前言

隨著計算機仿真技術的發展，各學科領域的交叉融合不斷深入，學生對系統仿真類課程的要求已經越來越不滿足于“線性控制系統+控制器設計”的模式，對非線性系統仿真、數據挖掘、深度神經網絡等策略方法表現出越來越大的興趣。本書的設計順應這種學習需求，在兼顧原有控制方法的基礎上，融入人工智能技術的仿真應用及深度神經網絡的方法策略，通過對教材內容的調整，將使學生快速掌握控制理論、人工智能理論及應用，學習相關多源數據獲取及決策方法，實現仿真編程等，加深對這些方法與技術的理解。

受益于多年教學科研的反饋，本書調整了相關內容，擴展了傳統的自動化及控制類專業的系統仿真課程內容，縮減了與其他已有課程重疊的教學及實踐內容，在精簡原有控制及優化等內容的基礎上，加入了人工智能仿真技術及深度神經網絡等內容。本書的很多內容直接來源于近年的科研教學需求，案例的很多思想受益于學生的反饋。本書基于實際案例和建模實踐的教學，能夠使師生充分發揮互動性和創造性，理論聯系實際，獲得良好的教學效果。

計算機軟硬件技術和網絡技術的快速發展，使仿真技術成為對人類社會發展進步具有重要影響的一門綜合性技術學科，仿真技術應用的領域也不再局限于某些尖端學科技術研究領域。仿真技術已成為一項被眾多學科領域廣泛采用的通用性技術。本書既介紹了人工智能等技術的抽象概念，又兼顧編程實現，選用的軟件不局限于某一特定編程語言，在以MATLAB/Simulink為主的基礎上，同時兼用Python等人工智能領域廣泛應用的語言。

本書分章節講解編程基礎，視覺圖像等多源數據獲取和處理，控制與決策系統仿真的基本思想、基本步驟及涉及的專用軟件包和編程技巧等。本書共分為9章，是作者在總結多年教學科研MATLAB/Simulink及Python等軟件、人工智能技術及應用及深度學習等方面的體會與經驗的基礎上編寫而成的。編寫過程中盡量以學習控制與人工智能相關理論、掌握編程技巧為目標，弱化對軟件版本的依賴。具體內容如下。

第1章主要介紹MATLAB軟件環境，MATLAB工程計算的數據表示方法及常用運算，MATLAB編程基礎，MATLAB數據可視化等內容。

第2章的主要內容包括Simulink仿真環境、Simulink仿真模型的建立以及S函數的設計及應用。

第3章主要是與傳統控制理論相對應的內容，包括線性控制系統模型、線性系統性能分析、非線性控制系統仿真等。

第4章主要介紹MATLAB文件和數據接口操作的技術和方法，具體包括MATLAB常用文件操作、MATLAB與Microsoft Office的接口、訪問數據庫、圖像視頻數據處理、部分音頻處理命令及MATLAB與Python混合編程等。

第5章重點講述模糊邏輯及自然啟發式算法（遺傳算法、人工魚群算法）等。

第6章介紹數據挖掘，主要講述分類、聚類和關聯等任務的一些操作。

第7章主要介紹圖像處理的相關操作。MATLAB對圖像的處理功能主要集中在圖像處理工具箱上，由一系列支持圖像處理操作的函數組成，可以實現線性濾波和濾波器設計、圖像變換、圖像增強與圖像分割等。

第8章重點介紹深度學習的起源、神經網絡與深度學習、卷積神經網絡及應用以及采用Python和MATLAB混合編程的實例。

第9章主要介紹GUI設計、App設計及嵌入式仿真等。

本書在編寫過程中參考了大量書籍及互聯網上公開的文檔、源代碼等相關資源，非常感謝諸多學者有意無意間的幫助！同時感謝浙江大學各相關部門領導和同事為教材所提供的支持！感謝諸位研究生和本科生，包括王雨萌、余鎮滔、侯添、魯昱舟、甘力博、朱基誠、宋長浩、尹承熠、李靈烽等為教材的編寫做出的貢獻！感謝家人和孩子們的協助！尤其要感謝浙江省普通本科高校“十四五”首批新工科、新醫科、新農科、新文科重點教材建設項目的立項！經過一年多的努力，本書終于編寫完成！

由于作者水平和經驗所限，書中疏漏和差錯在所難免，誠心歡迎廣大讀者批評指正。

林峰

2024年5月