智能控制基础课程教学大纲
一、课程基本信息
课程编号：AS33110
课程名称： 智能控制基础
英文名称：Introduction to intelligent control
课程学时：32讲课学时：24实验学时：8上机学时： 习题学时：
课程学分：2
开课单位：航天学院 空间控制与惯性技术研究中心
授课对象：自动化及相关专业高年级本科生
开课学期：3春
先修课程：高等数学，自动控制原理
二、课程目标
“智能控制基础”是工科高等学校自动化类专业的一门主要科学技术选修课，包括智能控制及智能系统概述与基本方法，典型的智能控制系统等内容，在培养学生掌握现代智能系统与智能控制思想、控制系统设计与实践能力、团队协作及创新能力方面具有重要作用。
“智能控制基础”课程的主要任务是，通过课堂教学、分组实验讨论及宣讲等环节，培养学生智能控制相关科学知识的理解和应用能力，培养学生的创新意识和团队协作能力，支撑学习成果中相应指标点的达成。
课程目标对学生的能力要求如下：
课程目标 1. 掌握智能控制及智能系统基本理论，各种基本的智能控制系统结构及设计方法，掌握自主智能系统的基本构成及设计方法，了解智能控制热点方向及发展趋势。
课程目标 2. 掌握控制系统模型建立、控制方法设计及系统分析的理论及方法，具有基本的智能控制系统设计能力，根据具体工程问题可建立相应的控制系统模型，并对模型进行分析。
课程目标 3. 根据人工智能原理，对实际系统的工作方式及机理进行研究。智能控制原理，对设计的智能控制系统进行研究，设计仿真实验方法、分析仿真结果及系统性能。
课程目标 4. 结合智能控制原理与方法，学习MATLAB或C/C++等工具软件/编程语言，并使用上述工具实现控制系统的设计及仿真验证。
课程目标 5. 采用基于小组的实验及考核方式，明确小组角色及个人职责，建立明确的小组及个人考核标准。建立增强团队意识及团队目标。通过宣讲结合报告的考核方式，培养撰写报告和发言宣讲能力。
三、课程目标与毕业要求(自动化专业)对应关系
毕业要求 | 毕业要求具体描述 | 课程目标 |
| 1-2 能运用数学和专业知识对自动化系统进行分析、设计和优化 2-2能从系统的角度识别和表达自动化系统工程问题中的需求、制约和冲突因素 2-3能通过文献研究了解国内外在自动化领域的发展现状，归纳发展趋势，吸取相关的研究成果并分析可能存在的局限 | 课程目标1 |
| 1-1 能运用数学和自然科学对自动化系统进行机理建模或实验建模 1-2 能运用数学和专业知识对自动化系统进行分析、设计和优化 2-1能应用数学和自然科学基本原理，对自动化系统工程问题进行建模，并能检验模型的合理性 3-1能够根据指标需求及约束因素，确定自动化系统的总体设计方案 | 课程目标2 |
| 1-1 能运用数学和自然科学对自动化系统进行机理建模或实验建模 2-2能从系统的角度识别和表达自动化系统工程问题中的需求、制约和冲突因素 4-1能基于科学原理并采用科学方法，设计适当的实验，对自动化系统进行模型辨识、参数或状态估计 | 课程目标3 |
4.研究 5.工具使用 | 4-2能够通过理论推导或实验、仿真，对自动化系统的设计方案进行性能评价 4-3能够分析与解释实验或仿真结果，并为自动化系统设计方案的改进及优化提供合理有效的建议 5-2能够运用现代软硬件开发、测试与分析工具对自动化系统进行分析、设计与实现 | 课程目标4 |
4.研究 5.工具使用 9.个人和团队 10.沟通 12终身学习 | 4-2能够通过理论推导或实验、仿真，对自动化系统的设计方案进行性能评价 5-2能够运用现代软硬件开发、测试与分析工具对自动化系统进行分析、设计与实现 9-1能胜任团队成员的角色和责任，完成团队分配的工作 10-1能够通过规范撰写的报告和设计文稿，以及清晰的陈述发言、表达或回应指令，与业界同行进行有效沟通和交流 12-1能够通过自学从指定或推荐的文献中掌握所需的知识和技能 | 课程目标5 |
注：毕业要求参照附件（工程教育认证通用标准之毕业要求），从中选取课程目标支撑的毕业要求条目。
四、课程目标与课程内容对应关系
序号 | 教学内容 | 教学要求 | 学时 | 教学方式 | 对应课程 目标 |
1 | 概述 (1)人工智能的理论及发展 (2)智能控制及智能系统的发展 (3)课程基本结构 | 1.了解人工智能的发展历史及现状； 2.了解智能控制的发展现状； 3.了解课程的基本结构体系及考核方式 | 1 | 讲授 | 课程目标1 |
