基本信息
書名：經濟智能控製係統研究及其應用
定價：45.00元
作者：吳斌,塗序彥,吳亞東
齣版社：科學齣版社
齣版日期：2009-06-01
ISBN：9787030248404
字數：
頁碼：
版次：1
裝幀：平裝
開本：16開
商品重量：0.400kg
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內容提要
本書在經濟控製、低成本自動化和智能控製已有成果的基礎上，提齣和研究開發瞭經濟智能控製係統的概念、設計方法和實現技術。經濟智能控製研究發展瞭經濟控製理論及其應用，將麵嚮常規控製係統的經濟控製推廣到基於計算機網絡的智能控製係統中，同時在智能控製係統的設計中引入經濟控製的思想，實現經濟控製與智能控製的結閤，為智能控製的研究和應用進行新的探索，為低成本自動化係統設計提供新的理論方法。
本書可作為從事大型控製、管理與信息係統研究開發與工程設計人員的參考用書，也可供從事智能控製與智能係統研究、設計和應用工作的科技工作者參考。
目錄
作者介紹
文摘
序言
智能製造時代的脈搏：洞察經濟運行新範式 在數字浪潮席捲全球、科技革命日新月異的今天，經濟的運行方式正經曆著前所未有的深刻變革。傳統以人力、經驗和粗放式管理為基礎的經濟模式，已難以適應日益復雜多變的全球市場、快速迭代的技術創新以及消費者個性化需求的崛起。在此背景下，一種全新的經濟智能控製係統應運而生，它不僅是信息技術與經濟理論的深度融閤，更是驅動經濟邁嚮高質量發展、實現可持續增長的關鍵引擎。 本書並非僅僅描繪“經濟智能控製係統研究及其應用”這一特定學術領域，而是將其置於一個更為宏大、更為生動的時代背景之下，深入剖析智能技術如何重塑經濟的各個維度，以及由此催生的新範式如何影響我們的生産、消費、決策乃至生活方式。我們將一同探尋，在這個由數據驅動、算法賦能的時代，經濟如何實現更精細、更高效、更具韌性的發展。 第一部分：智能時代的經濟圖景——挑戰與機遇並存 數字技術，特彆是人工智能、大數據、物聯網、雲計算等，正以前所未有的速度滲透到經濟的肌理之中。它們打破瞭傳統信息傳遞和處理的瓶頸，極大地提升瞭數據獲取、分析和應用的能力。然而，這種變革並非一蹴而就，也伴隨著諸多挑戰。 1. 傳統經濟模式的局限性凸顯： 信息不對稱與延遲： 過去，企業對市場需求的判斷、對生産要素的配置，往往依賴於滯後的統計數據和主觀經驗，容易造成供需錯配、資源浪費。 決策的盲目性與低效性： 復雜經濟環境下的決策，若缺乏科學的數據支撐和精密的模型分析，容易陷入“拍腦袋”的睏境，風險高且效率低下。 生産的同質化與低附加值： 傳統製造業傾嚮於大規模、標準化生産，難以滿足消費者日益增長的個性化、定製化需求，導緻産品附加值不高，市場競爭力減弱。 資源配置的失衡與浪費： 能源、原材料、勞動力等資源的配置，往往存在區域性、行業性或階段性的失衡，導緻部分領域産能過剩，而另一些領域則供給不足。 風險抵禦能力的不足： 麵對金融危機、自然災害、地緣政治衝突等突發事件，傳統的經濟體係往往顯得脆弱，恢復能力較弱。 2. 智能技術帶來的變革性機遇： 數據驅動的精準決策： 大數據技術使得海量信息的收集、整閤和分析成為可能。通過對用戶行為、市場趨勢、宏觀經濟指標等進行實時監測和深度挖掘，企業和政府可以做齣更具前瞻性、更精準的決策。 智能化生産與個性化定製： 物聯網、機器人技術、3D打印等與人工智能相結閤，正在推動製造業嚮“智能製造”轉型。柔性生産綫、按需生産、個性化定製成為可能，極大地提升瞭生産效率和産品附加值。 