智能控制论内容简介

《智能控制论》内容简介：智能控制论（intelligent cybemetics）研究生物与机器的智能控制过程的共同规律，是基于广义智能、面向广义控制的广义智能控制理论，是控制论向智能水平高度发展的新分支。

《智能控制论》是关于智能控制论学科的专著，以“智能特性”为纲编排全书内容，如自寻优、自学习、自识别、自适应、自稳定、自组织、自协调等，重点研究拟人的智能控制系统。

《智能控制论》可作为控制学科、智能学科等领域的高年级本科生和研究生的教学参考书，也可供相关领域的研究人员参考。

前言

第1章 绪论

1.1 智能控制

1.1.1 智能控制发展概况

1.1.2 智能控制历史背景

1.1.3 国外智能控制研究进展

1.1.4 国内智能控制研究进展

1.2 智能控制系统

1.2.1 智能控制系统的概念

1.2.2 智能控制系统的评判

1.3 智能控制理论

1.3.1 控制理论的发展

1.3.2 智能控制理论的概念

1.4 智能控制论

1.4.1 控制论的发展

1.4.2 人工智能的发展

1.4.3 智能控制论的概念

1.5 小结

思考题

第2章 智能控制论的学科架构

2.1 智能控制论的研究对象

2.1.1 广义智能控制系统

2.1.2 智能广义控制系统

2.2 智能控制论的学科内容

2.2.1 广义智能控制系统协同建模

2.2.2 广义智能控制系统协同分析

2.2.3 广义智能控制系统协同设计

2.3 智能控制论的科学方法

2.4 智能控制论的学科架构

2.5 小结

思考题

第3章 自寻优智能控制

3.1 人的自寻优性能

3.2 自寻优控制的概念

3.3 自寻优控制器的结构

3.4 自寻优控制的方法

3.4.1 极值搜索自寻优控制方法

3.4.2 区间优选自寻优控制方法

3.5 多级自寻优控制系统

3.5.1 多级自寻优控制系统的结构

3.5.2 多级自寻优控制系统的方法

3.6 自寻优控制系统的应用

3.6.1 锅炉燃烧过程的自寻优控制系统

3.6.2 热风炉燃烧过程的自寻优控制系统

3.7 小结

思考题

第4章 自学习智能控制

4.1 自学习控制模型

4.1.1 自学习控制的概念

4.1.2 自学习控制系统的结构

4.1.3 自学习控制器的设计原理

4.2 广义机器学习

4.2.1 机器学习的概念与方法

4.2.2 基于知识的机器学习

4.2.3 基于神经网络的机器学习

4.2.4 基于模式识别的机器学习

4.3 自学习控制系统

4.3.1 基于知识推理的自学习控制系统

4.3.2 基于神经网络的自学习控制系统

4.3.3 基于模式识别的自学习控制系统

4.4 产生式自学习控制系统

4.4.1 产生式自学习控制系统的结构

4.4.2 产生式自学习控制系统的原理

4.4.3 产生式自学习控制系统的实验

4.5 小结

思考题

第5章 自识别智能控制

5.1 人的自识别智能控制

5.1.1 人的自识别性能和机制

5.1.2 人的运动控制性能和机制

5.2 工程自识别智能控制

5.2.1 工程自识别智能控制的概念

5.2.2 工程自识别控制系统的概念

5.2.3 工程自识别智能控制系统的类型

5.3 自识别控制系统的方法

5.3.1 视觉图像的自识别方法

5.3.2 物景分析的自识别方法

5.3.3 自然语音的自识别方法

5.4 自识别控制系统的结构

5.4.1 机器视觉系统

5.4.2 机器听觉系统

5.4.3 自然语言人-机对话系统

5.5 自识别智能控制系统的应用

5.5.1 球磨机磨音自识别控制系统

5.5.2 窑炉炉膛火焰自识别控制系统

5.5.3 汽车驾驶路况自识别控制系统

5.6 小结

思考题

第6章 自适应智能控制

6.1 自适应控制的概念

6.2 自适应模型

6.2.1 自适应模型的概念

6.2.2 自适应模型的结构方案

6.2.3 自适应模型的设计方法

6.2.4 自适应模型的类别

6.3 自适应控制系统设计原理

6.3.1 自校正控制系统

6.3.2 模型参考自适应控制系统

6.4 自适应控制系统的类型

6.5 自适应控制的方法和技术

6.5.1 基于神经网络的自适应控制方法

6.5.2 基于神经网络的自适应建模方法

6.5.3 基于专家系统的自适应建模方法

6.6 自适应控制系统的应用

6.7 小结

思考题

第7章 自稳定智能控制

7.1 稳定性的概念

7.2 人体自稳定控制的启示

7.2.1 人体生理状态自稳定控制系统

7.2.2 人体运动姿态自稳定控制系统

7.2.3 人群组织的自稳定控制系统

7.3 自稳定控制的概念和类型

7.3.1 自稳定性的概念

7.3.2 自稳定控制系统的类型

7.4 自稳定控制的方法和技术

7.4.1 主动自稳定控制

7.4.2 被动自稳定控制

7.5 拟人运动姿态自稳定智能控制系统

7.6 倒立摆自稳定控制系统

