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智能控制教学设计与指导 版权信息
- ISBN：9787302643678
- 条形码：9787302643678 ; 978-7-302-64367-8
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
智能控制教学设计与指导 本书特色
《智能控制教学设计与指导》具有创新性，体现了作者多年来的创新性教学成果，表现在如下几个方面。
? 提出了将系统科学、思维科学和科学方法论作为指导教学的科学理论，为教师综合提高科学素质和教学质量提供了理论指导。
? 将教学文件、教学手段、教学方法、教学内容、重点难点、教学课件、教学评价等内容融为一体，为智能控制课程教学提供了全方位、系统的指导。
? 提出了“三段论”与“三要素”教学法。“三段论”教学法是指“提出问题、分析问题、解决问题”等教学三段模式；“三要素”是指常用三个维度或三元描述事物组成的结构具有稳定性和普适性。
? 提出把教学内容的知识元、知识点、知识点集构成知识子集（知识单元），再把若干知识子集连接成一个知识链条，不仅便于记忆，而且有利于揭示各部分内容之间的内在联系。
? 在撰写方法上，由浅入深，深入浅出，辩证分析，突出重点，化解难点，富有创新性和启发性。
智能控制教学设计与指导 内容简介
《智能控制》（第2版）（ISBN为9787302581611）是全国工程硕士专业学位教育指导委员会推荐教材，全面涵盖模糊控制、神经控制、专家控制、仿人智能控制、递阶智能控制、学习控制、**智能控制及其工程应用实例。本书配套于该教材，为智能控制研究生课程教学提供全面而系统的教学设计与指导，包括学习理论、指导教学的系统科学、思维科学、科学方法论，教学文件、教学手段、教学方法、教学重点难点及教学课件设计。
智能控制教学设计与指导 目录
**篇学习理论与教学指导理论基础
第1章学习理论、教学方式及教学宗旨
1．1学习理论
1．2教学方式
1．3教学宗旨
1．3．1训练学生的思维
1．3．2培养学生的思维能力
1．4本章小结
第2章系统科学基础
2．1系统科学的产生
2．2系统科学研究的三个阶段
2．3系统的概念及分类
2．3．1系统的基本概念
2．3．2系统的分类
2．4系统科学思想在指导教学中的具体运用
2．4．1教学各环节中的系统性
2．4．2教学内容的结构性
2．4．3教学内容的层次性
2．5本章小结
第3章思维科学基础
3．1思维科学与思维的特征
3．1．1思维科学 3．1．2思维的特征 3．2思维的类型 3．2．1抽象思维 3．2．2形象思维 3．2．3灵感思维 3．3思维的形式——概念、判断和推理 3．3．1概念 3．3．2判断 3．3．3推理 3．4思维科学在课堂教学中的指导作用 3．4．1语言在课堂教学中的独特作用 3．4．2运用抽象思维、形象思维和灵感思维指导教学 3．5本章小结
智能控制教学设计与指导
第4章科学方法论基础 4．1自然科学研究方法 4．2自然辩证法基础 4．2．1自然辩证法 4．2．2矛盾的普遍性 4．2．3对立统一规律 4．2.4量变质变规律 4．2.5否定之否定规律 4．3怎样用科学方法论指导教学 4．4本章小结 第二篇智能控制课程教学文件与教学方法设计 第5章智能控制课程教学大纲设计 5．1研究生课程教学大纲的性质及编制原则 5．2智能控制研究生课程教学大纲(A) 5．3智能控制研究生课程教学大纲(B) 5．4本章小结 第6章智能控制教学重点难点设计指导 6．1智能控制教学重点难点的界定原则 6．1．1什么是重点内容 6．1．2什么是难点内容 6．2智能控制教学重点和难点的宏观设计 6．3智能控制的教学内容、教学重点和教学难点 6．4本章小结 第7章教学手段与教学方法设计指导 7．1课堂教学手段设计指导 7．1．1教学手段的主要形式及特点 7．1．2课堂教学手段的综合设计 7．2课堂教学的指导原则和教学方法 7．2．1课堂教学应遵循的基本原则 7．2．2值得推荐的多种课堂教学方法 7．2．