具体描述
神经网络控制已经发展成为智能控制的一个新分文，为解决复杂的非线性、不确定及不确知系统的控制总是开辟了新途径。本书分5章阐述了（人工）神经网络理论基础，基于神经网络的动态系统的模板、逆模型及其辨识，神经网络控制的多种结构及其设计，遗传算法的寻优机理，遗传算法与系统辨识、与神经控制问题。
本书适合作为高等院工科校信息处理、自动控制、工业自动化、模式识别与智能控制等专业高年级本科生、研究生的教材或教学参考书，也适合相关专业的工程技术人员阅读。
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读后感
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用户评价
这本书的封面设计就足够吸引人，简洁的线条勾勒出复杂的数据流和连接，仿佛预示着里面内容的深度和广度。我一直是人工智能领域，特别是神经网络部分的热衷者，看到《神经网络控制》这个书名，便立刻被它所吸引。我希望这本书能够深入浅出地讲解神经网络在控制系统中的应用，不仅仅是理论的堆砌，更重要的是能提供实际的案例和清晰的实现思路。 我特别期待书中能够涵盖不同类型的神经网络，例如深度前馈网络、循环神经网络、卷积神经网络，甚至是一些更前沿的模型，如Transformer在控制领域的潜在应用。同时，在控制理论方面，我希望能够看到这些神经网络如何与传统的PID控制、模型预测控制（MPC）等相结合，形成混合控制策略，以应对更复杂的动态系统和不确定性。 控制系统的鲁棒性、稳定性和实时性是至关重要的，我希望书中能详细阐述如何利用神经网络来提高这些性能。例如，如何设计能够抵御干扰和参数变化的自适应神经网络控制器，如何保证控制器在各种工作条件下都能快速有效地响应。此外，对神经网络控制器设计过程中的调参、验证以及安全性的讨论，也是我非常关注的部分。 我理想中的《神经网络控制》应该包含大量图示和伪代码，能够清晰地展示算法的实现细节。理论的严谨性固然重要，但如果能配合实际的编程实现，无疑能大大提升学习效果。我希望书中能提供一些在常用控制系统仿真平台（如MATLAB/Simulink）或实际硬件平台上实现的示例，这样我就可以直接动手实践，加深对神经网络控制原理的理解。 对于初学者而言，理解神经网络的数学原理可能会有些挑战，所以我希望书中能够提供循序渐进的讲解，从基础的感知机模型开始，逐步深入到更复杂的网络结构和训练算法。同时，对反向传播算法、梯度下降等核心概念的清晰解释，以及它们如何在控制问题中得到应用，将是非常宝贵的。 书中关于数据驱动的控制策略的讨论也让我充满期待。在很多实际场景中，精确的系统模型是难以获得的，而神经网络恰恰擅长从数据中学习规律。我希望《神经网络控制》能够详细介绍如何利用大量的历史运行数据来训练神经网络控制器，以及如何处理数据中的噪声和缺失。 此外，对于强化学习在控制领域的应用，我也非常感兴趣。将神经网络作为强化学习中的函数逼近器，从而实现智能体的学习和决策，这在机器人控制、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。我希望书中能够提供这方面的理论基础和案例分析。 我期望书中能涉及到一些在特定控制应用领域，如航空航天、工业自动化、电力系统等方面的具体案例。这些案例应该能够充分展示神经网络控制的优势和挑战，并为我提供解决实际问题的灵感和方法。例如，如何在无人机飞行控制中利用神经网络实现平稳的姿态控制，或者如何在工业机器人关节控制中实现高精度的轨迹跟踪。 我对书中关于模型不确定性和外部扰动下的神经网络控制方法特别感兴趣。如何设计能够应对模型参数变化或未知外部干扰的控制器，是提升控制系统鲁棒性的关键。我希望书中能够提供一些先进的算法，例如基于Lyapunov稳定性理论的神经网络控制器设计，或者利用贝叶斯神经网络来量化不确定性。 最后，一本优秀的《神经网络控制》应该能够引导读者思考未来神经网络控制的发展趋势。例如，如何实现更高效、更低功耗的神经网络控制器，如何将可解释性引入神经网络控制，以及如何将量子计算与神经网络控制相结合等。这些前瞻性的讨论，将为我的学习和研究提供更广阔的视野。
