神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李国勇 著

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• 神经模糊控制
• 预测控制
• MATLAB
• 智能控制
• 自适应控制
• 优化算法
• 系统建模
• 控制理论
• 机器学习
• 非线性控制

店铺： 电子工业出版社官方旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121202841

商品编码：29658300463

包装：平塑

开本：16

出版时间：2013-05-01

内容介绍

基本信息

书名:神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第3版）（编程简单、上手快，实例丰富）

原价：49.80元

作者:李国勇，杨丽娟　编著

出版社：电子工业出版社

出版日期：2013-5-1

ISBN：9787121202841

字数：608000

页码：367

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：

编辑推荐

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内容提要

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目录

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第一篇神经网络控制及其MATLAB实现
第1章神经网络理论
1.1神经网络的基本概念
1.1.1生物神经元的结构与功能特点
1.1.2人工神经元模型
1.1.3神经网络的结构
1.1.4神经网络的工作方式
1.1.5神经网络的学习
1.1.6神经网络的分类
1.2典型神经网络的模型
1.2.1MP模型
1.2.2感知机
1.2.3自适应线性神经网络
1.2.4BP神经网络
1.2.5径向基神经网络
1.2.6竞争学习神经网络
1.2.7学习向量量化神经网络
1.2.8Elman神经网络
1.2.9Hopfield神经网络
1.2.10Boltzmann神经网络
1.3神经网络的训练
小结
思考练习题
第2章MATLAB神经网络工具箱函数
2.1MATLAB神经网络工具箱函数
2.1.1神经网络工具箱中的通用函数
2.1.2感知机MATLAB函数
2.1.3线性神经网络MATLAB函数
2.1.4BP神经网络MATLAB函数
2.1.5径向基神经网络MATLAB函数
2.1.6自组织神经网络MATLAB函数
2.1.7学习向量量化神经网络MATLAB函数
2.1.8Elman神经网络MATLAB函数
2.1.9Hopfield神经网络MATLAB函数
2.1.10利用Demos演示神经网络的建立
2.2MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面
2.2.1神经网络编辑器
2.2.2神经网络拟合工具
2.3基于Simulink的神经网络模块
2.3.1模块的设置
2.3.2模块的生成
2.4神经网络在系统预测和故障诊断中的应用
2.4.1系统输入/输出数据的处理
2.4.2基于神经网络的系统预测
2.4.3基于神经网络的故障诊断
小结
思考练习题
第3章神经网络控制系统
3.1神经网络控制理论
3.1.1神经网络控制的基本原理
3.1.2神经网络在控制中的主要作用
3.1.3神经网络控制系统的分类
3.2基于Simulink的三种典型神经网络控制系统
3.2.1神经网络模型预测控制
3.2.2反馈线性化控制
3.2.3模型参考控制
小结
思考练习题
第二篇模糊逻辑控制及其MATLAB实现
第4章模糊逻辑控制理论
4.1模糊逻辑理论的基本概念
4.1.1模糊集合及其运算
4.1.2模糊关系及其合成
4.1.3模糊向量及其运算
4.1.4模糊逻辑规则
4.1.5模糊逻辑推理
4.2模糊逻辑控制系统的基本结构
4.2.1模糊控制系统的组成
4.2.2模糊控制器的基本结构
4.2.3模糊控制器的维数
4.2.4模糊控制中的几个基本运算操作
4.3模糊逻辑控制系统的基本原理
4.3.1模糊化运算
4.3.2数据库
4.3.3规则库
4.3.4模糊推理
4.3.5清晰化计算
4.4离散论域的模糊控制系统的设计
4.5具有PID功能的模糊控制器
小结
思考练习题
第5章MATLAB模糊逻辑工具箱函数
5.1MATLAB模糊逻辑工具箱简介
5.1.1模糊逻辑工具箱的功能特点