3课堂教学应该注意的问题 7．3“三段论”与“三要素”教学法 7．3．1三要素的普遍性 7．3．2三元结构的稳定性 7．3．3用“三段论”“三要素法”指导教学 7．4课堂教学两个案例的启示 7．5本章小结 第8章智能控制研究生课程考试试题设计 8．1考试试题设计的指导思想和设计原则 8．1．1考试试题设计的指导思想 8．1．2考试试题设计的基本原则 8．2智能控制研究生课程考试试题设计样题 8．3智能控制研究生课程考查试题设计样题 8．4本章小结 第9章基于MATLAB 的智能控制系统仿真设计 9．1基于MATLAB 的模糊控制系统仿真设计 9．1．1仿真目的
9．1．2仿真要求 9．1．3仿真内容及步骤 9．1．4仿真报告内容及要求 9．2基于MATLAB 的模型参考神经自适应控制系统仿真设计 9．2．1仿真目的 9．2．2仿真要求 9．2．3仿真内容及步骤 9．2．4仿真报告内容及要求 9．3本章小结 第10章课堂教学质量评价指标设计 10．1课堂教学质量评价指标的设计原则 10．2课堂教学质量评价指标的设计 10．3课堂教学质量的综合评价设计 10．4教学评价与艺术评价 10．5本章小结 第三篇智能控制教学重点难点设计指导 第11章从传统控制到智能控制教学重点难点设计指导 11．1从自动控制的定义讲起 11．2自动控制系统的输入信号 11．3对自动控制的基本要求 11．4反馈是自动控制的精髓 11．5如何实现自动控制的快、稳、准 11．6现代控制理论 11．7智能控制理论 11．7．1智能控制的原理 11．7．2智能模拟的三种形式 11．7．3智能控制的三要素 11．8本章小结 启迪思考题解答 第12章模糊控制教学重点难点设计指导 12．1模糊控制的创立 12．2模糊数学基础 12．2．1基于二值逻辑的经典集合 12．2．2模糊集合和模糊概念 12．2．3模糊集合的运算及其性质 12．2．4模糊矩阵与模糊向量 12．2．5模糊关系 12．2．6模糊逻辑推理 12．3模糊控制的原理 12．3．1模糊控制系统的组成及工作原理 12．3．2单变量模糊控制系统举例 12.3.3建立模糊控制规则 12.3.4模糊控制规则的模糊矩阵表示 12.3.5通过模糊推理决策求出控制量的模糊量 12.3.6控制量的模糊量转化为精确量 12．4经典模糊控制器的设计方法 12．4．1模糊控制器的基本形式 12．4．2定义描述语言变量的模糊集合 12．4．3模糊控制规则的设计 12．4．4Mamdani 模糊推理法 12．4．5模糊化与清晰化 12．4．6经典模糊控制器的三种形式 12．4．7多输入/多输出模糊控制系统设计 12．5TS模糊控制器 12．5．1TS模糊模型及模糊推理 12．5．2TS模糊模型的意义 12．6模糊控制和传统控制的结合 12．7自适应模糊控制 12．7．1模糊系统辨识 12．7．2自适应控制的结构及原理 12．7．3自适应模糊控制的基本原理 12．7．4模型参考自适应模糊控制的结构及原理 12．8本章小结 启迪思考题解答 第13章神经网络控制教学重点难点设计指导 13．1神经元与神经网络基础 13．1．1神经网络研究概述 13．1．2神经细胞结构与功能 13．1．3人工神经元模型 13．1．4神经网络的特点 13．1．5神经网络的结构模型 13．1．6神经网络的训练与学习 13．1．7神经网络的学习规则 13．2控制和识别中常用的神经网络 13．2．1感知器 13．2．2前馈神经网络 13．2．3径向基神经网络 13．2．4Hopfield网络 13．2．5小脑模型神经网络 13．2．6大脑模型自组织神经网络 13．2．7Boltzmann机 13．2．8深度神经网络 13．2．9卷积神经网络 13．3基于神经网络的系统辨识 13．3．1神经网络的逼近特性 13．3．2神经网络系统辨识的原理 13．4基于神经网络的智能控制 13．4．1神经网络控制的基本原理 13．4．2神经网络控制的分类 13．4．3神经网络与传统控制的结合 13．5神经网络和PID控制的结合 13．5．1单个神经元PID控制 13．5．2神经网络优化PID参数 13．