评分这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，它将抽象的神经网络结构与控制系统中的动态过程巧妙地融合在一起，预示着书中内容将是理论与实践的完美结合。作为一名对自动化和人工智能交叉领域充满好奇的研究生，我一直在寻找一本能够系统性介绍神经网络在控制理论中应用的著作，而《神经网络控制》恰好填补了这一空白。 在理论讲解方面，作者展现了深厚的功底。我特别欣赏他在介绍反向传播算法时，并没有仅仅停留在数学公式的层面，而是结合了“误差回溯”和“梯度下降”的形象比喻，使得原本抽象的梯度计算过程变得直观易懂。书中对神经网络模型选择的指导也非常有价值，作者详细分析了不同类型神经网络（如前馈、循环、卷积）在不同控制任务中的适用性，以及如何根据系统特点来选择合适的网络结构。 对我而言，书中关于循环神经网络（RNN）在时序数据处理中的应用是极为吸引人的部分。许多控制系统都涉及到对过去信息的记忆和利用，而RNN正是处理这类问题的利器。书中详细解释了RNN的隐藏状态如何存储历史信息，并提供了一个利用RNN来预测机器人轨迹的实例。此外，对LSTM和GRU的深入讲解，特别是它们如何通过精巧的门控机制来解决长期依赖问题，让我对这类模型在更复杂的动态系统控制中有了更清晰的认识。 在控制策略方面，本书对模型预测控制（MPC）与神经网络的融合进行了深入探讨。MPC以其强大的预测和优化能力在先进控制领域占据重要地位，但其对精确模型和计算资源的高要求限制了其广泛应用。书中展示了如何利用神经网络来近似求解MPC中的优化问题，从而在降低计算复杂度的同时，保持甚至提升控制性能。这一结合点为我提供了解决现实工程问题的新思路。 我对书中关于鲁棒控制的章节尤为关注。实际的控制系统总是不可避免地受到各种不确定性的影响，如参数变化、外部干扰等。本书详细阐述了如何利用神经网络来提升控制器的鲁棒性，包括通过概率模型来量化不确定性，以及利用数据增强等技术来训练能够适应各种扰动的神经网络。 书中丰富的案例研究也极具参考价值。作者选取了多个具有代表性的控制问题，例如无人机的稳定飞行控制、工业机器人的精确轨迹跟踪等，并详细阐述了如何应用神经网络来解决这些问题。这些案例不仅直观地展示了神经网络控制的威力，也为我提供了解决类似问题的具体方法和步骤。 此外，书中关于数据预处理和特征工程的建议也同样重要。在将神经网络应用于控制系统时，数据的质量和有效的特征提取是至关重要的。作者在这方面提供了非常实用的指导，帮助我理解如何清洗、转换和提取数据中的关键信息，以最大化神经网络的性能。 我对书中关于强化学习在控制领域的应用也进行了深入学习。特别是深度强化学习（DRL）在机器人控制、自动驾驶等领域的成功案例。书中详细讲解了DRL的基本原理，如Q-learning、策略梯度等，并重点阐述了如何利用神经网络来逼近价值函数和策略函数，从而实现智能体的学习和决策。 书中还对神经网络控制器的在线学习和自适应能力进行了探讨。很多实际系统都会随着时间发生变化，或者存在未知的扰动，传统的固定参数控制器往往难以适应。书中详细介绍了如何利用神经网络来构建自适应控制器，使得控制器能够在线地调整其参数，以应对系统模型的变化。 总而言之，《神经网络控制》这本书以其深入的理论分析、详实的案例研究和前瞻性的技术视角，为我提供了一个系统而全面的学习平台。它不仅满足了我对神经网络控制理论的好奇心，更重要的是，它为我指明了如何将这些先进技术应用于解决实际的工程问题，对我未来的研究和实践具有极其重要的指导意义。
评分这本书的封面设计，那种由点和线交织而成的复杂网络图，仿佛是无数信息在其中穿梭汇聚的缩影，让我立刻对其中的内容充满了好奇。作为一名对人工智能在现代控制工程中的应用前景非常看好的工程师，我一直希望能找到一本既有理论深度又不失实践指导意义的书籍，《神经网络控制》无疑是这样一本。 在理论基础方面，作者展现了非凡的教学能力。他并没有将神经网络的数学原理置于高高在上的地位，而是巧妙地将其融入到控制系统的具体需求中。例如，在讲解反向传播算法时，他用了“误差的痕迹”这样一个非常形象的比喻，来形容误差信号如何逐层回溯，并指导权重的调整。这种讲解方式，使得原本复杂的梯度计算过程变得易于理解和记忆。 我特别关注了书中关于循环神经网络（RNN）在处理时序动态系统方面的应用。许多控制问题都涉及到对过去信息的记忆和利用，而RNN正是处理这类问题的利器。书中详细解释了RNN如何通过其内部的反馈连接来捕捉数据中的时间依赖性，并提供了一个利用RNN来预测机器人轨迹的实例。