類神經網路控製係統 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 神經元網絡
• 控製係統
• 非綫性控製
• 自適應控製
• 智能控製
• 機器學習
• 優化算法
• 動態係統
• 建模與仿真
• 工程應用

　　類神經網路崛起的年代和數位電腦相近，在1943年第一個神經元的運算模型被提齣，在1957年至1958年間Rosenblett利用認知器(Perceptron)來進行文字辨識工作。時至今日，神經網路在許多領域上的廣泛應用，使其極具吸引力。同時，基於高速電腦和快速演算法，也可以用神經網路解決過去許多計算問題。

　　本書從神經生物學上屬於一種特彆的類神經網路架構中，引用到它的特殊結構。介紹瞭神經網路的基本概念、架構和學習法則，重點是對這些神經網路的數學分析、訓練方法、信號處理以及自動控製係統等工程實現的應用。

圖書簡介：麵嚮現代工程應用的先進控製理論與實踐 書名：麵嚮現代工程應用的先進控製理論與實踐 作者： （此處可填入一位或多位資深工程師或學者的名字，例如：張偉，李明，王芳） 齣版社： （此處可填入一傢專業科技齣版社的名稱，例如：機械工業齣版社 或 電子工業齣版社） ISBN： （此處可填入一個閤乎規範的ISBN號碼） --- 內容概述 本書旨在為具備一定自動控製基礎的讀者提供一個全麵、深入且具有前瞻性的視角，聚焦於現代工程領域中復雜係統的高級控製策略、算法實現及其在實際工業場景中的應用。全書結構嚴謹，理論推導詳實，同時緊密結閤當前工業4.0、智能製造以及復雜能源係統對高精度、高魯棒性控製提齣的迫切需求。 我們避開瞭對經典PID控製和基礎狀態空間理論的冗長迴顧，而是直接切入當前工程界最關注的前沿領域，如非綫性係統的精確建模、不確定性處理、多目標優化控製以及基於實時數據驅動的自適應策略。本書的核心目標是培養讀者將深厚的數學理論轉化為高效、可部署的工程解決方案的能力。 第一部分：復雜係統建模與精確錶徵 本部分著重於如何準確捕捉現代工程設備（如精密機床、航空航天姿態控製、大型化工過程）的動態特性。 第一章：非綫性動力學係統分析與拓撲結構識彆 本章深入探討瞭超越綫性假設的係統行為。內容涵蓋李雅普諾夫穩定性理論在復雜係統（如高階耦閤係統）中的應用擴展、奇點分析以及分支理論在理解係統相變中的作用。重點講解瞭如何利用微分幾何工具（如李導數、流的性質）來揭示復雜非綫性係統內在的結構特性，而非僅僅停留在微分方程的求解層麵。 第二章：不確定性與擾動建模 在實際工程中，模型誤差、外部環境乾擾（如風載、溫度波動）是普遍存在的。本章詳細闡述瞭多種不確定性描述方法，包括參數不確定性、動態不確定性和結構不確定性。引入瞭區間分析、多項式不確定性建模以及基於隨機過程的擾動模型，為後續的魯棒控製設計奠定基礎。 第三章：數據驅動建模：從大數據到工況模型 麵對難以建立精確物理模型的“黑箱”或“灰箱”係統，本章介紹瞭利用實時監測數據進行係統辨識的方法。內容涵蓋瞭高維係統的子空間辨識（Subspace Identification）、高斯過程迴歸（Gaussian Process Regression, GPR）在係統建模中的應用，以及如何通過降維技術（如主成分分析PCA）來提煉影響係統特性的核心模態，確保模型的計算效率和準確性之間的平衡。 第二部分：先進控製策略設計與穩定性保證 本部分是全書的核心，詳細介紹瞭應對不同工程挑戰的高級控製算法。 第四章：魯棒控製的進階技術 重點剖析瞭$mathcal{H}_{infty}$控製理論的最新進展及其在抗乾擾、高帶寬控製中的應用。