6神经自适应控制 13．6．1模型参考神经自适应控制 13．6．2神经网络自校正控制 13．7本章小结 启迪思考题解答 第14章专家控制与仿人智能控制教学重点难点设计指导 14．1专家系统的概念与结构 14．2专家控制系统的结构与原理 14．3实时过程控制专家系统PICON的应用实例 14．4专家控制器 14．5仿人智能控制 14．5．1传统PID线性控制的弊端 14．5．2特征变量的设计 14．5．3仿人智能控制器的结构及工作原理 14．5．4仿人智能积分控制 14．5．5仿人智能采样控制 14．5．6仿人极值采样控制 14．6本章小结 启迪思考题解答 第15章递阶智能控制与学习控制教学重点难点设计指导 15．1大系统控制的形式与结构 15．1．1大系统的递阶结构 15．1．2递阶智能控制的结构与原理 15．2递阶模糊控制 15．2．1模糊变量与模糊规则间的数量关系 15.2.2递阶模糊控制规则 15．2．3蒸汽锅炉的递阶模糊控制 15．3学习控制系统 15．3．1学习控制的概念 15．3．2迭代学习控制 15．3．3学习控制的其他形式 15．4本章小结 启迪思考题解答 第16章智能优化原理与算法教学重点难点设计指导 16．1*优化问题的描述及其分类 16．2优化问题与控制问题之间的关系 16．3人工智能与计算智能的关系 16．4智能优化算法与传统优化算法 16．5智能优化算法的分类 16．6智能优化算法的理论基础 16．7遗传算法 16．8粒子群优化算法 16．9免疫克隆选择算法 16．10教学优化算法 16．11正弦余弦算法 16．12涡流搜索算法 16．13阴阳对优化算法 16．14本章小结 启迪思考题解答 第17章*优智能控制原理教学重点难点设计指导 17．1*优智能控制问题的提出 17．2*优智能控制的定义及结构 17．3智能控制器的*优化设计举例 17．4本章小结 启迪思考题解答 第18章智能控制的工程应用实例教学重点难点设计指导 18．1基于神经网络推理的加热炉温度模糊控制 18．2神经网络在车底炉燃烧控制中的应用 18．3专家控制在静电除尘器电源控制系统中的应用 18．4学习控制在数控凸轮轴磨床上的应用 18．5仿人智能温度控制器在加热炉中的应用 18．6深度神经网络及强化学习在围棋人工智能程序AlphaGo Zero 中的
应用 18．7本章小结 启迪思考题解答 第四篇智能控制教学课件设计 附录A钱学森谈科技创新人才的培养问题 附录B关于科学、技术、工程、物质、能量、信息的注释 参考文献
3．1．1思维科学 3．1．2思维的特征 3．2思维的类型 3．2．1抽象思维 3．2．2形象思维 3．2．3灵感思维 3．3思维的形式——概念、判断和推理 3．3．1概念 3．3．2判断 3．3．3推理 3．4思维科学在课堂教学中的指导作用 3．4．1语言在课堂教学中的独特作用 3．4．2运用抽象思维、形象思维和灵感思维指导教学 3．5本章小结
智能控制教学设计与指导
第4章科学方法论基础 4．1自然科学研究方法 4．2自然辩证法基础 4．2．1自然辩证法 4．2．2矛盾的普遍性 4．2．3对立统一规律 4．2.4量变质变规律 4．2.5否定之否定规律 4．3怎样用科学方法论指导教学 4．4本章小结 第二篇智能控制课程教学文件与教学方法设计 第5章智能控制课程教学大纲设计 5．1研究生课程教学大纲的性质及编制原则 5．2智能控制研究生课程教学大纲(A) 5．3智能控制研究生课程教学大纲(B) 5．4本章小结 第6章智能控制教学重点难点设计指导 6．1智能控制教学重点难点的界定原则 6．1．1什么是重点内容 6．1．2什么是难点内容 6．2智能控制教学重点和难点的宏观设计 6．3智能控制的教学内容、教学重点和教学难点 6．4本章小结 第7章教学手段与教学方法设计指导 7．1课堂教学手段设计指导 7．1．1教学手段的主要形式及特点 7．1．2课堂教学手段的综合设计 7．2课堂教学的指导原则和教学方法 7．2．1课堂教学应遵循的基本原则 7．2．2值得推荐的多种课堂教学方法 7．2．3课堂教学应该注意的问题 7．