2 | 智能控制的基本原理 (1)智能控制及智能系统的构架及方法 (2)人工智能基本原理 (3)模糊系统基本理论 (4)神经网络基本理论 (5)机器学习与增强学习 | 1.了解智能控制的基本思想方法； 2.了解人工智能的基本原理； 3.掌握模糊关系，模糊逻辑和模糊推理。能完成基本的模糊关系和模糊推理计算； 4.掌握神经网络的基本构成及学习算法。能推导隐含层到中间层的权值更新 5.掌握机器学习方法的分类及增强学习思想。能针对简单问题给出迭代学习过程。 | 7 | 讲授 | 课程目标1,2 |
3 | 模糊控制 (1)模糊控制系统的原理与结构 (2)模糊控制系统设计 模糊控制器的设计实例与实现 | 1.针对典型系统，设计模糊控制系统结构 2.针对具体系统，设计模糊控制器 | 4 | 讲授 | 课程目标2,3 |
4 | 神经网络控制 (1)神经网络辨识 (2)神经网络控制 (3)神经网络控制器的设计实例与实现 | 1.针对典型系统，设计神经网络控制系统结构 2.针对具体系统，设计神经网络控制器的具体参数及应用步骤 | 4 | 讲授 | 课程目标2,3 |
5 | 学习控制 (1)学习控制基本思想； (2)学习控制示例 | 1.针对具体系统，设计学习控制结构及对应控制器 | 4 | 讲授 | 课程目标2,3 |
6 | 自主智能系统与自主控制 (1)自主智能系统与自主控制基本概念 (2)自主智能系统与自主控制系统实例 a)智能无人机系统自主控制 b)多智能体系统与自主控制 | 1.了解智能系统基本构成 2.针对具体应用需求，设计典型的自主智能系统，包括系统结构，功能设计及实现方式等 | 4 | 讲授 | 课程目标1,3 |
7 | MATLAB智能控制实验1 | 1.了解MATLAB实现智能控制系统的方式 2.理解MATLAB中智能控制系统的实例，并结合设计题目，初步掌握搭建方式 3.在设计中组成小组，确定各人分工及职责，共同讨论并完成题目。 | 4 | 上机实验 | 课程目标4,5 |
8 | MATLAB智能控制实验2 | 1.根据设计题目，初步智能控制系统 2.完成系统仿真及结果分析 3.准备报告及PPT答辩材料 | 4 | 上机实验 | 课程目标4,5 |
9 | 课程考核 以小组为单位进行考核，每小组提供课程报告，并推选一人完成宣讲 | 1.以小组为单位，提交报告，使用宣讲方式进行答辩 2.指导教师及其他同学代表共同构成评审委员会，进行答辩打分 | 0 | 课程目标5 |
五、课程教学方法
1. 课堂授课
1.1 采用“问题定向-总结”式教学方法，在每一次课堂开始通过几个与应用紧密结合的问题，激发学生兴趣，引导学习方向。在课程最后，针对教学内容，对问题进行总结式回答，以更好的聚焦教学内容，提高学生的学习效果。
1.2 课程讲解结合领域最新发展，穿插引入AlphaGo, 自动驾驶，无人机比掌灯人工智能的相关领域最新发展，引发学生的学习兴趣，并为创业创新和日后的科研奠定基础。
2.考核方式
考核以小组为单位进行，小组成员通过团队协作完成选定题目。考核时采用答辩方式，小组选派1人进行宣讲，通过学生与教师共同构成的评审组决定最终成绩。通过小组考核方式提高学生的团队协作和独立科研能力，通过宣讲方式提升学生的逻辑组织和表达能力。
六、课程考核方法
考核方式包括平时提问及答辩宣讲，总评成绩以百分计，考核细则如下：
考核环节 | 所占分值 | 考核与评价细则 | 对应课程目标 |
平时提问 | 30 | 考察对所学知识的理解、表达能力及课程参与度。采用上课提问或随堂布置小问题，当堂提交答卷的方式。 | 课程目标1-2 |
结课宣讲 | 70 | 教师公布设计项目，不同小组设计项目不同。最终考核以小组为单位进行。每一小组选派1人进行宣讲，然后宣讲人及其他小组成员回答评审组和其他同学的问题。所有小组成员必须到场。宣讲时间不少于5min，整个时间为10min。由教师确定考核标准并制定详细打分表，并由教师和学生共同组成的评审组完成每组及各成员评分。每小组在宣讲前需提交书面报告。 | 课程目标3-5 |
七、主要教材与参考书
课程主要教材：
蔡自兴 等 著. 智能控制原理与应用（第2版），清华大学出版社，2014.1
韦巍，何衍 著. 智能控制基础，清华大学出版社，2008.11
主要参考文献：
何海波 著；薛建儒 译. 自适应系统与机器智能. 机械工业出版社，2016.7
Michael Negnevitsky 著；陈薇 译. 人工智能·智能系统指南（原书第3版）. 机械工业出版社，2012.8
周昌乐 编 智能科学技术导论/智能系统与技术丛书. 机械工业出版社，2015.11
Agus Budiyono, Bambang Riyanto, and Endra Joelianto (Eds.).Intelligent Unmanned Systems: Theory and Applications, springer, 2009
佩德罗.多明戈斯 著.终极算法.中信出版集团，2017
大纲撰写人：王常虹 屈桢深 大纲审核人：