5.1.2模糊推理系统的基本类型
5.1.3模糊逻辑系统的构成
5.2利用模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统
5.2.1模糊推理系统的建立、修改与存储管理
5.2.2模糊语言变量及其语言值
5.2.3模糊语言变量的隶属函数
5.2.4模糊规则的建立与修改
5.2.5模糊推理计算与去模糊化
5.3MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面
5.3.1模糊推理系统编辑器
5.3.2隶属函数编辑器
5.3.3模糊规则编辑器
5.3.4模糊规则浏览器
5.3.5模糊推理输入/输出曲面浏览器
5.4基于Simulink的模糊逻辑的系统模块
5.5模糊推理系统在控制系统中的应用
小结
思考练习题
第6章模糊神经和模糊聚类及其MATLAB实现
6.1基于Mamdani模型的模糊神经网络
6.1.1模糊系统的Mamdani模型
6.1.2系统结构
6.1.3学习算法
6.2基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络
6.2.1模糊系统的Takagi-Sugeno模型
6.2.2系统结构
6.2.3学习算法
6.3自适应神经模糊系统及其MATLAB实现
6.3.1采用网格分割方式生成模糊推理系统函数
6.3.2自适应神经模糊系统的建模函数
6.3.3自适应神经模糊推理系统的图形用户界面编辑器
6.3.4自适应神经模糊推理系统在建模中的应用
6.4模糊聚类及其MATLAB实现
6.4.1模糊C-均值聚类函数
6.4.2模糊减法聚类函数
6.4.3基于减法聚类的模糊推理系统建模函数
6.4.4模糊C-均值和减法聚类的图形用户界面
小结
思考练习题
第三篇模型预测控制及其MATLAB实现
第7章模型预测控制理论
7.1动态矩阵控制理论
7.1.1预测模型
7.1.2滚动优化
7.1.3误差校正
7.2广义预测控制理论
7.2.1预测模型
7.2.2滚动优化
7.2.3反馈校正
7.3预测控制理论分析
7.3.1广义预测控制的性能分析
7.3.2广义预测控制与动态矩阵控制规律的等价性证明
7.3.3广义预测控制与动态矩阵控制的比较
小结
思考练习题
第8章MATLAB预测控制工具箱函数
8.1系统模型辨识函数
8.1.1数据向量或矩阵的归一化
8.1.2基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识
8.1.3脉冲响应模型转换为阶跃响应模型
8.1.4模型的校验
8.2系统模型建立与转换函数
8.2.1模型转换
8.2.2模型建立
8.3基于阶跃响应模型的控制器设计与仿真函数
8.3.1输入/输出有约束的模型预测控制器设计与仿真
8.3.2输入/输出无约束的模型预测控制器设计
8.3.3计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型
8.4基于状态空间模型的预测控制器设计函数
8.4.1输入/输出有约束的状态空间模型预测控制器设计
8.4.2输入/输出无约束的状态空间模型预测控制器设计
8.4.3状态估计器设计
8.5系统分析与绘图函数
8.5.1计算和绘制系统的频率响应曲线
8.5.2计算频率响应的奇异值
8.5.3计算系统的极点和稳态增益矩阵
8.5.4系统分析和绘图
8.6通用功能函数
8.6.1通用模型转换
8.6.2方程求解
8.6.3离散系统的分析
8.7MATLAB模型预测控制工具箱的图形用户界面
小结
思考练习题
第9章隐式广义预测自校正控制及其MATLAB实现
9.1单输入单输出系统的隐式广义预测自校正控制算法
9.2多输入多输出系统的隐式广义预测自校正控制算法
9.3仿真研究
9.3.1单输入单输出系统的仿真研究
9.3.2多输入多输出系统的仿真研究
小结
思考练习题
附录AMATLAB程序清单
附录BMATLAB函数一览表
附录CMATLAB函数分类索引
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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关联推荐
本书可作为从事智能控制与智能系统研究、设计和应用的科学技术人员的参考用书，也可作为高等院校自动化、电气工程及其自动化、电子科学与技术、计算机科学与技术、测控技术与仪器和机械电子工程等专业研究生和高年级本科生的教材。
目录
目 录
第一篇 神经网络控制及其MATLAB实现
第1章 神经网络理论 （1）
1.1 神经网络的基本概念 （2）