3“三段论”与“三要素”教学法 7．3．1三要素的普遍性 7．3．2三元结构的稳定性 7．3．3用“三段论”“三要素法”指导教学 7．4课堂教学两个案例的启示 7．5本章小结 第8章智能控制研究生课程考试试题设计 8．1考试试题设计的指导思想和设计原则 8．1．1考试试题设计的指导思想 8．1．2考试试题设计的基本原则 8．2智能控制研究生课程考试试题设计样题 8．3智能控制研究生课程考查试题设计样题 8．4本章小结 第9章基于MATLAB 的智能控制系统仿真设计 9．1基于MATLAB 的模糊控制系统仿真设计 9．1．1仿真目的
9．1．2仿真要求 9．1．3仿真内容及步骤 9．1．4仿真报告内容及要求 9．2基于MATLAB 的模型参考神经自适应控制系统仿真设计 9．2．1仿真目的 9．2．2仿真要求 9．2．3仿真内容及步骤 9．2．4仿真报告内容及要求 9．3本章小结 第10章课堂教学质量评价指标设计 10．1课堂教学质量评价指标的设计原则 10．2课堂教学质量评价指标的设计 10．3课堂教学质量的综合评价设计 10．4教学评价与艺术评价 10．5本章小结 第三篇智能控制教学重点难点设计指导 第11章从传统控制到智能控制教学重点难点设计指导 11．1从自动控制的定义讲起 11．2自动控制系统的输入信号 11．3对自动控制的基本要求 11．4反馈是自动控制的精髓 11．5如何实现自动控制的快、稳、准 11．6现代控制理论 11．7智能控制理论 11．7．1智能控制的原理 11．7．2智能模拟的三种形式 11．7．3智能控制的三要素 11．8本章小结 启迪思考题解答 第12章模糊控制教学重点难点设计指导 12．1模糊控制的创立 12．2模糊数学基础 12．2．1基于二值逻辑的经典集合 12．2．2模糊集合和模糊概念 12．2．3模糊集合的运算及其性质 12．2．4模糊矩阵与模糊向量 12．2．5模糊关系 12．2．6模糊逻辑推理 12．3模糊控制的原理 12．3．1模糊控制系统的组成及工作原理 12．3．2单变量模糊控制系统举例 12.3.3建立模糊控制规则 12.3.4模糊控制规则的模糊矩阵表示 12.3.5通过模糊推理决策求出控制量的模糊量 12.3.6控制量的模糊量转化为精确量 12．4经典模糊控制器的设计方法 12．4．1模糊控制器的基本形式 12．4．2定义描述语言变量的模糊集合 12．4．3模糊控制规则的设计 12．4．4Mamdani 模糊推理法 12．4．5模糊化与清晰化 12．4．6经典模糊控制器的三种形式 12．4．7多输入/多输出模糊控制系统设计 12．5TS模糊控制器 12．5．1TS模糊模型及模糊推理 12．5．2TS模糊模型的意义 12．6模糊控制和传统控制的结合 12．7自适应模糊控制 12．7．1模糊系统辨识 12．7．2自适应控制的结构及原理 12．7．3自适应模糊控制的基本原理 12．7．4模型参考自适应模糊控制的结构及原理 12．8本章小结 启迪思考题解答 第13章神经网络控制教学重点难点设计指导 13．1神经元与神经网络基础 13．1．1神经网络研究概述 13．1．2神经细胞结构与功能 13．1．3人工神经元模型 13．1．4神经网络的特点 13．1．5神经网络的结构模型 13．1．6神经网络的训练与学习 13．1．7神经网络的学习规则 13．2控制和识别中常用的神经网络 13．2．1感知器 13．2．2前馈神经网络 13．2．3径向基神经网络 13．2．4Hopfield网络 13．2．5小脑模型神经网络 13．2．6大脑模型自组织神经网络 13．2．7Boltzmann机 13．2．8深度神经网络 13．2．9卷积神经网络 13．3基于神经网络的系统辨识 13．3．1神经网络的逼近特性 13．3．2神经网络系统辨识的原理 13．4基于神经网络的智能控制 13．4．1神经网络控制的基本原理 13．4．2神经网络控制的分类 13．4．3神经网络与传统控制的结合 13．5神经网络和PID控制的结合 13．5．1单个神经元PID控制 13．5．2神经网络优化PID参数 13．6神经自适应控制 13．