三民網路書店 中國圖書館分類法 / 數理科學和化學 / 數學 / 控制論、信息論（數學理論）

《非線性系統事件觸發自適應智能控制》系統介紹了基於事件觸發機制的非線性系統的理論和分析方法，從非線性系統、事件觸發控制系統、自適應智能控制三個角度，詳細介紹了系統的穩定性分析方法、控制器設計方法等內容。主要內容包括:具有未知控制方向的非線性系統事件觸發自適應模糊跟蹤控制，基於命令濾波器的不確定非線性時滯系統事件觸發自適應神經網絡控制，非線性隨機系統的有限時間命令濾波事件觸發自適應模糊跟蹤控制，控制方向未知的不可測非線性隨機系統事件觸發自適應模糊控制，基於事件觸發策略的不確定非嚴格反饋非線性隨機系統自適應模糊控制，具有全狀態約束的非線性多輸入多輸出系統自適應事件觸發跟蹤控制，帶有不可測狀態的非線性多輸入多輸出系統自適應事件觸發跟蹤控制，具有約束的慢切換非線性系統自適應事件觸發模糊命令濾波控制以及具有性能約束的非線性隨機切換系統事件觸發智能控制等。

本書主要介紹線性控制系統的分析和設計理論，包括控制系統的狀態空間模型和狀態運動規律，系統的能控性、能觀性和穩定性等定性分析，狀態反饋、輸出反饋、飽和控制、跟蹤控制和觀測器設計等綜合理論，以及線性二次型最優控制方法。本書敘述深入淺出，主要圍繞一個貫穿全書的系統設計示例展開，有助於讀者建立起系統工程的觀念、逐步厘清不同控制問題及其解決思路。此外，書中配合各章內容給出了利用MATLAB求解控制系統各個具體的設計和計算問題。本書可作為高等學校自動化、電氣工程及其自動化專業的本科生教材，同時也適合非自動化專業研究生選用，並可供廣大工程科技人員學習參考。

本書是模式識別和場景分析領域奠基性的經典名著。在第2版中,除了保留了第1版中關於統計模式識別和結構模式識別的主要內容以外，讀者將會發現新增了許多近25年來的新理論和新方法，其中包括神經網絡、機器學習、數據挖掘、進化計算、不變量理論、隱馬爾可夫模型、統計學習理論和支持向量機等。作者還為未來25年的模式識別的發展指明了方向。書中包含許多實例，各種不同方法的對比，豐富的圖表，以及大量的課後習題和計算機練習。

《線性系統理論（第二版）》從線性系統的能控性、能觀性兩個基本概念出發,討論線性系統的綜合與線性最優控制問題。主要內容包括線性定常系統的狀態空間描述及運動分析,線性定常系統的能控性,狀態反饋與閉環極點配置,線性定常系統的能觀性,能控性、能觀性與傳遞函數,狀態觀測器,線性二次型最優控制,不確定線性系統的魯棒穩定與鎮定等。每章末配有習題,並以二維碼形式配有部分習題答案和部分習題講解視頻。附錄中包括矩陣理論、線性常係數微分方程、線性常係數差分方程的相關。

本書內容涵蓋控制相關學科各專業所必需的基礎知識，以時域中的線性系統理論知識為主要內容，同時兼顧控制的頻域知識。主要內容包括系統的數學描述、系統的動態響應、系統的能控性和能觀性、系統的最小實現、系統的穩定性、系統的時域綜合等。

本書在量化控制系統的編碼方案設計與穩定性分析方面展開研究。針對目前文獻中常用的均勻量化器和對數量化器在設計量化控制系統時的缺點，例如，採用均勻量化器的量化控制系統的量化器參數設計和系統穩定性分析較為複雜，而採用對數量化器的量化控制系統使用的信道碼率是無限的，這限制了它的實際應用，本書提出一種適用於量化控制系統的新的編碼方案：基於球極座標的編碼方案。這種編碼方案顯著不同于現有的編碼方案，它的編碼和解碼基於球極座標，在量化控制系統設計中不但可以簡化系統設計和穩定性分析，而且使用有限信道碼率，便於實際應用。本書進一步將球極座標編碼方案應用於若干種不同條件下的量化控制系統，保證量化控制系統的穩定性，同時這些應用也證實了球極座標編碼方案的上述優點。球極座標編碼方案是量化控制研究領域的新方法，為量化控制系統的分析與設計提供新的手段。

本書是針對高等院校理工科高年級學生編寫的控制系統基礎理論教科書。本書全面系統地論述了控制系統狀態空間分析的基本方法及狀態空間綜合的基本理論與方法，包括：控制系統的狀態空間描述，控制系統狀態方程的解，線性控制系統的能控性和能觀測性，控制系統的穩定性分析，狀態反饋、輸出反饋、極點配置與狀態觀測器設計，以及最優控制等基本內容。另外，為了加強實踐環節的教學，將MATLAB語言的知識穿插到各章內容中，以利於培養學生利用計算機解決實際問題的能力。各章列舉了大量實際應用例題，強調了基本理論的工程實際應用。本書可作為高等院校自動化、電氣工程及其自動化、智能工程、人工智能等專業本科生的教材，也可供相關專業研究生、科研人員以及從事控制工程的技術人員參考。

