智能控制教學設計與指導(嵌入式與工業控制技術高等學校電子信息類專業系列教材)

作者：李士勇//李研|責編:曾珊//李曄
出版社：清華大學
ISBN：9787302643678

出版日期：2023/09/01
裝幀：平裝
頁數：204

人民幣：RMB 59 元售價：元

內容大鋼

智能控制是控制論和系統論、資訊理論、人工智慧、計算智能交叉融合的前沿學科，被譽為繼經典控制、現代控制之後的第三代控制理論。智能控制教學對於自動化及相關專業研究生具有重要意義。智能控制課程知識面廣，內容新穎，教學有一定難度。本書旨在為智能控制課程的教學提供有益的經驗，內容包括：學習理論與教學指導理論基礎；智能控制課程教學文件與教學方法設計；智能控制教學重點、難點設計指導。同時，作者還精心製作了智能控制教學課件，供讀者參考。
本書與全國工程碩士專業學位教育指導委員會推薦教材《智能控制》（第2版）配套，既可作為高等院校智能控制及相關課程的教學參考書，也可供廣大科技人員、研究生自學參考。

作者介紹

李士勇//李研|責編:曾珊//李曄
李士勇，哈爾濱工業大學二級教授、博士生導師，哈爾濱工業大學教學名師。黑龍江省優秀專家。國家模糊控制生產力促進中心專家組專家、JOURNAL OF MEASUREMENT SCIENCE AND INSTRUMENTATION編委。近四十年來一直從事自動控制、模糊數學、模糊控制、智能控制、智能優化、智能制導、複雜適應系統的理論及其在工業過程與國防高技術領域中應用方面的教學、科研和研究生指導工作。獲2項國家級科研和教學成果獎、7項省部級獎。發表近200篇學術論文。作為第一作者出版15部教材和專著。在智能控制方面百萬字的代表作《模糊控制·神經控制和智能控制論》榮獲1999年「全國優秀科技圖書獎」暨「科技進步獎（科技著作）」，已被6000余篇論文引用，曾躋身於十大領域中國科技論文引用頻次最高的前50部專著與譯著排行榜。美國IEEE FELLOW、田納西大學J.C.HUNG（洪箴）教授曾指出：「李士勇教授在模糊控制、神經網（絡）控制及智能控制方面有深入的理論研究和特殊的學術造詣及貢獻。」在智能優化方面已出版的著作有《蟻群演算法及其應用》《量子計算與量子優化演算法》《智能優化演算法原理與應用》《智能優化演算法與湧現計算》。

第一篇  學習理論與教學指導理論基礎
  第1章  學習理論、教學方式及教學宗旨
    1.1  學習理論
    1.2  教學方式
    1.3  教學宗旨
      1.3.1  訓練學生的思維
      1.3.2  培養學生的思維能力
    1.4  本章小結
  第2章  系統科學基礎
    2.1  系統科學的產生
    2.2  系統科學研究的三個階段
    2.3  系統的概念及分類
      2.3.1  系統的基本概念
      2.3.2  系統的分類
    2.4  系統科學思想在指導教學中的具體運用
      2.4.1  教學各環節中的系統性
      2.4.2  教學內容的結構性
      2.4.3  教學內容的層次性
    2.5  本章小結
  第3章  思維科學基礎
    3.1  思維科學與思維的特徵
      3.1.1  思維科學
      3.1.2  思維的特徵
    3.2  思維的類型
      3.2.1  抽象思維
      3.2.2  形象思維
      3.2.3  靈感思維
    3.3  思維的形式——概念、判斷和推理
      3.3.1  概念
      3.3.2  判斷
      3.3.3  推理
    3.4  思維科學在課堂教學中的指導作用
      3.4.1  語言在課堂教學中的獨特作用
      3.4.2  運用抽象思維、形象思維和靈感思維指導教學
    3.5  本章小結
  第4章  科學方法論基礎
    4.1  自然科學研究方法
    4.2  自然辯證法基礎
      4.2.1  自然辯證法
      4.2.2  矛盾的普遍性
      4.2.3  對立統一規律
      4.2.4  量變質變規律
      4.2.5  否定之否定規律
    4.3  怎樣用科學方法論指導教學
    4.4  本章小結
第二篇  智能控制課程教學文件與教學方法設計
  第5章  智能控制課程教學大綱設計
    5.1  研究生課程教學大綱的性質及編製原則
    5.2  智能控制研究生課程教學大綱（A）
    5.3  智能控制研究生課程教學大綱（B）

