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控制與決策系統模擬(浙江省普通本科高校十四五重點立項建設教材)

  • 作者：林峰|責編:朱劼//陳佳媛
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111756163
  • 出版日期：2024/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：192
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以實現模擬系統功能、掌握原理方法為目標，在傳統系統模擬課程內容的基礎上，增加了目前科研及學習中常用的數據挖掘及深度學習等決策方法，以及視覺圖像處理的相關內容。本書包括9章，內容涉及MATLAB基礎、Simulink模擬、控制系統模擬、MATLAB文件和數據訪問、智能演算法、數據挖掘、圖像處理、深度學習和界面設計及嵌入式模擬。本書內容和章節的設置基於當前控制系統與大數據決策方法融合日益廣泛的現狀與學習需求，強調理論與實踐相結合，通過案例和習題等幫助讀者理解並快速掌握控制理論、智能決策的基礎方法、MATLAB/Simulink及Python等編程工具的使用，將人工智慧等技術從抽象概念到編程實現展現在讀者面前。
    本書適合作為高校自動化、電子工程、電腦及相關專業的教材，也適合作為從事系統模擬工作的技術人員的參考書。
作者介紹
林峰|責編:朱劼//陳佳媛
    林峰，于浙江大學獲得博士學位，現任浙江大學電氣工程學院副教授，碩士研究生導師，長期從事人工智慧及其應用的教學科研工作，研究方向包括圖像處理、深度學習和信息融合的理論及應用。負責或參與完成包括國家重點研發計劃、國家自然科學基金、教育部產學合作項目等在內的各類縱向和橫向課題二十余項，已經發表被SCI、E收錄的各類學術論文五十余篇，並擁有三十余項發明專利。主講控制理論、系統模擬及決策支持系統等多門本科生及研究生課程，編著有《控制與決策系統模擬》和《控制理論CAI教程》兩部著作。
目錄
前言
第1章  MATLAB基礎
  1.1  MATLAB軟體環境
    1.1.1  MATLAB軟體的安裝
    1.1.2  MATLAB軟體的啟動與退出
    1.1.3  MATLAB軟體的操作界面
    1.1.4  MATLAB軟體的基本操作
  1.2  MATLAB工程計算
    1.2.1  常量
    1.2.2  變數
    1.2.3  常用運算和基本函數
    1.2.4  矩陣和運算
  1.3  MATLAB編程基礎
    1.3.1  M文件
    1.3.2  程序設計
  1.4  MATLAB數據可視化
  1.5  系統分析中常用的部分命令和函數
  1.6  MATLAB其他相關工具
  習題
第2章  Simulink模擬
  2.1  Simulink模擬環境
    2.1.1  Simulink軟體的啟動
    2.1.2  Simulink通用模塊庫
    2.1.3  Simulink專用模塊庫
  2.2  Simulink模擬模型的建立
    2.2.1  Simulink模塊操作
    2.2.2  Simulink信號操作
    2.2.3  Simulink子系統
    2.2.4  Simulink運行模擬
  2.3  S函數的設計及應用
  習題
第3章  控制系統模擬
  3.1  線性控制系統模型
  3.2  線性系統性能分析
    3.2.1  時域分析
    3.2.2  根軌跡法
    3.2.3  頻域分析
    3.2.4  離散系統分析
    3.2.5  狀態空間
  3.3  非線性控制系統模擬
    3.3.1  典型非線性特性
    3.3.2  小範圍線性化法
    3.3.3  相平面法
    3.3.4  描述函數法
  習題
第4章  MATLAB文件和數據訪問
  4.1  MATLAB常用文件操作
    4.1.1  低級文件IO命令
    4.1.2  高級文件IO命令
  4.2  MATLAB與Microsoft Office的介面