優化資源配置與效率提升： 智能算法可以對能源消耗、物流運輸、供應鏈管理等進行全局優化，實現資源的最優配置，降低運營成本，提高整體經濟運行效率。 風險預警與智能應對： 通過對經濟運行數據的實時監測和模式識彆，可以提前預警潛在的金融風險、市場波動等，並製定相應的應對策略，增強經濟韌性。 催生新業態與新模式： 共享經濟、平颱經濟、數字服務等新興經濟業態，正是智能技術驅動下的産物，它們重塑瞭價值鏈，創造瞭新的商業機會和就業崗位。 第二部分：經濟智能控製係統的核心要素與技術支撐 經濟智能控製係統，並非單一的技術或産品，而是一個復雜的、多層次的、相互關聯的體係。它旨在通過智能化的手段，對經濟運行的各個環節進行監測、分析、預測、調控和優化，以達到提升效率、降低成本、防範風險、促進可持續發展的目標。 1. 數據是基石： 海量多源數據的采集與整閤： 係統需要從生産、銷售、消費、金融、交通、環境等各個領域采集海量、多源、異構的數據。這包括結構化數據（如交易記錄、財務報錶）和非結構化數據（如社交媒體評論、新聞報道）。 數據質量與治理： 數據的準確性、完整性、一緻性和時效性是係統有效運行的前提。因此，強大的數據清洗、預處理、清洗和治理能力至關重要。 實時數據流處理： 許多經濟活動是實時發生的，係統需要具備處理高速、連續數據流的能力，以便進行實時監測和響應。 2. 算法是靈魂： 機器學習與深度學習： 用於模式識彆、趨勢預測、異常檢測、需求預測、風險評估等。例如，利用機器學習算法分析消費者購買行為，預測未來産品需求；利用深度學習分析金融市場數據，識彆潛在的欺詐行為。 優化算法： 用於資源配置、生産調度、物流路徑規劃、供應鏈協同等。例如，利用綫性規劃、遺傳算法等優化生産計劃，最大化利潤並最小化成本。 仿真與建模： 構建經濟運行的數學模型，通過仿真技術模擬不同政策或市場變化對經濟的影響，為決策提供科學依據。 自然語言處理（NLP）： 分析文本類數據，如用戶評論、新聞報道，提取關鍵信息，理解市場情緒。 圖算法： 分析復雜的關係網絡，如供應鏈、金融網絡，發現潛在的聯係和風險。 3. 智能平颱是載體： 雲計算： 提供強大的計算和存儲能力，支撐海量數據的處理和復雜算法的運行。 物聯網（IoT）： 實現對物理世界中設備、傳感器數據的實時采集，將物理世界與數字世界連接起來。 區塊鏈： 提供去中心化、可信的數據記錄和交易機製，增強供應鏈的透明度和安全性。 分布式賬本技術： 促進多方協作，實現數據共享和價值傳遞。 4. 決策與執行是目標： 智能化決策支持： 係統能夠根據數據分析和模型預測，為管理者提供具有洞察力的決策建議。 自動化執行與調控： 對於某些重復性、規則明確的任務，係統可以實現自動化執行，如自動調整生産參數、自動執行交易指令等。 人機協同： 強調智能係統與人類專傢的協作，充分發揮各自優勢，實現更優的決策結果。 第三部分：智能控製係統在經濟領域的廣泛應用前景 經濟智能控製係統的應用範圍極其廣泛，幾乎可以觸及經濟運行的每一個角落，為各行各業帶來革命性的變化。 1. 宏觀經濟調控與政策製定： 經濟態勢實時監測與預警： 通過整閤國傢統計局、央行、海關、社保、稅務等各部門數據，構建宏觀經濟運行監測平颱，實時掌握經濟運行態勢，及時預警通脹、失業、金融風險等。 政策模擬與影響評估： 利用經濟模型對不同財政政策、貨幣政策、産業政策進行仿真模擬，評估其對經濟增長、就業、物價等宏觀指標的潛在影響，為科學決策提供依據。 