1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 （2）
1.1.2 人工神经元模型 （3）
1.1.3 神经网络的结构 （5）
1.1.4 神经网络的工作方式 （6）
1.1.5 神经网络的学习 （6）
1.1.6 神经网络的分类 （9）
1.2 典型神经网络的模型 （9）
1.2.1 MP模型 （9）
1.2.2 感知机 （11）
1.2.3 自适应线性神经网络 （15）
1.2.4 BP神经网络 （17）
1.2.5 径向基神经网络 （27）
1.2.6 竞争学习神经网络 （31）
1.2.7 学习向量量化神经网络 （40）
1.2.8 Elman神经网络 （41）
1.2.9 Hopfield神经网络 （42）
1.2.10 Boltzmann神经网络 （58）
1.3 神经网络的训练 （61）
小结 （65）
思考练习题 （65）
第2章 MATLAB神经网络工具箱函数 （66）
2.1 MATLAB神经网络工具箱函数 （66）
2.1.1 神经网络工具箱中的通用函数 （66）
2.1.2 感知机MATLAB函数 （69）
2.1.3 线性神经网络MATLAB函数 （79）
2.1.4 BP神经网络MATLAB函数 （85）
2.1.5 径向基神经网络MATLAB函数 （96）
2.1.6 自组织神经网络MATLAB函数 （102）
2.1.7 学习向量量化神经网络MATLAB函数 （115）
2.1.8 Elman神经网络MATLAB函数 （118）
2.1.9 Hopfield神经网络MATLAB函数 （121）
2.1.10 利用Demos演示神经网络的建立 （126）
2.2 MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面 （127）
2.2.1 神经网络编辑器 （128）
2.2.2 神经网络拟合工具 （137）
2.3 基于Simulink的神经网络模块 （139）
2.3.1 模块的设置 （139）
2.3.2 模块的生成 （141）
2.4 神经网络在系统预测和故障诊断中的应用 （143）
2.4.1 系统输入/输出数据的处理 （143）
2.4.2 基于神经网络的系统预测 （144）
2.4.3 基于神经网络的故障诊断 （155）
小结 （162）
思考练习题 （162）
第3章 神经网络控制系统 （163）
3.1 神经网络控制理论 （163）
3.1.1 神经网络控制的基本原理 （163）
3.1.2 神经网络在控制中的主要作用 （164）
3.1.3 神经网络控制系统的分类 （165）
3.2 基于Simulink的三种典型神经网络控制系统 （174）
3.2.1 神经网络模型预测控制 （175）
3.2.2 反馈线性化控制 （180）
3.2.3 模型参考控制 （182）
小结 （185）
思考练习题 （186）
第二篇 模糊逻辑控制及其MATLAB实现
第4章 模糊逻辑控制理论 （187）
4.1 模糊逻辑理论的基本概念 （187）
4.1.1 模糊集合及其运算 （187）
4.1.2 模糊关系及其合成 （194）
4.1.3 模糊向量及其运算 （196）
4.1.4 模糊逻辑规则 （197）
4.1.5 模糊逻辑推理 （199）
4.2 模糊逻辑控制系统的基本结构 （205）
4.2.1 模糊控制系统的组成 （205）
4.2.2 模糊控制器的基本结构 （206）
4.2.3 模糊控制器的维数 （206）
4.2.4 模糊控制中的几个基本运算操作 （207）
4.3 模糊逻辑控制系统的基本原理 （207）
4.3.1 模糊化运算 （207）
4.3.2 数据库 （208）
4.3.3 规则库 （210）
4.3.4 模糊推理 （213）
4.3.5 清晰化计算 （214）
4.4 离散论域的模糊控制系统的设计 （216）
4.5 具有PID功能的模糊控制器 （221）
小结 （222）
思考练习题 （222）
第5章 MATLAB模糊逻辑工具箱函数 （223）
5.1 MATLAB模糊逻辑工具箱简介 （223）
5.1.1 模糊逻辑工具箱的功能特点 （223）
5.1.2 模糊推理系统的基本类型 （224）
5.1.3 模糊逻辑系统的构成 （224）
5.2 利用模糊逻辑工具箱建立模糊推理系统 （225）
5.2.1 模糊推理系统的建立、修改与存储管理 （225）
5.2.2 模糊语言变量及其语言值 （228）
5.2.3 模糊语言变量的隶属函数 （229）
5.2.4 模糊规则的建立与修改 （235）
5.2.5 模糊推理计算与去模糊化 （239）
5.3 MATLAB模糊逻辑工具箱的图形用户界面 （242）
5.3.1 模糊推理系统编辑器 （242）