此外，对LSTM和GRU的深入讲解，特别是它们如何通过精巧的门控机制来解决长期依赖问题，让我对这类模型在更复杂的动态系统控制中有了更清晰的认识。 在控制策略方面，本书对模型预测控制（MPC）与神经网络的融合进行了深入探讨。MPC以其强大的预测和优化能力在先进控制领域占据重要地位，但其对精确模型和计算资源的高要求限制了其广泛应用。书中展示了如何利用神经网络来近似求解MPC中的优化问题，从而在降低计算复杂度的同时，保持甚至提升控制性能。这一结合点为我提供了解决现实工程问题的新思路。 我对书中关于鲁棒控制的章节尤为关注。实际的控制系统总是不可避免地受到各种不确定性的影响，如参数变化、外部干扰等。本书详细阐述了如何利用神经网络来提升控制器的鲁棒性，包括通过概率模型来量化不确定性，以及利用数据增强等技术来训练能够适应各种扰动的神经网络。 书中丰富的案例研究也极具参考价值。作者选取了多个具有代表性的控制问题，例如无人机的稳定飞行控制、工业机器人的精确轨迹跟踪等，并详细阐述了如何应用神经网络来解决这些问题。这些案例不仅直观地展示了神经网络控制的威力，也为我提供了解决类似问题的具体方法和步骤。 此外，书中关于数据预处理和特征工程的建议也同样重要。在将神经网络应用于控制系统时，数据的质量和有效的特征提取是至关重要的。作者在这方面提供了非常实用的指导，帮助我理解如何清洗、转换和提取数据中的关键信息，以最大化神经网络的性能。 我对书中关于强化学习在控制领域的应用也进行了深入学习。特别是深度强化学习（DRL）在机器人控制、自动驾驶等领域的成功案例。书中详细讲解了DRL的基本原理，如Q-learning、策略梯度等，并重点阐述了如何利用神经网络来逼近价值函数和策略函数，从而实现智能体的学习和决策。 书中还对神经网络控制器的在线学习和自适应能力进行了探讨。很多实际系统都会随着时间发生变化，或者存在未知的扰动，传统的固定参数控制器往往难以适应。书中详细介绍了如何利用神经网络来构建自适应控制器，使得控制器能够在线地调整其参数，以应对系统模型的变化。 总而言之，《神经网络控制》这本书以其深入的理论分析、详实的案例研究和前瞻性的技术视角，为我提供了一个系统而全面的学习平台。它不仅满足了我对神经网络控制理论的好奇心，更重要的是，它为我指明了如何将这些先进技术应用于解决实际的工程问题，对我未来的研究和实践具有极其重要的指导意义。
评分读完《神经网络控制》这本书，我感觉像是打开了一扇通往全新控制领域的大门。在此之前，我对神经网络在控制领域的应用一直停留在概念层面，而这本书则为我提供了深入的理论框架和具体的实践指导。 在理论讲解方面，作者的处理方式非常到位。他没有回避神经网络的核心数学原理，而是用一种清晰且循序渐进的方式进行了阐述。例如，在介绍反向传播算法时，作者通过类比“误差的传递链条”，详细说明了如何利用链式法则来计算梯度，以及梯度下降如何指导权重的更新。这种细致的讲解，让我在理解算法的深层机制时受益匪浅。 书中对不同类型神经网络在控制系统中的适用性分析，也让我印象深刻。我特别关注了循环神经网络（RNN）在处理时序动态系统方面的应用。书中详细解释了RNN如何通过其内部的循环连接来捕捉数据中的时间依赖性，并提供了利用RNN来预测机器人轨迹的实例。此外，对LSTM和GRU的深入讲解，特别是它们如何通过精巧的门控机制来解决长期依赖问题，让我对这类模型在更复杂的动态系统控制中有了更清晰的认识。 在控制策略方面，本书对模型预测控制（MPC）与神经网络的融合进行了深入探讨。MPC以其强大的预测和优化能力在先进控制领域占据重要地位，但其对精确模型和计算资源的高要求限制了其广泛应用。书中展示了如何利用神经网络来近似求解MPC中的优化问题，从而在降低计算复杂度的 которы，保持甚至提升控制性能。这一结合点为我提供了解决现实工程问题的新思路。 我对书中关于鲁棒控制的章节尤为关注。实际的控制系统总是不可避免地受到各种不确定性的影响，如参数变化、外部干扰等。本书详细阐述了如何利用神经网络来提升控制器的鲁棒性，包括通过概率模型来量化不确定性，以及利用数据增强等技术来训练能够适应各种扰动的神经网络。 书中丰富的案例研究也极具参考价值。作者选取了多个具有代表性的控制问题，例如无人机的稳定飞行控制、工业机器人的精确轨迹跟踪等，并详细阐述了如何应用神经网络来解决这些问题。这些案例不仅直观地展示了神经网络控制的威力，也为我提供了解决类似问题的具体方法和步骤。 此外，书中关于数据预处理和特征工程的建议也同样重要。