态变化的环境时显得力不从心，而引入人工智能，特别是神经网络，似乎是解决这一难题的有效途径。通过对《Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks》这个书名的联想，我预感这本书会深入探讨如何利用人工神经网络来设计和实现智能化的工程系统。我推测书中可能不会仅仅停留在理论层面，而是会提供具体的实现方法和案例研究，例如如何使用神经网络来学习控制对象的动力学模型，如何通过强化学习来优化控制策略，以及如何将这些算法集成到实时的控制硬件中。对于我来说，了解如何构建一个能够自主学习、适应环境变化并做出最优控制决策的“智能工程系统”，是当前研究的关键。

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在我从事的某个研究方向，特别是涉及模拟复杂物理过程并进行优化决策时，传统数值方法常常面临计算量过大、收敛速度慢以及难以处理非线性特性等问题。近年来，人工智能，特别是神经网络，为解决这些挑战提供了新的思路。我之前阅读过一些关于深度学习在特定科学领域应用的文章，但总觉得缺乏一个系统性的框架来理解如何将这些技术转化为能够解决实际工程问题的“系统”。《Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks》的标题恰恰击中了我的需求。虽然我没有翻阅此书，但其命名方式暗示了它可能探讨的是一个更宏观的视角，即如何构建一套完整的智能工程体系，而不仅仅是某个模型。我猜测书中会涵盖从理论基础到实际应用的转化过程，例如如何设计适合特定物理过程的神经网络架构，如何进行有效的训练和验证，以及如何将训练好的模型部署到实际的工程环境中。我特别希望这本书能够提供一些关于如何处理不确定性、如何进行多目标优化以及如何提高模型在真实世界数据中的泛化能力的指导，这些都是在我的研究领域中至关重要的问题。

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这本书的封面设计相当引人注目，那是一种简约而不失科技感的风格，深邃的蓝色背景中，点缀着抽象的神经网络节点和连接线，仿佛预示着本书将带领读者深入探索人工智能的奥秘。我是在一次学术会议的休息时间，偶然瞥见角落书架上的这本书。当时我正对当前人工智能研究的一些瓶颈感到困惑，尤其是模型的可解释性以及在复杂工程领域应用的落地问题。封面上“Intelligent Engineering Systems”的字样立刻抓住了我的眼球，这正是我一直在寻找的方向。随后的翻阅，虽然我没有深入阅读具体内容，但其目录和前言的编排，让我感受到这是一本系统性梳理智能工程系统背后支撑理论的著作。它似乎不是那种浅尝辄止、只介绍概念的书，而是更倾向于深入讲解如何构建和应用这些系统。我特别留意到章节标题中涉及控制理论、优化算法以及不同类型的神经网络模型，这让我对其在实际工程问题中的应用潜力充满期待，例如在复杂的工业自动化、交通管理系统或者能源网络的优化调度等方面，这本书或许能提供关键的理论框架和解决方案。

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作为一名软件工程师，我一直对机器学习和深度学习技术在实际工程领域的应用抱有浓厚的兴趣。最近，我开始涉足一些需要进行复杂数据分析和预测的项目，比如在制造业中预测设备故障，或者在金融领域进行风险评估。我发现，虽然市面上有很多关于机器学习的入门书籍，但真正能够深入讲解如何将这些技术构建成一个稳定、高效且可扩展的“工程系统”的著作却并不多见。偶然的机会，我在一个技术论坛上看到了关于《Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks》的讨论。虽然我没有详细查看它的内容，但书名本身就透露出一种强大的信息：它不仅仅是关于神经网络理论的介绍，更是关于如何利用神经网络来构建“智能工程系统”。这让我联想到，书中可能不仅仅会讲解BP网络、CNN、RNN这些基础模型，还会探讨如何将这些模型集成到现有的工程框架中，如何处理大规模、高维度的数据，如何确保系统的鲁棒性和实时性。对于我来说，这本著作或许能提供一种全新的视角，帮助我理解如何在工程实践中更有效地应用人工智能技术，解决那些传统方法难以攻克的难题，从而构建出真正意义上的智能工程解决方案。

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我在一家工程咨询公司工作，日常接触的客户需求常常涉及到对现有系统进行智能化升级，以提升效率、降低成本或增强安全性。最近，我们接手了一个大型智慧城市项目的初步规划，其中一个关键环节是关于智能交通信号控制系统的设计。项目团队在讨论过程中，对于如何集成多种传感器数据、预测交通流量并实时调整信号灯配时产生了分歧。正是在这种背景下，我听同事提到了这本《Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks》。虽然我还没有机会通读全书，但仅从同事的描述和我自己对相关领域一些基础知识的理解来看，这本书很可能为我们提供一套扎实的理论基础。它似乎不仅仅局限于介绍单一的神经网络模型，而是更广泛地讨论了如何构建一个完整的“智能工程系统”，这其中可能包含了数据采集、特征提取、模型选择、训练优化乃至系统部署的整个生命周期。尤其“Artificial Neural Networks”作为核心部分，暗示了书中会详细讲解各种神经网络的原理、优势以及在不同工程场景下的适用性，比如卷积神经网络在图像识别（用于检测车辆和行人）以及循环神经网络在时间序列预测（用于交通流量预测）等方面的应用。

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