5.3.2 隶属函数编辑器 （244）
5.3.3 模糊规则编辑器 （244）
5.3.4 模糊规则浏览器 （245）
5.3.5 模糊推理输入/输出曲面浏览器 （245）
5.4 基于Simulink的模糊逻辑的系统模块 （247）
5.5 模糊推理系统在控制系统中的应用 （250）
小结 （255）
思考练习题 （255）
第6章 模糊神经和模糊聚类及其MATLAB实现 （257）
6.1 基于Mamdani模型的模糊神经网络 （257）
6.1.1 模糊系统的Mamdani模型 （257）
6.1.2 系统结构 （259）
6.1.3 学习算法 （260）
6.2 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络 （262）
6.2.1 模糊系统的Takagi-Sugeno模型 （263）
6.2.2 系统结构 （263）
6.2.3 学习算法 （265）
6.3 自适应神经模糊系统及其MATLAB实现 （267）
6.3.1 采用网格分割方式生成模糊推理系统函数 （268）
6.3.2 自适应神经模糊系统的建模函数 （269）
6.3.3 自适应神经模糊推理系统的图形用户界面编辑器 （271）
6.3.4 自适应神经模糊推理系统在建模中的应用 （274）
6.4 模糊聚类及其MATLAB实现 （280）
6.4.1 模糊C-均值聚类函数 （280）
6.4.2 模糊减法聚类函数 （281）
6.4.3 基于减法聚类的模糊推理系统建模函数 （283）
6.4.4 模糊C-均值和减法聚类的图形用户界面 （284）
小结 （287）
思考练习题 （287）
第三篇 模型预测控制及其MATLAB实现
第7章 模型预测控制理论 （288）
7.1 动态矩阵控制理论 （288）
7.1.1 预测模型 （288）
7.1.2 滚动优化 （290）
7.1.3 误差校正 （291）
7.2 广义预测控制理论 （291）
7.2.1 预测模型 （292）
7.2.2 滚动优化 （292）
7.2.3 反馈校正 （294）
7.3 预测控制理论分析 （295）
7.3.1 广义预测控制的性能分析 （295）
7.3.2 广义预测控制与动态矩阵控制规律的等价性证明 （299）
7.3.3 广义预测控制与动态矩阵控制的比较 （301）
小结 （301）
思考练习题 （301）
第8章 MATLAB预测控制工具箱函数 （302）
8.1 系统模型辨识函数 （302）
8.1.1 数据向量或矩阵的归一化 （302）
8.1.2 基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识 （304）
8.1.3 脉冲响应模型转换为阶跃响应模型 （307）
8.1.4 模型的校验 （308）
8.2 系统模型建立与转换函数 （308）
8.2.1 模型转换 （309）
8.2.2 模型建立 （313）
8.3 基于阶跃响应模型的控制器设计与仿真函数 （315）
8.3.1 输入/输出有约束的模型预测控制器设计与仿真 （315）
8.3.2 输入/输出无约束的模型预测控制器设计 （316）
8.3.3 计算由阶跃响应模型构成的闭环系统模型 （318）
8.4 基于状态空间模型的预测控制器设计函数 （319）
8.4.1 输入/输出有约束的状态空间模型预测控制器设计 （319）
8.4.2 输入/输出无约束的状态空间模型预测控制器设计 （320）
8.4.3 状态估计器设计 （323）
8.5 系统分析与绘图函数 （324）
8.5.1 计算和绘制系统的频率响应曲线 （325）
8.5.2 计算频率响应的奇异值 （326）
8.5.3 计算系统的极点和稳态增益矩阵 （326）
8.5.4 系统分析和绘图 （326）
8.6 通用功能函数 （327）
8.6.1 通用模型转换 （328）
8.6.2 方程求解 （329）
8.6.3 离散系统的分析 （329）
8.7 MATLAB模型预测控制工具箱的图形用户界面 （330）
小结 （335）
思考练习题 （335）
第9章 隐式广义预测自校正控制及其MATLAB实现 （336）
9.1 单输入单输出系统的隐式广义预测自校正控制算法 （336）
9.2 多输入多输出系统的隐式广义预测自校正控制算法 （339）
9.3 仿真研究 （343）
9.3.1 单输入单输出系统的仿真研究 （343）
9.3.2 多输入多输出系统的仿真研究 （346）
小结 （347）
思考练习题 （347）
附录A MATLAB程序清单 （348）
附录B MATLAB函数一览表 （360）
附录C MATLAB函数分类索引 （366）
参考文献 （368）