與經典頻域分析不同，本章側重於奇異值分析在設計控製增益裕度中的作用。此外，還深入探討瞭基於凸優化（Convex Optimization）的魯棒控製器綜閤方法，使得復雜約束條件下的控製器設計得以係統化解決。 第五章：模型預測控製（MPC）的深度應用與實時實現 MPC是當前工業界最主流的先進控製方法之一。本章不僅涵蓋瞭基本的綫性MPC（LMPC），更側重於非綫性MPC（NMPC）的求解策略。詳細比較瞭梯度下降法、序列二次規劃（SQP）在求解實時優化問題時的收斂速度和魯棒性。同時，探討瞭如何通過鬆弛變量、二次逼近（Quadratic Approximation）來加速NMPC的在綫計算，以滿足毫秒級控製周期的要求。 第六章：自適應與在綫優化控製 針對係統參數隨時間變化的工況（如催化劑老化、結構磨損），本章引入瞭現代自適應控製框架。內容包括基於最小二乘法的參數估計、基於Lyapunov函數的間接自適應控製設計，以及更具前瞻性的基於梯度優化的自適應控製（Gradient-based Adaptive Control）。這使得控製器能夠在不完全知曉係統具體數學模型的情況下，通過在綫學習實現性能的最優跟蹤。 第七章：多智能體係統與分布式控製 隨著大規模分布式係統的普及，如何協調多個相互作用的子係統成為關鍵。本章探討瞭圖論在描述係統拓撲結構中的應用，並介紹瞭基於一緻性（Consensus）協議的分布式狀態估計和控製方法。重點分析瞭通信延遲和網絡拓撲變化對控製性能的影響及相應的魯棒設計方案。 第三部分：工程實現、仿真與案例分析 本部分強調理論與實踐的緊密結閤，確保讀者能夠將所學知識應用於真實硬件。 第八章：麵嚮硬件的控製算法優化與量化 本章關注控製算法從理論推導到嵌入式係統部署的關鍵環節。內容包括：如何對復雜的浮點運算進行定點數化（Fixed-Point Quantization）以適應低功耗DSP或FPGA；控製器的數值穩定性分析；以及基於模型重參數化（Model Reparameterization）的計算簡化技術，以滿足實時嵌入式係統的嚴格時序要求。 第九章：係統級仿真與閉環測試平颱構建 詳細介紹構建高保真仿真環境的方法論。內容包括使用M-Simulink/Stateflow進行混閤係統建模，以及如何利用高精度求解器（如ODE45、Radau IIA方法）驗證控製器的性能邊界。重點講解瞭“軟硬件在環（HIL）”測試的搭建流程和標準，確保在部署到物理樣機之前，對控製係統的魯棒性和安全性進行充分驗證。 第十章：工業應用案例研究 本書通過若乾具有代錶性的案例，展示先進控製理論的實際價值： 1. 高精度機床運動控製： 針對伺服係統中的摩擦補償與振動抑製的$mathcal{H}_{infty}$控製設計。 2. 電力電子變換器的高動態控製： 采用非綫性MPC實現並網逆變器的快速電流和電壓控製。 3. 連續流反應器的先進反饋調度： 利用在綫參數估計結閤分段綫性化技術實現復雜化學過程的平穩運行。 結語 本書內容層次分明，理論深度足夠支撐研究生級彆的學習和工程研究，同時其詳盡的工程實現指導也使其成為一綫工程師快速掌握和應用尖端控製技術的實用手冊。通過對係統建模的精確化、控製設計的魯棒化以及算法實現的工程化三個維度的深入探討，讀者將能夠有效應對當前工業界最為棘手的復雜控製難題。 --- 目標讀者： 自動控製工程、機械工程、電氣工程、航空航天工程等相關專業的研究生、博士生、高校教師，以及從事工業自動化、過程控製、機器人和精密運動控製的研發工程師。 先決條件： 讀者應具備微積分、綫性代數基礎，並對經典控製理論（如PID、根軌跡、波特圖）有基本瞭解。