隨著模式識別技術的迅猛發展，目前該技術已經成為當代高科技研究的重要領域之一，不僅取得了豐富的理論成果，而且其應用範圍越來越廣泛，幾乎遍及各個學科領域.本書以實用性為宗旨，將理論與實踐相結合，介紹了各種相關分類器設計。第1章介紹模式識別的概念、模式識別的方法及其應用。第2章討論貝葉斯分類器的設計。首先介紹貝葉斯決策的概念，讓讀者對貝葉斯理論有所瞭解，然後介紹基於最小錯誤率和最小風險的貝葉斯分類器的設計，將理論應用到實踐，讓讀者真正學會運用該算法解決實際問題。第3章討論判別函數分類器的設計。判別函數包括線性判別函數和非線性判別函數，本章首先介紹判別函數的相關概念，然後介紹線性判別函數LMSE和Fisher分類器的設計及非線性判別函數SVM分類器的設計。第4章討論聚類分析。聚類分析作為最基礎的分類方法，涵蓋了大量經典的聚類算法及衍生出來的改進算法。本章首先介紹相關理論知識，然後依次介紹K均值聚類、K均值改進算法、KNN聚類、PAM聚類、層次聚類及ISODATA分類器設計。第5章討論模糊聚類分析。首先介紹模糊邏輯的發展、模糊數學理論、模糊邏輯與模糊推理等一整套模糊控制理論，然後介紹模糊分類器、模糊C均值分類器、模糊ISODATA分類器設計。第6章討論模擬退火算法聚類設計。首先介紹模擬退火算法的基本原理、基本過程，然後介紹其分類器的設計。第7章介紹遺傳算法聚類設計，包括遺傳算法原理及遺傳算法分類器設計的詳細過程。第8章介紹蟻群算法聚類設計，包括蟻群算法的基本原理、基於蟻群基本算法的分類器設計和改進的蟻群算法MMAS的分類器設計。第9章介紹粒子群算法聚類設計，包括粒子群算法的運算過程、進化模型、原理及其模式分類的設計過程。第10章介紹免疫算法聚類設計，包括免疫算法的原理、流程、特點、關鍵參數說明和實現。第11章介紹禁忌搜索算法，包括禁忌搜索算法的理論和應用。第12章討論神經網絡聚類設計。首先介紹神經網絡的概念及其模型等理論知識，然後介紹基於BP網絡、Hopfield網絡、RBF網絡、GRNN、小波神經網絡、卷積神經網絡、模糊神經網絡、自組織競爭網絡、SOM網絡、LVQ網絡、PNN、CPN的分類器設計。在讀者掌握基礎理論後,通過實例可以瞭解算法的實現思路和方法; 進一步掌握核心代碼編寫,就可以很快掌握模式識別技術。

《線性系統理論》主要介紹基於狀態空間模型的線性定常系統理論.《線性系統理論》系統介紹了輸入輸出規範型理論,並用之解決了極點配置、不變因子配置、解耦控制、最小相位系統的輸出反饋鎮定、輸出跟蹤和狀態跟蹤等問題;詳細討論了函數能控能觀性、強能控能觀性、強能檢測性和強能穩性等與不變零點有關的系統量,並將之與系統結構分解和設計問題相聯繫,深刻地揭示了線性系統的結構特點;充分利用二次最優性能指標的特殊性,完整介紹了基於配方法的二次最優控制理論;全面討論了觀測器設計問題,在統一的框架下介紹了全維/降維/函數觀測器、對偶觀測器-控制器、未知輸入觀測器以及干擾觀測器的設計理論.《線性系統理論》既有基礎知識,也有先進理論,還有部分最新研究進展,特別是包含了作者的部分研究成果.

本書的目的是考慮大型且具有挑戰性的多階段決策問題，這些問題原則上可以通過動態規劃和**控制來解決，但它們的精確解決方案在計算上是難以處理的。本書討論依賴於近似的解決方法，以產生具有足夠性能的次優策略。這些方法統稱為增強學習，也可以叫做近似動態規劃和神經動態規劃等。 本書的主題產生於**控制和人工智能思想的相互作用。本書的目的之一是探索這兩個領域之間的共同邊界，並架設一座具有任一領域背景的專業人士都可以訪問的橋樑。

本書在常微分方程自治系統的分支理論基礎上，圍繞週期系統和隨機系統，對這兩類系統的分支理論進行延拓。內容包括自治系統、週期擾動系統、隨機擾動系統的分支研究，以及在生物、信息、物理、經濟等領域的應用。

