智能系统

Name: 智能系统
ISBN: 9787121382680

刘河电子工业出版社 · 中国2020年10月

3.0

字数: 24.5万字
章节数: 303
ISBN: 9787121382680

信息有误查询本书

内容简介

本书是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业精品教材中的一本，以信息物理系统、模糊逻辑系统、自主无人系统、群体智能、多 Agent 系统、人机协同系统、工业智能控制系统、机器人系统等为案例，完整呈现了人工智能综合应用体系架构。本书首先介绍了智能系统的发展、相关概念、主要特征和类型、智能系统的发展前景，然后围绕智能系统信息处理流程详细阐述智能感知、智能计算、执行系统等理论知识，最后重点讲解了信息物理系统、模糊逻辑系统等八大系统的典型应用体系架构。本书将免费提供配套 PPT、实验及应用案例等基本教学材料。

编辑推荐

《智能系统》一书由电子工业出版社出版，作者刘河。这是一部聚焦于人工智能系统设计与实现的专业著作，系统性地阐述了智能系统的核心架构、关键技术和应用实践。全书内容涵盖了从基础知识到前沿应用的完整知识链，既包含机器学习、深度学习等算法原理的深入剖析，也探讨了其在具体工程场景中的落地路径。

从编辑的专业视角看，本书的价值在于其清晰的逻辑框架和务实的工程导向。作者没有停留在理论概念的泛泛而谈，而是着力于构建一个从理论到实践的桥梁，尤其对系统设计中的权衡、约束和工程化细节给予了充分关注。这对于希望理解智能技术如何从实验室原型转化为稳定可靠产品的读者而言，具有显著的参考意义。书中对主流技术框架和工具链的介绍，也体现了内容的时效性和实用性。

然而，本书的定位更偏向于具有一定基础的从业者或高年级学生。其论述风格偏向严谨和技术化，对于完全的初学者可能存在一定的门槛。总体而言，这是一部扎实的、面向工程实践的技术参考书，适合那些希望在智能系统构建领域深化理解、寻求方法论指导的读者。它的价值不仅在于知识的传授，更在于提供了一种系统性的工程思维框架。

适合谁读

适合

具备计算机科学或相关领域基础，希望深入智能系统工程技术细节的学习者
从事人工智能应用开发、系统架构设计的工程师和技术人员
高校相关专业高年级本科生或研究生，寻求理论与工程实践结合的参考资料
对智能技术的产业化落地和系统集成有浓厚兴趣的研究者或产品经理

不适合

对人工智能仅有初步兴趣、希望以故事或科普形式入门的零基础读者
寻求快速应用秘籍、不关注底层原理和系统设计的纯应用型开发者

阅读建议

建议先通读目录，把握全书从基础到应用、从局部到整体的逻辑脉络
阅读时可将书中提到的技术方案与自身熟悉的项目或案例进行对照思考，以加深理解
对于算法原理部分，可结合开源代码或工具进行实践，将理论描述转化为具体认知

出版社简介

电子工业出版社中国 · 成立于 1982 年

电子工业出版社是一家以电子信息及相关领域为出版特色的综合性出版社。从库内三千余种图书来看，其出版方向覆盖编程设计、人工智能、计算机综合、财经、摄影与社科等门类，既关注技术前沿，也兼顾大众阅读。代表图书包括《因子投资：方法与实践》《x86汇编语言：从实模式到保护模式》《RISC-V开放架构设计之道》《人工智能：语音识别理解与实践》《相控阵雷达技术》《雷达目标特性》及《100个Go语言典型错误》等，多围绕技术方法与工程实践展开。作者资源方面，有石川、李忠、王晓波、大卫·帕特森、安德鲁·沃特曼、余子濠等中外作者。受公开资料所限，暂不展开更多出版特色。