《自适应系统设计：理论、方法与工程应用》 引言 在复杂多变的工程领域，系统的性能和稳定性往往受到内部参数变化、外部环境干扰以及模型不确定性等多重因素的影响。传统的固定参数控制策略在面对这些动态变化时，往往显得力不从心，难以保证系统在各种工况下都能达到最优的性能。因此，开发能够“学习”和“适应”环境的自适应系统，已成为现代工程科学研究的核心课题之一。 《自适应系统设计：理论、方法与工程应用》一书，正是围绕这一关键主题展开的深度探讨。本书并非聚焦于某一种特定的自适应技术，而是从更宏观、更普适的视角，全面阐述自适应系统的设计理念、核心理论、创新方法以及在诸多工程领域的实际应用。本书旨在为读者构建一个关于自适应系统设计的完整知识体系，培养其理解、分析和设计这类复杂系统的能力。 第一部分：自适应系统的基础理论与数学模型 本部分奠定了全书的理论基础，深入浅出地讲解了理解自适应系统所必需的数学工具和核心概念。 经典控制理论回顾与局限性分析： 在进入自适应控制的讨论之前，本书首先回顾了经典的PID控制、状态空间方法等传统控制理论。通过对这些理论在面对非线性、时变、不确定系统时的局限性进行深入分析，自然引出了对自适应控制的需求。这部分内容旨在帮助读者认识到传统方法的不足，从而理解自适应控制的重要性。 系统辨识基础： 自适应系统的核心在于能够根据系统实际行为来调整其控制策略。这就需要对系统进行有效的“辨识”。本书将详细介绍多种系统辨识方法，包括： 参数辨识： 如何利用系统的输入输出数据来估计其内在参数。我们将介绍最小二乘法、最大似然法等经典算法，并探讨其收敛性、稳定性和对噪声的鲁棒性。 模型结构辨识： 如何确定描述系统动态的数学模型的阶数和形式。我们将讨论信息准则（如AIC、BIC）在模型选择中的应用。 在线辨识算法： 重点介绍适用于动态变化系统的在线辨识技术，如递推最小二乘法（RLS）、卡尔曼滤波在参数估计中的应用。 稳定性理论及其在自适应系统中的应用： 自适应系统的设计必须保证其整体稳定性。本书将深入探讨李雅普诺夫稳定性理论，并阐述如何将其应用于分析和设计自适应控制器的稳定性。我们将重点讨论Lyapunov-Krasovskii函数、Barbalat引理等在证明自适应系统渐近稳定性中的作用。 适应律的设计原理： 适应律是自适应系统的“大脑”，它决定了如何根据系统辨识的结果来调整控制器参数。本书将详细介绍各种适应律的设计方法，包括： 梯度下降法： 基于性能指标的梯度信息来更新参数。 基于Lyapunov方程的适应律： 通过构造Lyapunov函数来保证参数更新过程的稳定性。 基于模型参考自适应控制（MRAC）的适应律： 将参考模型作为性能标杆，通过跟踪参考模型的输出来实现自适应。 基于自适应逆模型的适应律： 直接学习系统的逆模型来实现控制。 第二部分：自适应控制系统的关键技术与方法 在扎实的理论基础上，本部分将深入介绍几种主流的自适应控制技术，并分析它们的优缺点及适用场景。 模型参考自适应控制（MRAC）： 基本原理： 介绍MRAC的核心思想，即设计一个参考模型来定义期望的系统行为，然后设计一个自适应控制器，使其输出能够跟踪参考模型的输出。 直接MRAC与间接MRAC： 详细阐述这两种方法的区别，以及它们各自的优势和局限性。直接MRAC直接调整控制器参数，而间接MRAC则先辨识系统模型，再根据模型计算控制器参数。 应用实例与设计考量： 通过具体的工程案例，讲解MRAC的设计流程，包括参考模型的选择、控制器结构的设计以及适应律的推导。 自适应逆模型控制（AIC）： 基本原理： 探讨如何通过学习系统的逆模型来实现精确的动态补偿和控制。 各种AIC实现方法： 介绍基于神经网络、模糊逻辑等实现自适应逆模型的具体技术，以及它们在处理非线性系统时的优势。 与MRAC的比较： 分析AIC与MRAC在处理不同类型系统时的性能差异和适用范围。 自适应参数估计与控制器设计结合： 间接自适应控制： 深入剖析如何通过在线系统辨识来估计系统参数，然后利用这些估计参数来计算最优的控制器参数。 最小方差控制、模型预测控制（MPC）的自适应化： 探讨如何将自适应思想融入到传统的优化控制策略中，例如通过在线估计模型参数来更新MPC的预测模型和优化目标。 鲁棒自适应控制： 模型不确定性下的挑战： 分析模型不确定性对自适应系统性能和稳定性的影响。 鲁棒自适应方法的介绍： 介绍如何设计能够容忍一定模型不确定性的自适应控制器，例如基于Lyapunov-Krasovskii函数的方法、基于区间分析的方法。 死区（Boundary Layer）技术： 讲解如何在参数更新过程中引入死区，以抑制参数估计噪声引起的控制器抖振。 第三部分：自适应系统的工程实现与实际应用 本部分将理论与实践相结合，重点关注自适应系统在实际工程中的设计、实现和应用。 高性能计算与软件实现： 算法的计算复杂度分析： 评估不同自适应算法的计算量，为实时实现提供依据。 编程实现要点： 介绍在嵌入式系统、DSP等平台上实现自适应算法时的关键考虑因素，如数值精度、内存管理、实时性保障。 仿真工具与平台： 讨论常用的仿真软件（如MATLAB/Simulink、Python）在自适应系统设计中的应用，以及如何利用这些工具进行模型搭建、算法验证和性能评估。 典型工程应用案例分析： 航空航天： 飞行器姿态控制、发动机性能自适应调节。 机器人技术： 机械臂的精确轨迹跟踪、机器人动力学自适应补偿。 过程控制： 化工厂反应器的温度、压力自适应控制，提高产品收率和质量。 汽车工程： 发动机燃油喷射自适应控制、车辆主动悬挂自适应调节。 电力系统： 电网频率和电压的自适应稳定控制，可再生能源接入的功率自适应预测与控制。 生物医学工程： 药物输送系统的精确控制、人工脏器功能的自适应调节。 前沿研究方向展望： 机器学习与自适应控制的融合： 探讨如何利用深度学习、强化学习等技术来增强自适应系统的学习能力和泛化性能。 分布式自适应控制： 针对大规模网络化系统，研究分布式自适应控制的设计方法。 安全与可靠性： 关注自适应系统的安全设计、故障诊断与容错控制。 结论 《自适应系统设计：理论、方法与工程应用》一书，旨在为读者提供一个关于自适应系统设计的全面而深入的视角。本书不仅涵盖了自适应控制的核心理论和关键技术，更强调了其在工程实践中的应用价值。通过理论讲解、方法介绍和案例分析的有机结合，本书期望能够激发读者在自适应系统设计领域的创新思维，并为解决复杂的工程问题提供有效的工具和思路。无论您是从事控制理论研究的学者，还是活跃在工程实践一线的工程师，本书都将是您探索和掌握自适应系统设计的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

