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第1章　脑信息处理与认知神经动力学——一个前沿的学科高度交叉的科学领域 1

1　本章要点 1

2　脑内噪声与认知神经动力系统 2

3　关于脑信息处理研究的重要意义 2

4　国内外研究现状及分析 3

5　关于脑信息处理的研究进展 4

5.1 体现可塑性随时间连续变化的神经元集群模型和学习与记忆关系的研究 4

5.2　关于相变演化的几类神经动力学模型 5

5.3　关于注意与记忆的认知神经动力学模型 6

5.4　能量编码 7

5.5　关于生物分子集团动力学模型 9

6　智能系统运动控制的仿脑计算模型 9

6.1　关于大脑和小脑的反馈误差学习模型 10

6.2　前庭动眼反射和视功能眼球运动的自适应模型 12

参考文献 12

第2章　网络、智能与脑——控制科学若干发展方向刍议 16

1　引言 16

2　关于控制科学发展的一些观念 16

3　“网络空间”的虚拟控制 19

4　仿人和仿生智能算法 22

5　脑控及其应用 26

5.1　人、猴与机器人 27

5.2　人脑电信号 28

5.3　脑控系统的基本框架和方法 29

参考文献 31

第3章　面向脑电信号处理的模式识别方法研究 36

1　脑信号处理和模式识别方法研究进展 36

1.1　脑电信号的特点 36

1.2　脑电信号时域分析方法 36

1.3　脑电信号频域分析方法 37

1.4　脑电信号现代分析方法 37

1.5　脑电信号模式识别方法 38

2　应用实例 38

2.1　小波分析在脑电信号预处理中的应用——滤除眼电干扰 38

2.2　独立分量分析在脑电信号预处理中的应用——滤除心电干扰 41

2.3　神经网络在睡眠分期中的应用 44

2.4　支持向量机在睡眠分期中的应用 46

2.5　支持向量机加速算法研究 46

3　结语 50

参考文献 50

第4章　机器嗅觉和面向大规模学习问题的分类方法 52

1 引言 52

2　机器嗅觉研究现状与发展方向 52

3　机器嗅觉原理与装置 55

3.1　人的嗅觉 55

3.2　机器嗅觉原理 56

3.3　一种机器嗅觉装置 57

4　机器嗅觉研究面临的模式识别理论与应用问题 58

5　结束语 60

参考文献 60

第5章　流程工业企业不确定性生产调度问题的研究 63

1 引言 63

2　生产调度问题的定义和分类 64

2.1　生产调度问题的定义 64

2.2　生产调度问题的分类 64

3　流程工业生产调度 65

3.1　流程工业生产调度问题描述 65

3.2　流程工业生产调度的类型 66

4　不确定性生产调度 67

4.1　不确定性的分类 67

4.2　不确定性的数学描述及生产调度模型 67

4.3　不确定性生产调度方案 69

4.4　优化方法 71

5　典型生产调度系统和工具包介绍 78

6　结束语 79

参考文献 80

第6章　智能机器人技术的若干前沿技术 87

1 引言 87

2　智能机器人的体系结构 87

3　智能机器人的感知 90

4　机器人的导航与规划 91

5　网络遥操作机器人 93

6　多机器人系统 94

7　智能机器人技术与生物学启发 95

8　机器人的人性化和机器意识 96

9　智能机器人技术的应用领域 97

10　结束语 98

参考文献 98

第7章　流程工业综合自动化技术 104

1 引言 104

2　流程工业过程及其自动化技术的发展 105

3　管理控制一体化系统的递阶结构 109

4　流程工业综合自动化系统构成 111

5　生产过程概念模型 115

6　综合自动化系统建模及分析方法 118

7　综合自动化系统的关键技术 123

8　结束语 126

参考文献 126

第8章　先进控制技术及应用 128

1 引言 128

2　基于模型的预测控制 129

2.1　预测控制的发展 129

2.2　预测控制软件包的发展 131

2.3　我国预测控制应用 132

2.4　预测控制发展方向 133

3　软测量技术 133

3.1　软测量建模方法 134

3.2　工业应用实例 137

3.3　软测量技术研究的方向 138

4　网络控制系统 139

4.1　网络控制系统结构 140

4.2　网络控制系统中的基本问题 141

4.3　网络控制系统的研究方向 144

5　结束语 146

参考文献 147

第9章　石油化工过程智能建模、控制与优化技术 151

1 引言 151

2　石油化工过程智能建模方法 152

2.1　机理建模 152

2.2　实验建模 153

2.3　半实验建模（混合模型） 156

3　石油化工过程智能控制方法 156

3.1　过程工业中的专家控制技术 157

3.2　过程工业中的模糊控制技术 159

3.3　过程工业中的人工神经网络控制技术 160

4　石油化工过程智能优化方法 165

4.1　遗传算法 165

4.2　模拟退火算法 166

4.3　蚁群算法 167

4.4　粒子群算法 168

5　结束语 169

参考文献 169

第10章　大系统理论与方法 174

1　大系统基本概念 174

1.1　大系统理论发展回顾 174

1.2　大系统简述 176

1.3　什么是大系统 177

1.4　基本的大系统控制结构 177

1.5　大系统常用一些名词概念 178

2　大系统建模 179

2.1　概述 179

2.2　大系统建模 179

3　大系统的递阶控制 187

3.1　大系统的递阶结构和分解-协调原理 187

3.2　线性连续大系统的开环递阶控制 188

3.3　线性离散大系统的递阶控制 195

3.4　动态大系统的时标分离控制 195

3.5　小结 196

