智能控制与强化学习先进值迭代评判设计

作者简介

王鼎，男，北京工业大学教授、博士生导师，现任计算智能与智能系统北京市重点实验室副主任。北京市自然科学基金杰出青年项目获得者、科睿唯安(Clarivate)全球高被引科学家、中国科协青年人才托举工程入选者，主要研究方向为智能控制与智能优化、神经网络与强化学习，涉及复杂智能控制优化、人工智能理论基础。针对不确定系统优化控制中的共性难题进行了长期研究攻关，建立并逐步完善智能评判控制框架，并为工业复杂系统的智能优化控制提供了理论支撑。目前已在人工智能及相关领域的国际期刊和会议上发表学术论文120余篇，其中82篇被SCI检索(以第一作者发表在IEEE Transactions系列期刊和Automatica领域顶刊的论文共25篇)，已出版专著4本，申请和已授权发明专利9项。先后荣获吴文俊人工智能优秀青年奖、中国自动化学会自然科学奖一等奖、广东省自然科学奖一等奖等。先后担任人工智能及相关领域多个著名期刊的编委，包括：IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Neural Networks、International Journal of Robust and Nonlinear Control、International Journal of Adaptive Control and Signal Processing、Neurocomputing、自动化学报。

内容简介

·新一代人工智能技术基础理论著作 ·人工智能、智能控制热点研究著作 本书的出版将为相关领域工作人员有效地把握先进值迭代的研究动态与最新发展现状提供有益参考。 本书内容丰富、结构清晰、由浅入深、分析透彻，既可作为智能控制、强化学习、优化控制、计算智能、自适应与学习系统等领域研究人员和学生的参考书，又可供相关领域的技术人员使用。