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摘要：文章结合笔者近几年的教学经验，首先，从“智能控制导论”课程的特点及对自动化专业本科学生的教学目的出发，对该课程教学中容易碰到的问题进行了总结。其次，文章在课程教学内容的选择、辅助教学工具MATLAB的使用、相关职能理论知识在实践中的运用以及开展主动式和启发式的教学手段等方面进行了教学改革和探讨。
关键词：智能控制导论；教学改革；教学手段；辅助教学工具
作者简介：曹敏（1976-），女，贵州习水人，贵州大学电气工程学院，讲师；徐凌桦（1976-），男，贵州贵阳人，贵州大学电气工程学院，讲师。（贵州 贵阳 550003）
中图分类号：G642.0 文献标识码A 文章编号：1007-0079（2011）09-0186-02
智能控制是自动控制领域的前沿学科之一，代表了自动控制的最新发展阶段。它是一门综合性很强的多学科交叉的新兴学科，被称为自动控制理论发展的第三阶段，它通过研究与模拟人类智能活动及信息传递过程的规律，解决那些用传统方法难以解决的、复杂系统的控制问题。目前，各大高校已在自动化及相关专业本科高年级普遍开设了“智能控制导论”课程。
由于智能控制是对多种学科、多种技术和多种方法的高度综合集成，内容多，涉及面广，理论性强，常常令教师教和学生学都比较吃力。针对这一现象，结合笔者近几年的教学实践经验，对“智能控制导论”这门课程的教学从教学内容、教学手段和教学方法等方面进行了探讨。
一、课程特点及教学要求
1.课程特点
（1）课程内容多，涵盖范围广。智能控制自出现之初就既定了其为多学科交叉的本质。因此，该门课程涉及的内容相当丰富，涵盖了人工智能、模糊数学和模糊控制、人工神经网络和神经网络控制、专家系统控制、遗传算法、学习理论及网络理论、生物控制论等多门相关学科理论。
（2）理论性强，知识抽象化。由于智能控制是在人工智能与自动控制等多学科基础之上发展起来的新兴学科，具有多学科交叉性，故“智能控制导论”课程的内容理论性较强，本科学生学习起来需要理解的内容较多，所涉及的数学工具较为复杂。模糊控制、神经网络的学习算法、神经网络控制的形式及实现等知识对学生来说比较抽象且晦涩、难懂。
（3）知识点相对独立，联系不紧密。智能控制的分支多，且每一分支都能成为一个独立的研究方向，这便造成了“智能控制导论”课程章节知识点比较独立，前后联系不大。而过多的分支介绍，则使得整个课程内容庞杂，容易让学生无法掌握主线，感觉内容杂乱无章。
2.教学目的
作为本科学生的课程，“智能控制导论”课程的教学目的主要有：（1）让学生了解自动控制领域的前沿。（2）使学生了解智能控制的研究历史、发展状况及研究范围，掌握智能控制技术的基本理论。（3）让学生掌握智能控制的热点分支如模糊控制及人工神经网络等的特点，了解其在实际中的应用。（4）培养学生能使用所学知识进行简单的智能控制系统设计，为毕业设计或进一步深造打下基础。因此，“智能控制导论”课程的重点在于各种智能控制方法的基础理论及其应用。
二、教学中遇到的问题
由于智能控制所具有的特点以及本专业对“智能控制导论”课程的教学要求，笔者在教学过程中难免遇到如下的一些问题。
1.教材问题
智能控制的跨学科特点导致了市面上关于智能控制的书籍各书所长，百花齐放，书中所涵盖的内容，尤其对新发展分支内容的取舍不尽统一。常出现这本书上的这一章节讲解较好，另一本书上则关于整个智能控制方案的来龙去脉说得比较透彻，而下一本书上的应用则更容易被学生所理解。这为教师在教材的选取上带来了一定的困难，同时也不利于学生课后阅读及对相关知识的掌握。
2.理论性过强，涵盖内容多
由于组成智能控制理论的分支较多，系统较庞大，且各个分支所需数学理论知识又各不相同，学生在进行本门课程学习前未进行相关先验知识的学习，使得在讲解各个章节时首先要教授对应的数学知识，一方面使得课程理论性过强，导致学生丧失学习兴趣，感觉枯燥乏味。另一方面则显得整个课程没有主次，学生难于建立课程概念，从而无法掌握相关知识。