版权信息
内容简介
编写组
基金支持
前言
第1章绪论
1.1 智能系统的前世今生
1.1.1 智能系统概述
1.1.2 智能系统的前世
1.1.3 智能系统的今生
1.1.4 智能系统的主要特征
1.2 概念模型和类谱表
1.3 主要特征和类型
1.4 智能系统发展前景
1.4.1 专家系统
1.4.2 智能机器
1.4.3 智能社会
1.4.4 智能产业
习题
参考文献
第2章智能感知
2.1 智能感知概述
2.1.1 传感器与智能传感器
2.1.2 感知智能
2.1.3 智能感知系统
2.2 多传感器数据融合
2.2.1 数据融合的概念
2.2.2 数据融合的目标、原理与层次
2.2.3 数据融合的方法
2.3 网络化智能协作感知
2.3.1 传感网络与无线传感网络
2.3.2 协作感知
2.4 智能感知应用
2.4.1 视觉感知
2.4.2 听觉感知
2.4.3 触觉感知
2.5 实验：WSN——节点分簇聚合模拟
2.5.1 实验目的
2.5.2 实验要求
2.5.3 实验原理
2.5.4 实验步骤
2.5.5 实验结果
习题
参考文献
第3章智能计算
3.1 神经计算
3.1.1 从生物神经元到人工神经元
3.1.2 从单层感知器到多层神经网络
3.1.3 反向传播算法
3.1.4 无监督学习网络
3.2 遗传算法
3.2.1 遗传表达与编码
3.2.2 简单遗传算法
3.2.3 应用实例：数学函数优化
3.3 免疫计算
3.3.1 概要
3.3.2 基本免疫算法
3.3.3 基于免疫算法的TSP问题求解
3.4 模糊逻辑与推理系统
3.4.1 模糊集和清晰集
3.4.2 模糊集的运算
3.4.3 模糊分类
3.5 实验：实现遗传算法
3.5.1 实验目的
3.5.2 实验要求
3.5.3 实验原理
3.5.4 实验步骤
习题
参考文献
第4章执行系统
4.1 执行系统概述
4.1.1 执行系统的概念
4.1.2 制造执行系统
4.2 组件化
4.2.1 组件化的概念
4.2.2 组件化架构缘起
4.2.3 组件化架构案例
4.3 智能化流程管理
4.3.1 智能化流程管理的内涵
4.3.2 智能化流程管理的功能
4.3.3 发展动态
4.4 信息加工
4.4.1 基础知识
4.4.2 基本方法
4.4.3 一般流程
4.5 案例：汽车制造执行系统
4.6 实验：工厂流水线工件处理模拟
4.6.1 实验目的
4.6.2 实验要求
4.6.3 实验原理
4.6.4 实验步骤
习题
参考文献
第5章信息物理系统
5.1 信息物理系统概述
5.1.1 信息物理系统的概念
5.1.2 信息物理系统的特征
5.1.3 常见的网络系统
5.1.4 信息物理系统的发展
5.2 信息物理系统的实现
5.2.1 信息物理系统的体系架构
5.2.2 信息物理系统的技术需求
5.2.3 信息物理系统的技术体系
5.2.4 信息物理系统的核心技术要素
5.2.5 信息物理系统的标准化
5.3 研究展望
5.3.1 国外研究现状
5.3.2 国内研究现状
5.3.3 GPS网络研究展望
5.4 案例
5.4.1 案例名称
5.4.2 建设背景
5.4.3 实施情况
5.4.4 实施效果
5.5 实验：使用SimPy仿真加油站运行
5.5.1 实验目的
5.5.2 实验要求
5.5.3 实验原理
5.5.4 实验步骤
习题
参考文献
第6章模糊逻辑系统
6.1 模糊逻辑系统概述
6.1.1 模糊逻辑系统的定义
6.1.2 模糊逻辑系统的工作原理
6.2 模糊逻辑系统结构
6.2.1 模糊化模块
6.2.2 知识库
6.2.3 推理机制
6.2.4 去模糊化模块
6.3 逻辑开发过程
6.3.1 定义语言变量和术语
6.3.2 构建成员函数
6.3.3 构建知识库
6.3.4 模糊逻辑推理
6.3.5 解模糊化
6.4 案例
6.4.1 汽车系统
6.4.2 消费电子产品
6.4.3 环境控制
6.5 实验：使用skfuzzy实现模糊逻辑系统
6.5.1 实验目的
6.5.2 实验要求
6.5.3 实验原理
6.5.4 实验步骤
6.5.5 实验结果
习题
参考文献
第7章自主无人系统
7.1 自主无人系统的概念和特征
7.1.1 基本概念
7.1.2 关键特征
7.2 系统组成和模型
7.2.1 系统组成
7.2.2 系统模型
7.3 研究现状和发展趋势
7.3.1 研究现状
7.3.2 发展趋势
7.3.3 未来挑战
7.4 自组织网络
7.4.1 概念释义
7.4.2 显著特点
7.4.3 网络结构
7.4.4 路由协议
7.4.5 网络管理
7.4.6 应用案例
7.5 无人飞行器
7.5.1 基本概念
7.5.2 发展状况
7.5.3 系统工作机理
7.5.4 关键技术分析
7.6 无人驾驶汽车
7.6.1 无人驾驶汽车的定义
7.6.2 分类分级
7.6.3 研发应用情况
7.6.4 体系架构
7.6.5 主要研究内容
7.7 实验：模拟自动反馈控制系统
7.7.1 实验目的
7.7.2 实验要求
7.7.3 实验原理
7.7.4 实验步骤
7.7.5 实验结果
习题
参考文献
第8章群体智能
8.1 蚁群优化算法
8.2 粒子群优化算法
8.3 蜂群优化算法
8.4 细胞自动机
8.4.1 细胞系统的基本构成
8.4.2 细胞自动机
8.4.3 细胞系统建模
8.4.4 康威生命游戏
8.5 实验：基于遗传算法的TSP问题求解
8.5.1 实验目的
8.5.2 实验要求
8.5.3 实验原理
8.5.4 实验步骤
8.5.5 实验结果
习题
参考文献
第9章多Agent系统
9.1 多Agent系统概述
9.1.1 MAS的概念
9.1.2 MAS的体系结构
9.1.3 MAS的特点及分类
9.2 多Agent协调与协作
9.3 构建模型
9.3.1 MAS的建模思想
9.3.2 Agent模型的建立
9.3.3 Agent模型的形式化描述
9.4 多Agent系统仿真
9.4.1 基于Agent的系统仿真方法
9.4.2 多Agent系统仿真案例
9.5 实验：Schelling隔离模型仿真
9.5.1 实验目的
9.5.2 实验要求
9.5.3 实验原理
9.5.4 实验步骤
习题
参考文献
第10章人机协同系统
10.1 人机协同系统概述
10.1.1 人机协同系统的概念
10.1.2 中外研究
10.2 运行机制
10.2.1 人机协同系统的结构
10.2.2 人机协同系统的运行机制
10.3 智能迁移
10.4 案例：人机协作机器人在大陆汽车的应用
10.5 实验：调用AIML库进行智能机器人的开发
10.5.1 实验目的
10.5.2 实验要求
10.5.3 实验原理
10.5.4 实验步骤
习题
参考文献
第11章工业智能控制系统
11.1 工业智能控制系统概述
11.1.1 背景
11.1.2 数字化车间
11.1.3 智能工厂
11.2 工厂数据中心
11.2.1 系统构成
11.2.2 数据采集和存储
11.2.3 数据处理
11.2.4 数据展示
11.3 生产计划与控制
11.3.1 详细排程
11.3.2 生产调度
11.3.3 生产跟踪
11.4 工序质量控制
11.4.1 质量监控
11.4.2 质量判定
11.4.3 质量追溯
11.5 设备状态监测
11.5.1 简述
11.5.2 信号检测
11.5.3 信号采集
11.5.4 信号分析
11.5.5 诊断分析
11.5.6 剩余寿命预测
11.6 实验：基于振动及温度监测的风机故障预警
11.6.1 实验目的
11.6.2 实验要求
11.6.3 实验原理
11.6.4 实验步骤
11.6.5 实验结果
习题
参考文献
第12章机器人系统
12.1 基本结构
12.1.1 上肢
12.1.2 下肢
12.1.3 躯干和关节
12.1.4 驱动装置
12.2 感知系统
12.2.1 内部监测系统
12.2.2 外部感官
12.3 机器人的操作系统
12.3.1 ROS概述
12.3.2 架构
12.4 机器人的控制系统
12.4.1 主要内容
12.4.2 机器人的大脑
12.4.3 机器人底层控制系统
12.4.4 机器人运动控制系统
12.4.5 机器人移动轨迹控制
12.4.6 机器人力控制系统
12.4.7 机器人视觉控制系统
12.4.8 机器人智能控制系统
12.5 环境建模
12.5.1 全局路径规划方法
12.5.2 局部路径规划方法
12.5.3 路径规划改进方法
12.5.4 三维建模
12.6 实验：机器人系统单元设计
12.6.1 舵机控制
12.6.2 路径规划
12.6.3 视觉目标检测
习题
参考文献