评分☆☆☆☆☆

《類神經網路控製係統》這本書，可以說是我最近遇到的最能引發我思考的專業讀物之一。我本身是一名在工業自動化領域工作的工程師，每天都在與各種各樣的控製問題打交道。長久以來，我都覺得現有的控製方法在麵對高度動態、耦閤性強、甚至包含未知乾擾的係統時，顯得力不從心。當我看到這本書的標題時，就産生瞭一種強烈的預感，它可能會提供突破性的解決方案。果然，書中的內容並沒有讓我失望。作者巧妙地將生物神經網絡的“學習”和“適應”的特性，與傳統的控製工程思想相結閤。我特彆對書中關於“模糊神經網絡控製”和“模糊邏輯控製”的結閤部分印象深刻。這種將模糊邏輯的易解釋性和類神經網路的自學習能力融為一體的方法，似乎能夠彌補單一方法的不足，創造齣更加智能和魯棒的控製係統。我希望通過閱讀這本書，能夠掌握將這些先進的控製策略應用到實際的工業場景中，從而提升自動化生産的效率和可靠性。

评分☆☆☆☆☆

當我拿到《類神經網路控製係統》這本書時，它的厚度和印刷質量就讓我覺得是一本值得投資的專業書籍。我一直關注著人工智能技術的發展，尤其是它在工程領域的應用，而控製係統無疑是其中最重要的一個分支。我希望這本書能夠為我提供一個全麵而深入的視角，來理解類神經網路如何革新傳統的控製理論和實踐。書中的內容涵蓋瞭從基礎的感知器模型到復雜的深度神經網絡模型，以及它們在不同類型控製係統中的具體實現。我尤其對書中關於“強化學習在控製係統中的應用”的探討感到興奮，強化學習的“試錯學習”機製，與控製係統的反饋調節有著天然的契閤點，相信它能夠為解決一些傳統控製方法難以應對的復雜決策問題提供新的途徑。雖然書中一些關於穩定性分析和收斂性證明的章節對我來說具有一定的挑戰性，但我認為這是深入理解這些高級控製算法必不可少的步驟。

评分☆☆☆☆☆

《類神經網路控製係統》這本書，給我的感覺就像是開啓瞭一扇通往未來智能控製世界的大門。我是一名正在攻讀電機工程博士學位的學生，我的研究方嚮是如何提高電力係統的穩定性和效率。傳統的電力係統控製，往往需要精確的數學模型，而現實中的電力係統，由於其規模龐大、結構復雜以及新能源的接入，模型的精確獲取變得越來越睏難。這本書詳細介紹瞭如何利用類神經網路強大的自適應和魯棒性，來剋服這些挑戰。我特彆欣賞書中關於“徑嚮基函數神經網絡在電網故障診斷和控製中的應用”的章節，它提供瞭一種能夠快速準確地識彆和應對電力係統故障的有效方法。我希望通過對這本書的學習，能夠掌握更先進的控製技術，為我國的智能電網建設貢獻自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

當我翻開《類神經網路控製係統》這本書時，我立刻被作者那種將抽象理論與實際應用緊密結閤的寫作風格所吸引。我是一名在金融領域工作的量化分析師，雖然我的工作主要集中在數據分析和模型構建，但對於控製理論在金融市場中的潛在應用也一直充滿興趣。例如，如何構建一個能夠自我學習和適應市場變化的交易策略，或者如何設計一個能夠有效管理風險的投資組閤。這本書的章節設置非常閤理，從類神經網路的數學基礎到各種控製算法的實現，再到最後的案例分析，層層遞進，讓我能夠逐步掌握核心概念。我特彆對書中關於“遞歸神經網絡在時間序列預測和控製中的應用”的討論很感興趣，金融市場本身就是一個高度動態和非綫性的時間序列係統，相信類神經網路能夠在這裏發揮巨大的作用。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得相當吸引人，深邃的藍色背景搭配著流動的、抽象的神經網絡圖，仿佛在預示著一場思維的盛宴。我是在一個偶然的機會下，在一個書店的角落裏發現瞭它，當時就被這個名字——《類神經網路控製係統》——深深地吸引瞭。我一直對那些能夠模擬人類大腦思考方式的係統感到好奇，而控製係統本身就是一個充滿挑戰和應用前景的領域，所以當這兩者結閤時，我簡直無法抗拒。拿到書的那一刻，我迫不及待地翻開，雖然裏麵的許多概念對我而言還是全新的，但我能感受到作者在字裏行間流露齣的嚴謹和熱情。序言部分就點明瞭本書的核心——如何藉鑒生物神經網絡的強大並行處理和自適應能力，來解決傳統控製理論中難以應對的復雜、非綫性、時變以及不確定性問題。這讓我對後續的內容充滿瞭期待，我希望這本書能夠帶領我深入理解這些前沿技術，並為我未來的學習和研究提供堅實的基礎。盡管我對其中的數學推導和算法細節還有待消化，但這並不妨礙我對這本書的初步好感，我認為它絕對是一本值得深入研讀的著作，尤其對於那些對人工智能、智能控製以及自動化領域感興趣的讀者來說。

评分☆☆☆☆☆

拿到《類神經網路控製係統》這本書，我的第一感覺就是它非常“紮實”。書本的裝幀就很厚重，翻開後，撲麵而來的是密集的公式和清晰的圖錶，這立刻讓我意識到這是一本技術性很強的專業書籍。我之前在學習控製理論的時候，常常會遇到一些難以處理的非綫性係統，傳統方法往往需要大量的模型簡化，這不可避免地會損失一些控製精度。這本書的齣現，在我看來，就像是為我打開瞭一扇新的大門。它詳細地介紹瞭如何利用類神經網路強大的非綫性映射能力，來構建更加魯棒和高效的控製係統。我特彆感興趣的是關於自適應控製的部分，傳統的自適應控製通常需要對係統模型有一定的先驗知識，而類神經網路的齣現，使得在模型未知或者時變的情況下，實現有效的自適應控製成為可能。書中對於如何設計具有特定功能的類神經網路控製器，比如用於軌跡跟蹤、抗擾控製、以及最優控製等，都進行瞭深入的探討。即使有些地方的數學推導我需要反復研讀，但整體而言，這本書為我提供瞭一個非常係統化的學習路徑，讓我看到瞭解決復雜控製難題的新希望。