在将神经网络应用于控制系统时，数据的质量和有效的特征提取是至关重要的。作者在这方面提供了非常实用的指导，帮助我理解如何清洗、转换和提取数据中的关键信息，以最大化神经网络的性能。 我对书中关于强化学习在控制领域的应用也进行了深入学习。特别是深度强化学习（DRL）在机器人控制、自动驾驶等领域的成功案例。书中详细讲解了DRL的基本原理，如Q-learning、策略梯度等，并重点阐述了如何利用神经网络来逼近价值函数和策略函数，从而实现智能体的学习和决策。 书中还对神经网络控制器的在线学习和自适应能力进行了探讨。很多实际系统都会随着时间发生变化，或者存在未知的扰动，传统的固定参数控制器往往难以适应。书中详细介绍了如何利用神经网络来构建自适应控制器，使得控制器能够在线地调整其参数，以应对系统模型的变化。 总而言之，《神经网络控制》这本书以其深入的理论分析、详实的案例研究和前瞻性的技术视角，为我提供了一个系统而全面的学习平台。它不仅满足了我对神经网络控制理论的好奇心，更重要的是，它为我指明了如何将这些先进技术应用于解决实际的工程问题，对我未来的研究和实践具有极其重要的指导意义。
评分我一直在寻找一本能够深入浅出地讲解神经网络在复杂控制系统中的应用的图书，而《神经网络控制》这本书的出现，可以说恰好满足了我的需求。在阅读这本书的过程中，我被其严谨的学术风格和丰富的实践案例所深深吸引。 首先，作者在神经网络基础理论的讲解上，并没有选择过于简化的方式，而是保留了必要的数学严谨性。例如，在阐述反向传播算法时，书中不仅给出了详细的数学推导过程，还通过图示清晰地展示了误差信号如何逐层向前传播，以及如何利用链式法则来计算梯度。这对于我这样希望深入理解算法原理的读者来说，是至关重要的。 书中对于不同神经网络架构在控制任务中的适用性分析，也让我印象深刻。我特别关注了循环神经网络（RNN）在处理时序动态系统中的应用。书中详细解释了RNN如何通过其内部的循环连接来捕捉时间序列中的依赖关系，并提供了利用RNN来预测系统下一时刻状态的示例。此外，作者还对长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）进行了详细的介绍，并分析了它们在解决RNN的梯度消失问题上的优势。 在控制策略方面，本书对于模型预测控制（MPC）与神经网络的结合进行了深入的探讨。MPC是一种非常有效的先进控制策略，但其对精确模型和高计算量的要求，限制了其在某些场景下的应用。书中展示了如何利用神经网络来近似求解MPC的优化问题，从而在降低计算复杂度的同时，保持甚至提升控制性能。这对于我来说，是一个非常实用的技术。 我对书中关于鲁棒控制的章节尤为感兴趣。在实际的控制应用中，系统往往会受到各种不确定因素的影响，如传感器噪声、执行器误差、环境扰动等。如何设计出对这些不确定性具有良好鲁棒性的控制器是关键。本书详细介绍了如何利用神经网络来增强控制器的鲁棒性，包括使用概率神经网络来量化不确定性，以及通过数据增强技术来训练更加鲁棒的神经网络模型。 书中提供的案例研究也极具启发性。作者选取了几个具有代表性的控制问题，如飞行器姿态控制、机器人关节控制等，并详细阐述了如何利用神经网络来实现这些控制任务。这些案例不仅展示了神经网络控制的强大能力，也为我提供了解决类似问题的思路和方法。 在数据处理和特征工程方面，书中给出了一些非常实用的建议。在利用神经网络进行控制时，数据的质量直接影响着最终的控制效果。书中详细介绍了如何对采集到的数据进行预处理，例如滤波、归一化、特征提取等，以最大程度地发挥神经网络的性能。 我还对书中关于强化学习在控制领域的应用进行了学习。特别是深度强化学习（DRL）在机器人控制、自动驾驶等领域的成功应用。书中详细解释了DRL的基本原理，如Q-learning、策略梯度等，并提供了在这些方法中如何利用神经网络来逼近价值函数和策略函数。 书中还对神经网络控制器的在线学习和自适应能力进行了探讨。很多实际系统都会随着时间发生变化，或者存在未知的扰动，传统的固定参数控制器往往难以适应。书中详细介绍了如何利用神经网络来构建自适应控制器，使得控制器能够在线地调整其参数，以应对系统模型的变化。 总而言之，《神经网络控制》这本书以其深刻的理论分析、丰富的实践案例和前瞻性的技术探讨，为我提供了一个全面而深入的神经网络控制学习平台。它不仅满足了我对技术细节的探究，更重要的是，它为我指明了如何将这些先进技术应用于解决实际的工程问题。