6．1模型参考神经自适应控制 13．6．2神经网络自校正控制 13．7本章小结 启迪思考题解答 第14章专家控制与仿人智能控制教学重点难点设计指导 14．1专家系统的概念与结构 14．2专家控制系统的结构与原理 14．3实时过程控制专家系统PICON的应用实例 14．4专家控制器 14．5仿人智能控制 14．5．1传统PID线性控制的弊端 14．5．2特征变量的设计 14．5．3仿人智能控制器的结构及工作原理 14．5．4仿人智能积分控制 14．5．5仿人智能采样控制 14．5．6仿人极值采样控制 14．6本章小结 启迪思考题解答 第15章递阶智能控制与学习控制教学重点难点设计指导 15．1大系统控制的形式与结构 15．1．1大系统的递阶结构 15．1．2递阶智能控制的结构与原理 15．2递阶模糊控制 15．2．1模糊变量与模糊规则间的数量关系 15.2.2递阶模糊控制规则 15．2．3蒸汽锅炉的递阶模糊控制 15．3学习控制系统 15．3．1学习控制的概念 15．3．2迭代学习控制 15．3．3学习控制的其他形式 15．4本章小结 启迪思考题解答 第16章智能优化原理与算法教学重点难点设计指导 16．1*优化问题的描述及其分类 16．2优化问题与控制问题之间的关系 16．3人工智能与计算智能的关系 16．4智能优化算法与传统优化算法 16．5智能优化算法的分类 16．6智能优化算法的理论基础 16．7遗传算法 16．8粒子群优化算法 16．9免疫克隆选择算法 16．10教学优化算法 16．11正弦余弦算法 16．12涡流搜索算法 16．13阴阳对优化算法 16．14本章小结 启迪思考题解答 第17章*优智能控制原理教学重点难点设计指导 17．1*优智能控制问题的提出 17．2*优智能控制的定义及结构 17．3智能控制器的*优化设计举例 17．4本章小结 启迪思考题解答 第18章智能控制的工程应用实例教学重点难点设计指导 18．1基于神经网络推理的加热炉温度模糊控制 18．2神经网络在车底炉燃烧控制中的应用 18．3专家控制在静电除尘器电源控制系统中的应用 18．4学习控制在数控凸轮轴磨床上的应用 18．5仿人智能温度控制器在加热炉中的应用 18．6深度神经网络及强化学习在围棋人工智能程序AlphaGo Zero 中的
应用 18．7本章小结 启迪思考题解答 第四篇智能控制教学课件设计 附录A钱学森谈科技创新人才的培养问题 附录B关于科学、技术、工程、物质、能量、信息的注释 参考文献
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智能控制教学设计与指导 作者简介
李士勇，哈尔滨工业大学二级教授、博士生导师，哈尔滨工业大学教学名师，黑龙江省优秀专家。Journal of Measurement Science and Instrumentation 编委，曾受聘为国家模糊控制生产力促进中心专家组专家。近四十年来一直从事自动控制、模糊数学、模糊控制、智能控制、智能优化、智能制导、复杂适应系统的理论及其在工业过程与国防高技术领域中应用方面的教学、科研和研究生指导工作。共获教学和科研成果国家级奖2项、省部级奖7项。发表学术论文近200篇。作为第一作者出版教材和专著15部。在智能控制方面百万字的代表作《模糊控制•神经控制和智能控制论》荣获1999年“全国优秀科技图书奖”暨“科技进步奖（科技著作）”，已被6000余篇论文引用，曾跻身于十大领域中国科技论文引用频次最高的前50部专著与译著排行榜。该书在国内外颇具影响，深受控制领域专家和广大读者的好评，是智能控制领域的经典著作。李士勇教授在智能优化方面的著作有《蚁群算法及其应用》《量子计算与量子优化算法》《智能优化算法原理与应用》及《智能优化算法与涌现计算》。美国IEEE Fellow、田纳西大学J.C.Hung（洪箴）教授曾指出：“李士勇教授在模糊控制、神经网（络）控制及智能控制方面有深入的理论研究和特殊的学术造诣。”
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