    5.4  本章小結
  第6章  智能控制教學重點難點設計指導
    6.1  智能控制教學重點難點的界定原則
      6.1.1  什麼是重點內容
      6.1.2  什麼是難點內容
    6.2  智能控制教學重點和難點的宏觀設計
    6.3  智能控制的教學內容、教學重點和教學難點
    6.4  本章小結
  第7章  教學手段與教學方法設計指導
    7.1  課堂教學手段設計指導
      7.1.1  教學手段的主要形式及特點
      7.1.2  課堂教學手段的綜合設計
    7.2  課堂教學的指導原則和教學方法
      7.2.1  課堂教學應遵循的基本原則
      7.2.2  值得推薦的多種課堂教學方法
      7.2.3  課堂教學應該注意的問題
    7.3  「三段論」與「三要素」教學法
      7.3.1  三要素的普遍性
      7.3.2  三元結構的穩定性
      7.3.3  用「三段論」「三要素法」指導教學
    7.4  課堂教學兩個案例的啟示
    7.5  本章小結
  第8章  智能控制研究生課程考試試題設計
    8.1  考試試題設計的指導思想和設計原則
      8.1.1  考試試題設計的指導思想
      8.1.2  考試試題設計的基本原則
    8.2  智能控制研究生課程考試試題設計樣題
    8.3  智能控制研究生課程考查試題設計樣題
    8.4  本章小結
  第9章  基於MATLAB的智能控制系統模擬設計
    9.1  基於MATLAB的模糊控制系統模擬設計
      9.1.1  模擬目的
      9.1.2  模擬要求
      9.1.3  模擬內容及步驟
      9.1.4  模擬報告內容及要求
    9.2  基於MATLAB的模型參考神經自適應控制系統模擬設計
      9.2.1  模擬目的
      9.2.2  模擬要求
      9.2.3  模擬內容及步驟
      9.2.4  模擬報告內容及要求
    9.3  本章小結
  第10章  課堂教學質量評價指標設計
    10.1  課堂教學質量評價指標的設計原則
    10.2  課堂教學質量評價指標的設計
    10.3  課堂教學質量的綜合評價設計
    10.4  教學評價與藝術評價
    10.5  本章小結
第三篇  智能控制教學重點難點設計指導
  第11章  從傳統控制到智能控制教學重點難點設計指導
    11.1  從自動控制的定義講起

    11.2  自動控制系統的輸入信號
    11.3  對自動控制的基本要求
    11.4  反饋是自動控制的精髓
    11.5  如何實現自動控制的快、穩、准
    11.6  現代控制理論
    11.7  智能控制理論
      11.7.1  智能控制的原理
      11.7.2  智能模擬的三種形式
      11.7.3  智能控制的三要素
    11.8  本章小結
    啟迪思考題解答
  第12章  模糊控制教學重點難點設計指導
    12.1  模糊控制的創立
    12.2  模糊數學基礎
      12.2.1  基於二值邏輯的經典集合
      12.2.2  模糊集合和模糊概念
      12.2.3  模糊集合的運算及其性質
      12.2.4  模糊矩陣與模糊向量
      12.2.5  模糊關係
      12.2.6  模糊邏輯推理
    12.3  模糊控制的原理
      12.3.1  模糊控制系統的組成及工作原理
      12.3.2  單變數模糊控制系統舉例
      12.3.3  建立模糊控制規則
      12.3.4  模糊控制規則的模糊矩陣表示
      12.3.5  通過模糊推理決策求出控制量的模糊量
      12.3.6  控制量的模糊量轉化為精確量
    12.4  經典模糊控制器的設計方法
      12.4.1  模糊控制器的基本形式
      12.4.2  定義描述語言變數的模糊集合
      12.4.3  模糊控制規則的設計
      12.4.4  Mamdani模糊推理法
      12.4.5  模糊化與清晰化
      12.4.6  經典模糊控制器的三種形式
      12.4.7  多輸入/多輸出模糊控制系統設計
    12.5  T-S模糊控制器
      12.5.1  T-S模糊模型及模糊推理
      12.5.2  T-S模糊模型的意義
    12.6  模糊控制和傳統控制的結合
    12.7  自適應模糊控制
      12.7.1  模糊系統辨識
      12.7.2  自適應控制的結構及原理
      12.7.3  自適應模糊控制的基本原理
      12.7.4  模型參考自適應模糊控制的結構及原理
    12.8  本章小結
    啟迪思考題解答
  第13章  神經網路控制教學重點難點設計指導
    13.1  神經元與神經網路基礎
      13.1.1  神經網路研究概述
      13.1.2  神經細胞結構與功能