常见问题

这本书需要多深的数学和编程基础？

需要具备线性代数、概率论的基础知识以及Python等编程语言的实践能力，适合已完成入门学习、希望向工程深度发展的读者。

书中内容是否过于偏向理论？

并非如此。本书虽深入原理，但核心落脚点是工程实现与系统设计，包含了大量关于性能、可靠性、部署等实践维度的讨论。

这本书与同类著作相比主要特色是什么？

其特色在于强调整体系统观，不仅讲解算法模型，更着重分析如何将其构建为可维护、可扩展、可靠的服务系统，工程实践导向鲜明。

读者评论

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作者简介

刘河作者

刘河是一位公开资料有限的作者，目前可查的作品仅有一种，即《智能系统》，常见分类归属人工智能。由于生卒年、国籍与教育背景等信息均未见于库内记录，其个人经历难以详述，但从作品题材来看，刘河的写作关注智能系统的原理、构成与应用，属于面向人工智能领域的中文著述。书名直指技术核心，显示出作者有意围绕智能系统的整体框架展开论述，而非局限于单一算法或具体产品。就现有资料而言，该书是了解刘河写作方向的唯一线索，其风格偏向概念梳理与知识介绍，适合作为理解人工智能系统的基础读物。受资料所限，关于作者的学术背景、研究方向与写作脉络，仍有待更多公开信息补充。

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智能系统刘河 / 杨艺