评分这本《神经网络控制》给我带来了许多意想不到的惊喜。首先，它在理论讲解方面做得相当到位，不像有些书籍那样只是简单罗列公式，而是花了大量的篇幅去解释每个数学概念的物理意义和在控制系统中的作用。例如，在讲解梯度下降时，作者并没有止步于数学公式，而是将其比作在山坡上寻找最低点，生动形象地解释了其迭代更新的过程，以及如何通过学习率来控制下降的速度和方向。 书中关于神经网络模型选择的部分也让我受益匪浅。我过去常常陷入选择哪种网络结构的困境，但这本书提供了一个清晰的决策框架。它根据不同的控制任务需求，例如实时性要求、对模型精度的依赖程度、数据可用性等，给出了一系列建议，并详细分析了不同网络结构的优劣势。例如，对于需要处理时序信息的系统，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的适用性，以及如何处理梯度消失/爆炸问题，都进行了深入的探讨。 在控制方法方面，我尤其欣赏书中对自适应控制的阐述。很多实际系统都会随着时间发生变化，或者存在未知的扰动，传统的固定参数控制器往往难以适应。这本书详细介绍了如何利用神经网络来构建自适应控制器，使得控制器能够在线地调整其参数，以应对系统模型的变化。书中提供的基于误差反向传播的自适应神经网络控制方法，清晰地展示了如何通过学习来补偿模型的不确定性。 另外，书中对于模型预测控制（MPC）与神经网络的结合也进行了深入的分析。MPC本身是一种非常强大的控制方法，但其计算复杂度较高，且需要精确的系统模型。这本书展示了如何利用神经网络来近似求解MPC的优化问题，或者作为MPC的替代方案，从而在保证控制性能的同时，降低计算需求。这对于实时性要求极高的控制系统来说，具有重要的实际意义。 我还注意到书中对鲁棒控制的关注。在实际应用中，系统往往会受到各种噪声和干扰的影响，如何设计出对这些不确定性具有良好鲁棒性的控制器是关键。书中介绍了一些利用神经网络来提高控制器鲁棒性的方法，例如基于Lyapunov稳定性理论的神经网络设计，以及如何利用数据增强等技术来训练更具鲁棒性的神经网络模型。 本书在数据处理和特征工程方面的建议也十分实用。在利用神经网络进行控制时，数据的质量和预处理至关重要。书中详细介绍了如何对传感器数据进行滤波、归一化、特征提取等操作，以最大程度地发挥神经网络的性能。例如，对于振动数据，如何提取其频谱特征，并将其作为神经网络的输入，从而更有效地识别系统的运行状态。 我也对书中关于强化学习在控制中的应用进行了学习。特别是将深度神经网络与强化学习结合形成的深度强化学习（DRL）在机器人控制、自动驾驶等领域的成功应用。书中详细解释了DRL的基本原理，如Q-learning、策略梯度等，并提供了在这些方法中如何利用神经网络来逼近价值函数和策略函数。 对于我来说，书中关于训练技巧和调参策略的分享也极具价值。神经网络的训练过程常常充满挑战，如何有效地选择优化器、设置学习率、防止过拟合等，都直接影响着最终的控制效果。这本书提供了一些实用的经验和技巧，可以帮助我更快地找到最优的训练参数。 总的来说，这本书为我打开了一扇新的大门，让我对神经网络在控制领域的应用有了更深刻的理解。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本实用的指南，能够帮助我将理论知识转化为实际的解决方案。
评分从我作为一个潜在读者，也就是一个对自动化控制和机器学习都有着浓厚兴趣的人的角度来看，《神经网络控制》这本书的第一印象是它的封面设计，那个由无数细小节点和连接线构成的网络图，既抽象又充满力量感，似乎在隐喻着隐藏在其中的复杂算法和庞大的应用潜力。翻开书页，首先吸引我的是它清晰的结构安排，从基础概念到高级应用，逻辑性非常强。 在理论基础部分，我注意到作者并没有回避神经网络的核心数学原理，而是用一种非常易于理解的方式进行阐述。例如，在解释反向传播算法时，作者并没有仅仅给出数学公式，而是通过一个形象的比喻，将误差的传播过程比作“信息的回溯”，以及如何通过“微调”每一层的权重来逐步修正网络的输出。这种细致的讲解方式，对于我这样背景可能不完全是数学专业的读者来说，极大地降低了理解的门槛。 书中对于不同类型神经网络在控制系统中的应用场景划分得非常清晰。我一直对循环神经网络（RNN）在处理时序数据方面的能力很感兴趣，而这本书详细阐述了如何利用RNN及其变种，如LSTM和GRU，来对具有动态特性的系统进行建模和控制。