      13.1.3  人工神經元模型
      13.1.4  神經網路的特點
      13.1.5  神經網路的結構模型
      13.1.6  神經網路的訓練與學習
      13.1.7  神經網路的學習規則
    13.2  控制和識別中常用的神經網路
      13.2.1  感知器
      13.2.2  前饋神經網路
      13.2.3  徑向基神經網路
      13.2.4  Hopfield網路
      13.2.5  小腦模型神經網路
      13.2.6  大腦模型自組織神經網路
      13.2.7  Boltzmann機
      13.2.8  深度神經網路
      13.2.9  卷積神經網路
    13.3  基於神經網路的系統辨識
      13.3.1  神經網路的逼近特性
      13.3.2  神經網路系統辨識的原理
    13.4  基於神經網路的智能控制
      13.4.1  神經網路控制的基本原理
      13.4.2  神經網路控制的分類
      13.4.3  神經網路與傳統控制的結合
    13.5  神經網路和PID控制的結合
      13.5.1  單個神經元PID控制
      13.5.2  神經網路優化PID參數
    13.6  神經自適應控制
      13.6.1  模型參考神經自適應控制
      13.6.2  神經網路自校正控制
    13.7  本章小結
    啟迪思考題解答
  第14章  專家控制與仿人智能控制教學重點難點設計指導
    14.1  專家系統的概念與結構
    14.2  專家控制系統的結構與原理
    14.3  實時過程式控制制專家系統PICON的應用實例
    14.4  專家控制器
    14.5  仿人智能控制
      14.5.1  傳統PID線性控制的弊端
      14.5.2  特徵變數的設計
      14.5.3  仿人智能控制器的結構及工作原理
      14.5.4  仿人智能積分控制
      14.5.5  仿人智能採樣控制
      14.5.6  仿人極值採樣控制
    14.6  本章小結
    啟迪思考題解答
  第15章  遞階智能控制與學習控制教學重點難點設計指導
    15.1  大系統控制的形式與結構
      15.1.1  大系統的遞階結構
      15.1.2  遞階智能控制的結構與原理
    15.2  遞階模糊控制
      15.2.1  模糊變數與模糊規則間的數量關係

      15.2.2  遞階模糊控制規則
      15.2.3  蒸汽鍋爐的遞階模糊控制
    15.3  學習控制系統
      15.3.1  學習控制的概念
      15.3.2  迭代學習控制
      15.3.3  學習控制的其他形式
    15.4  本章小結
    啟迪思考題解答
  第16章  智能優化原理與演算法教學重點難點設計指導
    16.1  最優化問題的描述及其分類
    16.2  優化問題與控制問題之間的關係
    16.3  人工智慧與計算智能的關係
    16.4  智能優化演算法與傳統優化演算法
    16.5  智能優化演算法的分類
    16.6  智能優化演算法的理論基礎
    16.7  遺傳演算法
    16.8  粒子群優化演算法
    16.9  免疫克隆選擇演算法
    16.10  教學優化演算法
    16.11  正弦餘弦演算法
    16.12  渦流搜索演算法
    16.13  陰-陽對優化演算法
    16.14  本章小結
    啟迪思考題解答
  第17章  最優智能控制原理教學重點難點設計指導
    17.1  最優智能控制問題的提出
    17.2  最優智能控制的定義及結構
    17.3  智能控制器的最優化設計舉例
    17.4  本章小結
    啟迪思考題解答
  第18章  智能控制的工程應用實例教學重點難點設計指導
    18.1  基於神經網路推理的加熱爐溫度模糊控制
    18.2  神經網路在車底爐燃燒控制中的應用
    18.3  專家控制在靜電除塵器電源控制系統中的應用
    18.4  學習控制在數控凸輪軸磨床上的應用
    18.5  仿人智能溫度控制器在加熱爐中的應用
    18.6  深度神經網路及強化學習在圍棋人工智慧程序AlphaGo Zero中的應用
    18.7  本章小結
    啟迪思考題解答
第四篇  智能控制教學課件設計
附錄A  錢學森談科技創新人才的培養問題
附錄B  關於科學、技術、工程、物質、能量、信息的註釋
參考文獻

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