7.6.1 倒立摆自稳定控制概念

7.6.2 倒立摆自稳定控制方法

7.6.3 倒立摆仿人智能控制系统

7.7 小结

思考题

第8章 自组织智能控制

8.1 人体组织的自组织性能

8.2 人群组织的自组织性能

8.3 工程自组织控制系统

8.4 大系统自组织控制

8.4.1 大系统的基本控制结构

8.4.2 大系统控制结构自组织

8.5 拟人自组织控制系统

8.5.1 拟人体自组织控制系统

8.5.2 拟人群自组织控制系统

8.6 自组织智能控制的应用

8.7 小结

思考题

第9章 自协调智能控制

9.1 协调学

9.1.1 协调学的学科创立

9.1.2 协调学的学科构架

9.2 人体的多级协调控制系统

9.2.1 人体神经多级协调控制系统

9.2.2 人体体液多级协调控制系统

9.2.3 人体“神经 体液”双重协调控制体制

9.2.4 人体经络多级协调控制系统

9.3 多变量协调控制系统

9.3.1 多变量协调控制理论的提出

9.3.2 多变量协调控制理论概要

9.3.3 多变量协调控制理论的应用

9.4 大系统协调控制

9.4.1 大系统的可协调性

9.4.2 大系统的结构可协调性

9.4.3 大系统的递阶协调控制

9.4.4 大系统的分散协调控制

9.5 智能协调控制

9.5.1 智能协调控制的概念

9.5.2 基于知识的多级智能协调控制

9.5.3 基于神经的多段智能协调控制

9.6 社会协调控制

9.6.1 社会协调学

9.6.2 社会协调控制系统

9.6.3 不同社会经济体制的协调控制

9.7 小结

思考题

第10章 展望

10.1 《智能控制论》重点回顾

10.2 智能控制论学科展望

思考题

致谢

参考文献2100433B

序篇　智能控制理论

0.1　控制理论和产生及其发展

0.2　智能控制的生产及其发展

0.3　传统控制和智能控制

0.4　智能控制论

0.5　智能控制的基础及学科范畴

0.6　本书学习指南

第一篇　智能控制的新学科基础

第1章　思维科学与智能模拟

1.1　信息社会与思维科学

1.2　思维的神经基础

1.3　智能模拟

1.4　智能模拟中的科学方法论

1.5　智能控制与智能模拟

第2章　模糊逻辑与粗糙集合

2.1　模糊数学的创立及发展

2.2　经典集合及其运算

2.3　模糊集合及其运算

2.4　模糊集合与经典集合的联系

2.5　隶属函数

2.6　模糊矩阵与模糊关系

2.7　模糊向量

2.8　模糊逻辑和模糊推理

2.9　粗糙集合

第3章　神经网络与计算机智能

3.1　神经网络研究的概述

3.2　脑与神经系统

3.3　神经网络的结构和学习规则

3.4　典型前向网络——BP网络

3.5　典型反馈网络——Hopfield网络

3.6　小脑模型关联控制器——CMAC网络

3.7　大脑自组织特征映射模型——Kohonen网络

3.8　基于概率式学习的Boltzmann机模型

3.9　其它类型的神经网络

第4章　遗传算法与人工生命

第5章　复杂开放系统的自组织理论

第6章　物元分析与可拓集合

第二篇　智能控制的知识工程和信息科学基础

第三篇　智能控制理论与系统设计

第四篇　智能控制的工程应用

参考文献

附录　本书作者及其合作者1999-2005的发表的学术论文、著作目录2100433B

全书共四篇。一、智能控制的新学科基础：思维科学，智能模拟，模糊逻辑，粗糙集合，神经网络，遗传算法，人工生命，混饨理论及可抗集合；二、智能控制的知识工程和信息科学基础；三、智能控制理论与系统设计：多级送阶智能控制，专家控制，模糊控制，神经控制，仿人智能控制，基于模式识别的智能控制，多模变结构智能控制，学习控制，混饨控制及可拓控制；四、模糊控制、神经控制和智能控制在工业过程、运动工具、机器人及家电产品中20个内容翔实、新颖的应用实例。

本书涉及多个学科前沿，取材广泛，内容新颖，构思巧妙，结构严谨，深入浅出，启发思维，理论联系实际。可满足多种学科和不同层次教学和科研人员的需求，可作为高等学校自动控制、自动化、电子工程、机电工程、航天工程、机器人、计算机应用等相关专业高年级本科生、硕士生、博士生的教材，对于博士后人员、出国留学人员及广大科技人员也具有重要的参考价值。

李士勇，哈尔滨工业大学教授，博士生导师。1967年毕业于哈尔滨工业大学，1983年获工学硕士学位。1992年至1993年在日本千叶工业大学从事模糊控制、神经网络和智能控制研究工作。现为黑龙江省优秀专家，国家模糊控制技术生产力促进中心专家，中国自动化学会智能自动化专业委员会委员，《计算机测量与控制》杂志编委。获国家级奖4项，省、部级奖6项，发表论文80余篇。编著教材与专著4部，其中《模糊控制·神经控制和智能控制论》荣获全国优秀科技图书奖，并跻身于十大领域中国论文被引频次最高的前50部专著与译著排行榜。目前主要从事模糊控制、神经控制、智能控制、智能优化算法、非线性科学与复杂系统理论及其应用的研究与教学工作。