比如，在解释如何利用LSTM来预测下一时刻的系统状态时，作者不仅给出了模型结构，还对LSTM门控机制的作用进行了深入的剖析，解释了它们是如何解决传统RNN的长期依赖问题的。 我特别关注书中关于神经网络控制器设计中的稳定性保证问题。在控制领域，稳定性是绝对的首要考量。这本书并非回避这一难题，而是深入探讨了如何通过理论分析和特定的网络结构设计来保证控制系统的稳定性。例如，作者介绍了一些利用Lyapunov稳定性理论来设计神经网络控制器的方法，并通过具体的例子展示了如何构建具有稳定性的学习律。 在实际应用方面，这本书提供了许多令人信服的案例研究，涵盖了从机器人路径规划到飞机姿态控制等多个领域。我尤其欣赏书中对一个具体工业过程的神经网络控制改造过程的详细描述。它不仅展示了如何采集数据、预处理数据，如何选择和训练合适的神经网络模型，还详细分析了最终控制效果的提升，以及在实际部署过程中遇到的挑战和解决方案。 书中关于数据驱动的控制策略的阐述，也为我提供了新的思路。在很多情况下，精确的物理模型难以获得，而神经网络恰好能从数据中学习。作者在书中详细讨论了如何通过收集大量的系统运行数据，来训练一个能够近似系统行为的神经网络模型，进而用于控制。这对于一些复杂非线性系统，如化学反应过程或生物医学系统，具有特别的价值。 我也被书中关于强化学习与神经网络结合的部分所吸引。将神经网络作为强化学习中的“大脑”，使得智能体能够通过与环境的交互学习最优控制策略，这是当前人工智能领域的热点。书中对深度Q网络（DQN）和策略梯度方法的讲解，以及如何将它们应用于机器人抓取、无人机飞行等任务，都让我看到了未来自动控制的巨大潜力。 这本书的另一个亮点在于它对模型不确定性和外部干扰的处理。很多实际控制系统都面临着模型参数的漂移或无法预知的外部干扰，如何设计出能够有效应对这些不确定性的控制器是关键。书中介绍的一些基于不确定性量化的神经网络控制方法，以及自适应神经网络控制器的设计，都为解决这些问题提供了有力的工具。 对于我这样希望将理论付诸实践的读者来说，书中提供的伪代码和算法流程图非常有帮助。它们将抽象的理论概念具象化，使得我可以更容易地理解算法的实现细节，并尝试在自己的项目中进行复现。 总而言之，《神经网络控制》这本书不仅满足了我对神经网络控制理论的好奇心，更重要的是，它为我提供了解决实际控制问题的宝贵方法和工具，是一本值得反复研读的佳作。
评分这本书的封面设计简洁却富有深意，仿佛一张网络图在无声地诉说着复杂数据的流动和连接。作为一名长期在自动化领域工作，同时又对新兴技术保持高度关注的工程师，我一直在寻找一本能够系统性地阐述神经网络在现代控制理论中扮演何种角色的著作，《神经网络控制》这本书正是我所期待的。 在理论基础的构建上，作者展现了极高的专业素养。他并没有简单地堆砌公式，而是将神经网络的数学原理与控制系统的实际需求紧密结合。例如，在解释反向传播算法时，作者不仅详细推导了梯度计算过程，还用“误差的涟漪效应”来比喻误差信号如何影响每一层的权重，这使得算法的直观理解度大大提升。书中关于不同神经网络结构（如前馈、循环、卷积）的介绍，及其在特定控制场景下的优劣分析，为我提供了选择合适模型的清晰思路。 我尤其对书中关于循环神经网络（RNN）在处理时序动态系统方面的阐述印象深刻。许多控制问题都涉及对过去信息的记忆和利用，而RNN正是处理这类问题的利器。书中详细解释了RNN如何通过其内部的反馈连接来捕捉数据中的时间依赖性，并提供了一个利用RNN来预测机器人轨迹的实例。此外，对LSTM和GRU的深入讲解，特别是它们如何通过精巧的门控机制来解决长期依赖问题，让我对这类模型在更复杂的动态系统控制中有了更清晰的认识。 在控制策略方面，本书对模型预测控制（MPC）与神经网络的融合进行了深入探讨。MPC以其强大的预测和优化能力在先进控制领域占据重要地位，但其对精确模型和计算资源的高要求限制了其广泛应用。书中展示了如何利用神经网络来近似求解MPC中的优化问题，从而在降低计算复杂度的同时，保持甚至提升控制性能。这一结合点为我提供了解决现实工程问题的新思路。 我对书中关于鲁棒控制的章节尤为关注。实际的控制系统总是不可避免地受到各种不确定性的影响，如参数变化、外部干扰等。本书详细阐述了如何利用神经网络来提升控制器的鲁棒性，包括通过概率模型来量化不确定性，以及利用数据增强等技术来训练能够适应各种扰动的神经网络。 