    4.2.1  MATLAB中Excel數據文件操作
    4.2.2  MATLAB與Word的介面
    4.2.3  MATLAB與PowerPoint的介面
  4.3  訪問資料庫
  4.4  圖像視頻數據處理
    4.4.1  部分圖像處理命令
    4.4.2  部分視頻處理命令
  4.5  部分音頻處理命令
  4.6  MATLAB與Python混合編程
  習題
第5章  智能演算法
  5.1  模糊控制及應用
    5.1.1  模糊理論概述
    5.1.2  模糊控制
    5.1.3  模糊推理
    5.1.4  基於Simulink的模糊控制器應用
    5.1.5  模糊PID控制器設計
    5.1.6  模糊PID控制器模擬
  5.2  遺傳演算法
    5.2.1  演算法流程
    5.2.2  演算法案例
  5.3  人工魚群演算法
    5.3.1  演算法描述
    5.3.2  演算法案例
  習題
第6章  數據挖掘
  6.1  數據挖掘基礎
    6.1.1  數據挖掘的基本概念
    6.1.2  數據挖掘的步驟
    6.1.3  數據挖掘的任務
  6.2  分類
    6.2.1  分類器性能評估
    6.2.2  k近鄰演算法
  6.3  聚類
    6.3.1  聚類過程
    6.3.2  k均值聚類演算法
  6.4  關聯
    6.4.1  關聯規則簡介
    6.4.2  Apriori演算法
  習題
第7章  圖像處理
  7.1  圖像處理基礎
    7.1.1  數字圖像的基本概念
    7.1.2  圖像類型及轉換
    7.1.3  圖像的讀取和顯示
  7.2  圖像變換
    7.2.1  圖像幾何變換
    7.2.2  圖像形態學變換
  7.3  圖像增強
    7.3.1  圖像的點運算

    7.3.2  圖像空間域增強
    7.3.3  圖像頻域增強
  7.4  圖像分割
    7.4.1  邊緣檢測
    7.4.2  直線檢測
  7.5  圖像特徵提取
  7.6  彩色圖像模型
    7.6.1  面向硬體設備的彩色模型
    7.6.2  面向視覺感知的彩色模型
  習題
第7章  圖像處理
  7.1  圖像處理基礎
    7.1.1  數字圖像的基本概念
    7.1.2  圖像類型及轉換
    7.1.3  圖像的讀取和顯示
  7.2  圖像變換
    7.2.1  圖像幾何變換
    7.2.2  圖像形態學變換
  7.3  圖像增強
    7.3.1  圖像的點運算
    7.3.2  圖像空間域增強
    7.3.3  圖像頻域增強
  7.4  圖像分割
    7.4.1  邊緣檢測
    7.4.2  直線檢測
  7.5  圖像特徵提取
  7.6  彩色圖像模型
    7.6.1  面向硬體設備的彩色模型
    7.6.2  面向視覺感知的彩色模型
  習題
第8章  深度學習
  8.1  深度學習的起源
    8.1.1  人工智慧
    8.1.2  機器學習
    8.1.3  深度學習概念
    8.1.4  深度學習簡史
  8.2  神經網路與深度學習
    8.2.1  神經元
    8.2.2  神經網路分類
    8.2.3  幾種典型的神經網路模型
  8.3  卷積神經網路及應用
    8.3.1  卷積神經網路簡史
    8.3.2  架構
    8.3.3  卷積層
    8.3.4  池化層
    8.3.5  全連接層
  8.4  卷積神經網路實例
    8.4.1  Python和MATLAB混合編程
    8.4.2  Python訓練及部署
  習題

第9章  界面設計及嵌入式模擬
  9.1  GUI設計
    9.1.1  GUIDE設計工具
    9.1.2  控制項對象及屬性
    9.1.3  GUI設計案例
  9.2  App設計
    9.2.1  App Designer設計工具
    9.2.2  App組件及屬性
    9.2.3  App類
    9.2.4  App設計案例
  9.3  嵌入式模擬
    9.3.1  應用案例說明
    9.3.2  樹莓派嵌入式平台設計
    9.3.3  塞氏盤臨界位置識別
    9.3.4  水尺讀數系統設計
    9.3.5  測試結果
  習題
參考文獻

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