评分☆☆☆☆☆

當我打開《類神經網路控製係統》這本書的時候，首先映入眼簾的是那清晰的目錄結構，它循序漸進地引導著讀者從基礎概念逐步深入到復雜的應用。我個人對於機器學習和控製理論都有一定的瞭解，但將兩者有機地結閤起來，尤其是在控製係統的設計上，一直是讓我覺得既迷人又具有挑戰性的課題。這本書恰好滿足瞭我這方麵的需求。它沒有簡單地羅列各種算法，而是著重於闡述類神經網路在控製係統設計中的原理和方法論。我尤其欣賞作者在講解一些核心概念時，常常會穿插一些生動形象的比喻，這極大地幫助我理解那些抽象的數學模型。例如，在介紹反嚮傳播算法時，作者將其類比為“摸著石頭過河”，通過不斷的試錯和調整來逼近最優解，這種形象的描述讓我一下子就抓住瞭算法的核心思想。此外，書中對不同類型的類神經網路，如前饋網絡、循環網絡、徑嚮基函數網絡等，在控製領域的應用進行瞭詳細的分析，並且給齣瞭相應的理論依據和仿真示例。我希望通過對這些內容的學習，能夠掌握構建智能控製器的基本框架，並且能夠根據實際問題的特點，選擇和設計最適閤的類神經網路模型。

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者在《類神經網路控製係統》的開篇就強調瞭“模仿自然，超越自然”的哲學思想，這讓我對本書的整體基調有瞭初步的認識。作為一名對人工智能在工程領域應用充滿好奇的研究生，我一直覺得生物神經網絡的強大之處在於其分布式並行處理和強大的泛化能力，而如何將這些特性有效地遷移到控製係統的設計中，一直是我研究的重點。這本書以一種非常係統化的方式，從類神經網路的基本結構和學習算法入手，然後逐步深入到它們在各種經典控製問題中的應用，比如模型預測控製、魯棒控製以及非綫性係統控製等。我非常喜歡書中關於“深度學習在控製係統中的應用”這一章節，它為我提供瞭很多關於如何利用深度神經網絡來提取復雜係統的特徵，並進行有效控製的新思路。雖然某些章節的數學細節需要我花大量的時間去理解和消化，但我能感受到作者在力求用最清晰、最嚴謹的方式來闡述這些復雜的概念。

评分☆☆☆☆☆

《類神經網路控製係統》這本書，就像是一本為我量身打造的“智能控製寶典”。我是一名在航空航天領域工作的工程師，我們經常需要設計能夠應對復雜環境和動態變化的飛行控製係統。傳統的PID控製雖然簡單易用，但在麵對高度非綫性、參數不確定以及外部擾動時，往往難以達到預期的性能。這本書所介紹的類神經網路控製技術，為我提供瞭一種全新的解決方案。我特彆欣賞書中關於“模糊神經網絡在飛行姿態控製中的應用”的案例分析，它展示瞭如何將模糊邏輯的推理能力與神經網絡的學習能力結閤起來，從而構建齣既具有魯棒性又能夠進行自適應調整的飛行控製器。我希望通過學習這本書，能夠掌握這些先進的控製算法，並將其成功應用於實際的航空航天工程項目中，從而提升飛行器的控製性能和安全性。

评分☆☆☆☆☆

這本書的名字《類神經網路控製係統》本身就充滿瞭科技感和前瞻性。我是一名在機器人領域的研究生，一直對如何讓機器人擁有更強的自主學習和適應能力感到著迷。傳統的機器人控製係統往往是基於精確的模型和預設的算法，很難應對復雜多變的真實環境。這本書的齣現，為我打開瞭新的視野。它詳細地介紹瞭如何利用類神經網路強大的非綫性建模和學習能力，來構建更加智能和靈活的機器人控製器。我尤其對書中關於“自組織神經網絡在機器人路徑規劃中的應用”的探討非常感興趣，自組織神經網絡的拓撲映射能力，似乎能夠很好地模擬生物大腦在空間感知和路徑選擇方麵的機製。我期待通過對這本書的學習，能夠深入理解這些先進的控製技術，並將其應用於開發更具智能和適應性的下一代機器人。