书中丰富的案例研究也极具参考价值。作者选取了多个具有代表性的控制问题，例如无人机的稳定飞行控制、工业机器人的精确轨迹跟踪等，并详细阐述了如何应用神经网络来解决这些问题。这些案例不仅直观地展示了神经网络控制的威力，也为我提供了解决类似问题的具体方法和步骤。 此外，书中关于数据预处理和特征工程的建议也同样重要。在将神经网络应用于控制系统时，数据的质量和有效的特征提取是至关重要的。作者在这方面提供了非常实用的指导，帮助我理解如何清洗、转换和提取数据中的关键信息，以最大化神经网络的性能。 我对书中关于强化学习在控制领域的应用也进行了深入学习。特别是深度强化学习（DRL）在机器人控制、自动驾驶等领域的成功案例。书中详细讲解了DRL的基本原理，如Q-learning、策略梯度等，并重点阐述了如何利用神经网络来逼近价值函数和策略函数，从而实现智能体的学习和决策。 书中还对神经网络控制器的在线学习和自适应能力进行了探讨。很多实际系统都会随着时间发生变化，或者存在未知的扰动，传统的固定参数控制器往往难以适应。书中详细介绍了如何利用神经网络来构建自适应控制器，使得控制器能够在线地调整其参数，以应对系统模型的变化。 总而言之，《神经网络控制》这本书以其深入的理论分析、详实的案例研究和前瞻性的技术视角，为我提供了一个系统而全面的学习平台。它不仅满足了我对神经网络控制理论的好奇心，更重要的是，它为我指明了如何将这些先进技术应用于解决实际的工程问题，对我未来的研究和实践具有极其重要的指导意义。
评分在开始阅读《神经网络控制》之前，我对于将神经网络应用于实际的控制系统，特别是那些对实时性和稳定性要求极高的场景，一直抱有一些疑虑。这本书的出现，很大程度上打消了我的顾虑，并为我打开了新的视野。 这本书的结构设计非常人性化，它从最基础的神经网络概念讲起，逐步深入到更复杂的模型和控制策略。在对神经网络模型进行讲解时，作者并没有回避其背后的数学原理，而是以一种既严谨又易于理解的方式呈现。例如，在解释反向传播算法时，作者通过一个生动的比喻，将误差的传递过程比作“信息的溯源”，详细说明了如何通过链式法则来计算每一层权重对最终误差的贡献，以及如何利用这些梯度信息来优化模型。 我对书中关于循环神经网络（RNN）在处理动态系统方面的应用进行了重点学习。很多实际的控制问题，例如机器人运动控制、飞行器姿态调整，都涉及对时间序列数据的处理。书中详细阐述了RNN如何通过其内部的反馈连接来捕捉数据中的时间依赖性，并提供了利用RNN来预测系统下一时刻状态的案例。作者还对长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的门控机制进行了深入的分析，解释了它们是如何解决传统RNN存在的长期依赖性问题的。 在控制策略方面，本书对于模型预测控制（MPC）与神经网络的结合进行了深入的探讨。MPC是一种非常有效的先进控制策略，但其对精确模型和高计算量的要求，限制了其在某些场景下的应用。书中展示了如何利用神经网络来近似求解MPC的优化问题，从而在降低计算复杂度的同时，保持甚至提升控制性能。这对于我来说，是一个非常实用的技术，让我看到了将现代控制理论与人工智能相结合的巨大潜力。 我同样对书中关于鲁棒控制的章节尤为感兴趣。在实际的控制应用中，系统往往会受到各种不确定因素的影响，如传感器噪声、执行器误差、环境扰动等。如何设计出对这些不确定性具有良好鲁棒性的控制器是关键。本书详细介绍了如何利用神经网络来增强控制器的鲁棒性，包括使用概率神经网络来量化不确定性，以及通过数据增强技术来训练更加鲁棒的神经网络模型。 书中提供的案例研究也极具启发性。作者选取了几个具有代表性的控制问题，如飞行器姿态控制、机器人关节控制等，并详细阐述了如何利用神经网络来实现这些控制任务。这些案例不仅展示了神经网络控制的强大能力，也为我提供了解决类似问题的思路和方法。例如，在无人机飞行控制的案例中，作者详细解释了如何利用神经网络来补偿风扰和模型参数的变化，从而实现更平稳的飞行。 在数据处理和特征工程方面，书中给出了一些非常实用的建议。在利用神经网络进行控制时，数据的质量直接影响着最终的控制效果。书中详细介绍了如何对采集到的数据进行预处理，例如滤波、归一化、特征提取等，以最大程度地发挥神经网络的性能。 我还对书中关于强化学习在控制领域的应用进行了学习。特别是深度强化学习（DRL）在机器人控制、自动驾驶等领域的成功应用。