我是一位资深的控制工程师，已经在这个行业里摸爬滚打了十多年，深知传统控制方法在处理复杂高维系统时的局限性。现在，我们公司正面临技术升级的压力，需要引入更具智能化的解决方案来提升现有产品的竞争力。我翻阅过几本介绍先进控制理论的书籍，发现很多作者要么过于沉迷于数学证明，让人望而却步；要么就是简单地罗列工具箱的使用方法，缺乏对底层原理的深入剖析。我更看重的是那种能够平衡理论深度和实践广度的作品。例如，书中对于“预测控制”部分的讲解，是否能触及到约束处理的复杂性？对于“神经”和“模糊”的融合，是否有清晰的模块划分和迭代优化的策略？如果这本书能提供一套清晰的思维路径，指导我如何将这些复杂的算法模块化、标准化，并用MATLAB的强大矩阵运算能力高效实现，那无疑是为我的工程实践提供了极大的助力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚入行不久的研究生，我对如何将我在课程中学到的线性代数、概率论以及基础的自动控制原理知识，迁移到前沿的智能控制领域感到迷茫。我需要一本“桥梁书”，它既能巩固我已有的数学基础，又能指引我进入更深层次的研究。我希望能看到的是，书中对基础概念的引入是循序渐进的，比如从经典的模糊推理系统开始，逐步过渡到如何用神经网络来优化隶属度函数，最后整合到基于模型预测的框架中。如果书中附带的MATLAB代码示例是注释详尽、结构清晰的M文件，甚至能够展示如何使用MATLAB的高级工具箱来加速仿真的话，那对我来说简直是最好的学习材料。我迫切需要一本能让我理解“为什么”这样做，而不是仅仅知道“怎么做”的书籍，希望这本书能提供这种深度洞察力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题听起来就充满了未来感和技术深度，光是“神经”、“模糊”、“预测控制”这几个词汇的组合，就让人联想到前沿的智能系统和复杂的优化算法。我手头正好有一本关于现代控制理论的经典教材，里面对经典PID和状态空间方法讲解得非常透彻，但对于如何将类脑计算和不确定性处理融入到实时控制回路中，阐述得就相对理论化和抽象了。我非常期待能找到一本能将这些尖端概念转化为实际工程应用，尤其是有MATLAB这种强大工具支撑的实战手册。我的主要兴趣点在于，它是否能清晰地勾勒出模糊逻辑系统如何处理环境的非线性，以及神经网络如何进行自适应学习，最终如何通过预测模型优化控制器的性能，比如在处理那些系统模型不完全已知或者参数随时间漂移的场景时，这本书能提供哪些独到的见解和可操作的步骤。那种从理论推导到仿真验证的完整闭环，对我来说是衡量一本优秀工程技术书籍的核心标准。

