两轮自平衡机器人的研究和设计是机器人学研究的重要课题,其运动平衡控制策略的研究是目前的研究热点。本书分8章介绍了两轮自平衡机器人的系统设计,包括硬件设计、软件设计、算法设计、电路系统分析与设计等;两轮自平衡机器人的系统建模,包括柔性体和刚性体;系统地介绍了两轮机器人自平衡控制的控制算法,包括非线性PID控制、模糊控制、动态逆控制、仿生自主学习控制。
《满意PID控制设计理论与方法》全面系统地阐述了满意pid控制的基本理论和设计方法,并介绍了目前国际上pid控制研究的最新进展。《满意PID控制设计理论与方法》共10章,分为两大部分,第一部分从控制系统的时域分析角度重点阐述了多指标满意pid控制设计的理论与方法;第二部分从多项式频域分析角度重点介绍了多指标的相容性分析和满意pid控制器设计的参数空间图解方法。 《满意PID控制设计理论与方法》可作为高等院校自动控制、工业自动化、电气自动化、仪表与测试、机械、动力、冶金等专业的参考用书,也可供控制系统设计工程师等相关工程技术人员阅读和参考。
《人机智能系统理论与方法》系统地阐述人机一体化思想的理论与方法。人机一体化思想,是机器智能化方法的一种,又路甬祥等人在20世纪90年代提出来的,在机器智能化领域产生一定影响,得到了较广泛的应用。本书在人机关系研究的基础上,介绍人机一体化思想的立论、理论体系、技术组成、关键技术以及该思想在智能系统的实现、控制和决策等方面的应用研究。本书面向从事机器智能化理论与技术研究的工程技术人员和研究生。陈鹰:工学博士。浙江大学流体传动及控制国家重点实验室、教授、博士生导师,杭州电子科技大学校长,任国务院学位委员会学科评论组成员。
本书共分8章,内容包括人工智能与专家系统综述、知识表示、搜索技术、推理与推理机制、PROLOG语言及其程序设计、不确定性推理、神经网络专家系统、专家系统设计与应用,重点介绍专家系统的基本原理、基本技术、研究方法以及应用于农业领域中的基本技术,每章后面的习题,可供读者参考学习。
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统计学习理论是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论,属于计算机科学、模式识别和应用统计学相交叉与结合的范畴,其主要创立者是本书作者。统计学习理论基本内容诞生于20世纪60~70年代,到90年代中期发展到比较成熟并受到世界机器学习界的广泛重视,其核心内容反映在Vapnik的两部重要著作中,本书即是其中一部,另一部是《统计学习理论的本质》。 由于较系统地考虑了有限样本的情况,统计学习理论与传统统计学理论相比有更好的实用性,在该理论下发展出的支持向量机方法以其有限样本下良好的推广能力而备受重视。
本书详细讨论工业背景下机器学习的各个分支及其实现技术,包括矩阵型分类学习技术、多视角学习技术、不平衡数据分类学习技术、集成学习技术和深度学习技术,并在此基础上,对机器学习在脑电情感识别、声纹识别和图像分类等领域的应用做了介绍。本书主要面向对机器学习、人工智能等方向感兴趣的学者和从事该方面研究的技术人员、博士、硕士研究生等。
本书介绍智能传感器应用系统设计技术,力求理论与实践相结合,引导读者迅速掌握智能传感器的基础知识和设计方法,构建通用的软硬件开发平台,并轻松地开展应用设计与实验。主要内容包括智能传感器的基本概念,基于dsPIC系列数字信号控制器设计智能传感器的方法,以及温度检测、压力和称重检测、流量检测三种典型应用的设计实例。这些实例包含丰富的硬件电路图、软件流程图以及很多设计技巧,具有很强的参考性。本书既可作为经验丰富的嵌入式系统设计师从事智能传感器系统设计的参考书,也可作为刚刚接触嵌入式系统设计的高年级本科生、研究生的学习参考书。任何有编程经验或者工程经验、又对智能传感器领域感兴趣的读者都会从中受益。