书中详细解释了DRL的基本原理，如Q-learning、策略梯度等，并提供了在这些方法中如何利用神经网络来逼近价值函数和策略函数。 书中还对神经网络控制器的在线学习和自适应能力进行了探讨。很多实际系统都会随着时间发生变化，或者存在未知的扰动，传统的固定参数控制器往往难以适应。书中详细介绍了如何利用神经网络来构建自适应控制器，使得控制器能够在线地调整其参数，以应对系统模型的变化。 总的来说，《神经网络控制》这本书以其深刻的理论分析、丰富的实践案例和前瞻性的技术探讨，为我提供了一个全面而深入的神经网络控制学习平台。它不仅满足了我对技术细节的探究，更重要的是，它为我指明了如何将这些先进技术应用于解决实际的工程问题。
评分当我看到《神经网络控制》这本书的书名时，我立刻被它所吸引，因为我一直在寻找一本能够清晰地阐释神经网络如何应用于各种复杂控制系统的书籍。阅读这本书的体验，可以说超出了我的预期。 首先，本书在基础理论的讲解上，采取了一种非常系统化的方法。作者从最基本的神经网络结构开始，例如单层感知机，然后逐步深入到更复杂的网络，如多层前馈网络。在解释反向传播算法时，作者非常细致地分析了误差信号的传播过程，以及梯度下降在参数更新中的作用。而且，他还通过引入“学习率”的概念，以及如何调整它来平衡收敛速度和稳定性，让我对算法的调优有了更深刻的理解。 我特别欣赏书中对循环神经网络（RNN）在处理动态系统中的应用的详细阐述。很多控制问题都涉及到时序数据，例如机器人关节的位置和速度，或者飞行器的姿态信息。书中详细解释了RNN如何通过其内部的循环连接来捕捉时间序列中的依赖关系，并提供了利用RNN来预测系统下一时刻状态的示例。作者还对长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）进行了深入的介绍，并分析了它们在解决RNN的梯度消失问题上的优势，这对我理解如何处理长期依赖关系至关重要。 在控制策略方面，本书对于模型预测控制（MPC）与神经网络的结合进行了深入的探讨。MPC是一种非常有效的先进控制策略，但其对精确模型和高计算量的要求，限制了其在某些场景下的应用。书中展示了如何利用神经网络来近似求解MPC的优化问题，从而在降低计算复杂度的同时，保持甚至提升控制性能。这对于我来说，是一个非常实用的技术，让我看到了将现代控制理论与人工智能相结合的巨大潜力。 我同样对书中关于鲁棒控制的章节尤为感兴趣。在实际的控制应用中，系统往往会受到各种不确定因素的影响，如传感器噪声、执行器误差、环境扰动等。如何设计出对这些不确定性具有良好鲁棒性的控制器是关键。本书详细介绍了如何利用神经网络来增强控制器的鲁棒性，包括使用概率神经网络来量化不确定性，以及通过数据增强技术来训练更加鲁棒的神经网络模型。 书中提供的案例研究也极具启发性。作者选取了几个具有代表性的控制问题，如飞行器姿态控制、机器人关节控制等，并详细阐述了如何利用神经网络来实现这些控制任务。这些案例不仅展示了神经网络控制的强大能力，也为我提供了解决类似问题的思路和方法。例如，在无人机飞行控制的案例中，作者详细解释了如何利用神经网络来补偿风扰和模型参数的变化，从而实现更平稳的飞行。 在数据处理和特征工程方面，书中给出了一些非常实用的建议。在利用神经网络进行控制时，数据的质量直接影响着最终的控制效果。书中详细介绍了如何对采集到的数据进行预处理，例如滤波、归一化、特征提取等，以最大程度地发挥神经网络的性能。 我还对书中关于强化学习在控制领域的应用进行了学习。特别是深度强化学习（DRL）在机器人控制、自动驾驶等领域的成功应用。书中详细解释了DRL的基本原理，如Q-learning、策略梯度等，并提供了在这些方法中如何利用神经网络来逼近价值函数和策略函数。 书中还对神经网络控制器的在线学习和自适应能力进行了探讨。很多实际系统都会随着时间发生变化，或者存在未知的扰动，传统的固定参数控制器往往难以适应。书中详细介绍了如何利用神经网络来构建自适应控制器，使得控制器能够在线地调整其参数，以应对系统模型的变化。 总的来说，《神经网络控制》这本书以其深刻的理论分析、丰富的实践案例和前瞻性的技术探讨，为我提供了一个全面而深入的神经网络控制学习平台。它不仅满足了我对技术细节的探究，更重要的是，它为我指明了如何将这些先进技术应用于解决实际的工程问题。
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