评分☆☆☆☆☆

我对系统辨识和自适应控制领域有持续的关注，尤其是在处理非线性、时变系统时，传统的卡尔曼滤波等方法越来越显得力不从心。我的理解是，神经模糊系统提供了一种强大的非线性映射工具，而预测控制则给予了系统最优化的前瞻性。我非常好奇，这本书是如何处理这三者之间协同工作的细节的。比如，在神经模糊系统用于在线参数估计时，其收敛性和稳定性如何保证？在构建预测模型时，如果核心参数依赖于一个不断学习的模糊网络，MPC的在线优化问题复杂度会急剧增加，书中是否提供了高效的求解算法或近似方法？另外，鉴于这是“第三版”，我尤其关注它与前两版相比，在引入了哪些最新的研究成果，特别是在计算效率和实时性方面的改进，因为在许多工业应用中，毫秒级的延迟都是不可接受的。

评分☆☆☆☆☆

最近在尝试设计一个用于机器人运动规划的鲁棒控制器，遇到了不少麻烦。现有的基于纯粹动力学模型的方案，在面对外部干扰和负载变化时，表现得非常脆弱，根本达不到项目要求的精度和可靠性。我一直在寻找那种能够“容忍”一定程度的模糊性和不确定性的控制框架。市面上关于人工智能在控制中的应用的书籍很多，但很多都偏向于深度强化学习，对于更具可解释性的模糊系统和基于模型的预测控制（MPC）的结合研究不足。我希望这本书能详细拆解神经模糊系统（ANFIS或者类似的结构）是如何在控制律中扮演“专家系统”的角色，并且如何利用前瞻性的预测机制来规避潜在的系统越界行为。如果它能展示如何在MATLAB/Simulink环境中构建一个混合式的控制架构，让这些技术不再是实验室里的玩具，而是可以部署到真实硬件上的可靠方案，那这本书的价值就无可估量了。