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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[1]

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[1]

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[1]

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

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