本書首先介紹了與課程相關的高等數學知識，包括泛函分析基礎與最優化方法，這樣做的目的是加強學生的專業基礎，然後重點闡述了最優控制原理及求解方法。本書的主要內容包括變分法、極大（小）值原理、線性二次型最優控制、動態規劃、近似動態規劃、微分對策、H2與H∞最優控制以及隨機系統的最優濾波與控制等。學生在學習本書的內容時，除了需要具有扎實的高等數學基礎，還需要掌握科學、人工智能類學科的專業基礎知識，以及較強的計算機編程能力等。本書可作為高等院校人工智能類、控制科學類、計算機類、電子類、機械工程類等專業的教材，也可作為經管類等非理工科類專業學生在進行交叉學科學習時的參考教材，還可作為相關領域科技人員的參考書。

《線性系統理論》以狀態空間法為主線，系統地介紹線性系統分析與綜合的基本理論與方法。《線性系統理論》共7章，主要內容包括線性系統狀態空間模型、系統運動分析、線性系統的能控性和能觀測性、穩定性理論與李雅普諾夫方法、極點配置、系統鎮定、解耦控制、漸近跟蹤和魯棒控制、狀態觀測器設計、線性二次型最優控制、多項式矩陣分式描述和多項式矩陣描述的基本理論等內容。《線性系統理論》注重線性系統理論的基礎性、完整性、實踐性和實用性，將機器人、自動駕駛等前沿工程案例融入相關章節，並結合Matlab/Simulink工具，加強讀者對物理概念、基本原理、基本方法的理解，培養學生控制系統分析與設計的綜合實踐能力。

本書內容共分為6章，主要涉及系統建模、系統分析和系統優化設計。第l章通過引入控制系統的一些基本概念，給出了系統的數學描述方式，如：狀態空間模型，傳遞函數矩陣。第2章在時域內對系統進行了定量分析。第3章和第章主要進行了系統的定性分析。其中，第3章討論了系統的穩定性問題，第4討論了系統的能控性和能現性問題。第5章研究了系統綜合設計的方法，例如：狀反饋，利用狀態觀測器進行狀態重構。在第6章中，研究了離散

現代控制理論是建立在狀態空間法基礎上的一種控制理論與方法，是自動控制理論的一個重要組成部分。本書反映現代控制理論的發展和趨勢，以加強基礎、突出思維和培養能力為原則，詳細介紹了基於狀態空間模型的線性系統分析和綜合方法，包括控制系統的狀態空間描述、線性系統的運動分析、線性系統的能控性與能觀性、穩定性理論與李雅普諾夫方法、線性時不變系統的綜合和控制方法。在此基礎上，還給出了MATLAB仿真算例和工程應用案例，便於讀者用MATLAB軟件解決控制系統的分析和設計問題。 本書可作為高等學校自動化專業本科生教材，也可作為其他相關專業本科生或控制科學與工程學科研究生及相關領域工程技術人員的參考書。

控制理論通常處理過程的動態行為，由微分方程來進行刻畫。隨著計算機控制的快速普及，出現了離散事件過程和混雜過程。離散事件過程可能是展現離散行為的最簡單的過程。在離散事件系統中，狀態是離散的，而且狀態的轉移僅僅是對離散事件的響應。在離散事件過程和計算過程之間存在微小的差異，即並行與併發，也就是說，對於多數的計算性質，如順序、不確定性、遞歸和抽象等，它們是相同的。混雜理論是系統理論和計算機科學的結合體。在系統理論中，系統行為通常由微分方程來刻畫，而在計算機科學中，系統行為通常由離散的原子動作及其之間的計算邏輯來刻畫。在本書中，我們在真併發進程代數中引入離散事件系統和混雜系統，介紹了離散事件過程的公理化、分布式離散事件過程的公理化、混雜進程代數及其在神經網絡建模中的應用以及具有位置的混雜進程代數及其在分布式/聯邦神經網絡建模中的應用等。

本教材的內容包括：自動控制系統的結構、微分方程與拉普拉斯變換、系統的瞬態響應、閉環系統的穩態誤差、閉環系統的穩定性條件、奈奎斯特穩定性判據、系統的頻率響應特性、系統時域與頻域特性的關係、較優的系統模型、控制器的設計與實驗調整方法、根軌跡法、控制系統實例、直流電機的控制、數字控制基礎及模擬化設計方法。本教材具有如下特點：(1) 參考認識和解決控制問題的過程，思路一貫，逐步深入，讓學生隨時明白自己正在學習的內容是為瞭解決什麼問題，而非按照理論分塊。(2) 注重結合實際控制系統，對同一個問題從時域、頻域等多角度加以分析，以闡述清楚控制原理。(3) 注重闡釋系統開環、閉環、時域、頻域特徵之間的關係。讀者對象：工科專業本科生、相關專業的技術人員