産業結構優化： 分析各産業的市場需求、競爭格局、技術進步等數據，為政府製定産業發展規劃、引導資源配置提供支持，推動經濟結構優化升級。 2. 金融領域的智能風控與創新： 智能信貸審批與反欺詐： 利用大數據和機器學習技術，對客戶的信用狀況進行更全麵、更精準的評估，降低信貸風險，並有效識彆和防範金融欺詐行為。 量化交易與投資決策： 基於復雜的算法模型，進行高頻交易、套利交易，或為投資機構提供智能化的資産配置和投資組閤管理建議。 智能客服與普惠金融： 通過智能語音助手、聊天機器人等，提升金融服務的效率和可及性，降低服務成本，惠及更廣泛的客戶群體。 智能化的市場監測與分析： 實時監測市場動態，分析新聞、社交媒體等信息，預測市場情緒和價格波動。 3. 工業生産與智能製造： 預測性維護： 通過監測設備運行數據，預測設備故障，提前進行維護，避免非計劃停機，降低維護成本。 生産過程優化： 實時調整生産參數，優化生産流程，提高産品良品率，降低能耗。 供應鏈協同與優化： 實現供應鏈各環節信息的實時共享，優化庫存管理、物流配送，提高供應鏈的整體效率和韌性。 個性化定製生産： 靈活應對客戶的個性化需求，實現小批量、多品種的柔性生産。 4. 零售與消費領域的智能化升級： 精準營銷與個性化推薦： 基於消費者行為數據，進行精準的用戶畫像，提供個性化的産品推薦和營銷活動，提升轉化率。 智能庫存管理： 預測商品需求，優化庫存水平，減少缺貨和積壓，降低倉儲成本。 動態定價： 根據市場需求、競爭對手價格、庫存水平等因素，動態調整商品價格，實現利潤最大化。 無人零售與智能門店： 通過物聯網、計算機視覺等技術，實現無人化的購物體驗，提升運營效率。 5. 城市管理與智慧交通： 智能交通信號控製： 實時監測交通流量，動態調整信號燈配時，緩解交通擁堵。 公共交通優化： 根據客流數據，優化公交綫路和班次，提高齣行效率。 能源管理優化： 監測和預測城市能源消耗，優化能源分配，提高能源利用效率。 環境監測與汙染治理： 實時監測空氣質量、水質等環境指標，為環保決策提供支持。 結語：擁抱智能，共創未來 經濟智能控製係統不僅是一種技術工具，更是我們理解和改造經濟運行模式的全新視角。它代錶著一種更加理性、更加高效、更加包容的經濟發展方嚮。理解並掌握這些智能化的思維方式和技術手段，對於每一個身處經濟浪潮中的個體、企業和國傢而言，都至關重要。 本書將帶領讀者穿越復雜的經濟圖景，深入淺齣地揭示智能技術如何驅動經濟的每一個細胞，如何重塑我們的商業邏輯和決策模式。我們期待，通過對這一前沿領域的探索，能夠激發更多關於未來經濟形態的思考，為構建一個更加智能、更加繁榮、更加可持續的社會貢獻智慧與力量。
這本書的敘事節奏非常平緩，章節之間的銜接流暢，體現瞭作者對整個研究脈絡的清晰把控。它不像某些前沿書籍那樣，為瞭追趕熱點而將各種新名詞堆砌在一起，而是穩紮穩打地構建知識體係。我尤其贊賞其在文獻綜述部分的嚴謹，對過去幾十年相關流派的發展脈絡梳理得井井有條，避免瞭“重新發明輪子”的嫌疑。它成功地將控製論的嚴密性與信息論的視角結閤起來，展示瞭信息流在現代經濟決策中的關鍵作用。然而，在涉及“應用”的章節，比如針對特定行業或宏觀政策的模擬，感覺筆墨有些輕描淡寫。似乎作者更熱衷於證明“可行性”的數學證明，而不是深入挖掘“最優性”在實際應用中的具體錶現形態。例如，在描述能源市場智能調度時，缺少對實時電價波動、突發天氣事件等極端場景的深入壓力測試分析，這讓實際從事該領域的專業人士會感覺理論的尖銳度有所下降，更多停留在概念驗證的層麵，而非工程實戰的成熟度。