4　分散控制 197

4.1　分散控制的概念 197

4.2　分散控制中的固定模 198

5　大系统稳定性分析 202

5.1　组合系统的纯量Lyapunov稳定性分析 203

5.2　小结 207

参考文献 207

第11章　企业IT知识管理过程与系统架构 209

1 引言 209

2　企业知识管理及其架构 210

3　企业的IT知识及其管理 211

3.1　企业IT知识的类别与来源 211

3.2　企业IT知识的特点与管理 212

4　企业的IT知识过程 213

4.1　企业IT知识过程分析 213

4.2　企业IT知识过程建模 213

5　企业IT知识管理系统架构 215

6　基于案例知识表示的系统应用示例 217

7 从跨组织IT项目团队知识网络中获取知识的示例 217

8　结论 218

参考文献 219

第12章　基于图像的信息隐藏及其检测 221

1　信息隐藏的基本特征与模型 221

1.1　信息隐藏的基本特征 221

1.2　信息隐藏的基本模型 222

1.3　信息隐藏安全性检测评价方法 223

2　信息隐藏的基本算法 224

2.1　空间域隐写算法及其改进 224

2.2　频率域隐写算法及其改进 228

3　隐藏信息的检测（隐写分析） 234

3.1　隐写分析的模型与对象基本概念 235

3.2　隐写分析算法 236

4　总结与展望 241

参考文献 241

第13章　OPC技术及其在工业自动化中的应用 244

1 OPC技术的特点与系统结构 244

1.1　OPC技术特点 244

1.2　基于OPC的系统结构 245

2　OPC技术规范 245

2.1　OPC规范的技术基础 246

2.2　OPC规范主要内容 246

3　OPC数据存取服务器的设计 254

3.1　程序总体结构 254

3.2　设计步骤 255

4　OPC技术在工业自动化中的应用 256

4.1　基于OPC DA的现场总线系统应用结构 256

4.2　基于OPC DX的现场总线系统应用结构 257

4.3　OPC服务器在以太网控制系统中的应用 258

4.4　OPC服务器在LonWorks监控系统中的应用 260

参考文献 262

第14章　嵌入式系统的进展及其对仪器仪表技术的支持 263

1　嵌入式系统 263

1.1　嵌入式系统软件的特征 264

1.2　嵌入式系统的分类及其应用 264

2　嵌入式系统的软件技术和开发工具平台 267

2.1　嵌入式系统的软件技术 267

2.2　嵌入式系统的开发工具平台 269

3　仪器仪表的技术发展 271

3.1　现代仪器仪表的分类 271

3.2　现代仪器仪表的发展趋势 272

3.3　现代仪器仪表发展的关键技术 273

4　嵌入式系统对现代仪器仪表的技术支持 275

4.1　微电子技术对仪器智能化的推动 275

4.2　计算机技术对仪器智能化的促进 276

4.3　嵌入式计算机技术对仪器智能化的影响 277

4.4　网络技术对智能仪器发展的影响 278

5　嵌入式系统在仪器仪表中的应用示例 278

5.1　SoC形式的应用 278

5.2　计算机系统模块形式的应用 279

5.3　微控制器形式的应用 280

6　结束语 282

参考文献 282

第15章　复杂环境下的分布并行智能处理理论和方法 284

1　绪论 284

2　基于确定性广义粒子模型的分布并行智能处理：网络分布并行动态优化 286

2.1　引言 286

2.2　ATM网络动态优化的广义粒子模型 289

2.3　广义粒子模型和算法的性质 295

2.4　实验仿真及分析 304

2.5　结论 309

3　基于随机性广义粒子模型的分布并行智能处理：信息自组织聚类 310

3.1　引言 310

3.2　基于随机性广义粒子模型GPM的数据自组织聚类 311

3.3　并行聚类算法GPMA及其性质 313

3.4　仿真实验和比较 316

3.5　结论 319

参考文献 319

第16章　泛型程序设计技术 323

1 引言 323

2　泛型程序设计机制 323

2.1　泛型程序设计中的概念 323

2.2　泛型程序的概念描述语言Tecton 326

3　泛型程序设计技术的类型理论基础 328

4　泛型程序设计技术的进一步研究 331

4.1　泛型指针的子类型检查 331

4.2　泛型算法的更高层次的抽象 336

5　结束语 341

参考文献 341

第17章　软件结构模型设计和分析的形式化方法 344

1 引言 344

2　形式化规范技术 345

2.1　软件结构的可视化规范 345

2.2　软件结构的行为模型 346

2.3　SAM软件结构的性质规范 349

3　软件结构的形式化设计方法 351

3.1　元素层规范的开发 351

3.2　组合层规范的开发 352

3.3　规范元素实例 354

4　形式化软件结构分析 354

4.1　形式分析技术 354

4.2　元素层分析 355

4.3　组合层分析 357

4.4　精化分析 357

4.5　SAM用于软件特性研究 358

5　相关的工作 358

6　结论 359

参考文献 359

第18章 自动生成软件测试用例的一种新方法 363

1　概述 363

1.1　软件危机 363

1.2　软件工程 364

1.3　软件生命期 364

2　软件测试 366

2.1　软件测试简介 366

2.2　测试成功 367

3　良基归纳定理 368

3.1　一般数学归纳法 368

3.2　结构归纳法 368

3.3　良基归纳法 369

4 自动生成软件测试用例的算法 370

5　实例 371

6　软件测试队伍 372

7　小结 373

参考文献 374