3.应用实例偏少
与晦涩难懂的理论知识相比，一个在工程中实际使用的例子更能让学习者了解智能控制的优势，理解智能控制使用的意义和价值，真正掌握相关的智能算法。然而，如今市面上出版的相关教材在工程实际应用上的例子却不多，又或是不完整。这无形中增加了课程的难度，滋长了学生的畏难情绪，更让学生感觉到本门课程与实际的严重脱节。
4.章节间没有衔接
由于分支多、内容多的特点，与其他课程不同，本课程章节与章节之间除了由数学知识所引出的智能算法的过渡外，各章节之间基本没有太大的联系，不仅让学生感到五花八门，应接不暇，更增加了他们厌学的逆反心理，不利于对知识的接收和掌握，更不用说是主动学习了。
三、教学改革措施
1.教学内容选取
针对课程涵盖内容过多，容易导致整个课程无主线，增加学生厌学情绪的情况，笔者根据如今智能控制的应用及其关注度，选取目前使用较多且研究较热的模糊控制和神经网络控制两个分支作为“智能控制导论”的主要教学内容。这两个分支正好代表了两种不同的智能思维方式，一种是以模糊数学为基础，将人类语言中具有模糊性的字词句进行模糊化，建立控制经验的模糊规则，使用模糊推理来控制被控过程，使被控过程运行在所期望的状态中。这种智能控制方式主要模拟了人类的思维方式。而神经网络则是从生物学角度出发，构造出具有生物神经元基本功能的人工神经元，通过人工神经元组成的人工神经网络，使其具有类似于生物神经网络的自学习和自适应能力，并运用其自学习和自适应能力以及并行处理信息的特点，将人工神经网络用于建立被控对象的神经网络模型以及建立人工神经网络控制器上。以这两个分支作为课程的主教学内容，而其余智能分支作为次教学内容选取，既能避免因内容过多而无重点的问题，又能使学生较为深入地理解并掌握两种智能控制方法。
2.在教学中引入MATLAB
对任何知识的深刻理解及掌握都来源于实践，只有让学生亲历亲为地完成一个实际“工程”，才能加深他们对智能控制方法的印象。为此，笔者在课程教学中引入了MATLAB。MATLAB是美国 Math works公司推出的一套高性能的数值分析和计算软件，它将矩阵运算、数值分析、图形处理、编程技术结合在一起，为用户提供了一个强有力和科学的工程问题分析计算和程序设计的工具。利用MATLAB神经网络工具箱和模糊逻辑工具箱以及其动态仿真系统Simulink，有助于学生更加深入形象地理解并掌握教学内容，以实现更好的教学效果。例如，通过MATLAB的神经网络工具箱函数，可以使学生很容易地掌握BP神经网络从建立、训练到工作的整个过程；使用模糊逻辑工具箱的图形用户界面则可以让学生生动形象地掌握一个模糊控制系统的设计过程等。在此基础上，让学生通过MATLAB这个辅助工具来进行智能控制系统的设计不仅使他们更好地掌握相关知识，并有助于他们创新能力的培养。
3.把握学科前沿，注重内容实用性
任何先进的理论知识只有在运用于实践的情况下，才能真正体现出其价值。因此，结合自动化专业的特点，在“智能控制导论”课程中，为了使学生体会出智能控制系统的优越性，笔者会在讲授神经网络或模糊控制系统的概论后，以作业的形式让学生去查阅这些智能控制分支在工程实际中的运用文献并加以总结。让他们了解相关知识的前沿及其运用实例。而在知识讲授完毕后，会要求学生以大作业的形式设计一个相应的智能控制系统以加深他们对所学内容的掌握。此外，为了让学生能真正理解智能控制的优越性，笔者将自己或教研室教师的相关项目引入课程教学中，通过实例来激发学生的学习兴趣，拓宽其视野，同时也让课程理论与实践并重。
4.启发式教学和主动式教学
人类是善于思考的物种，思考意味着发现，而当我们带着问题去思考并最终得到答案时，问题的解决方案则会让我们记忆深刻。于是，在“智能控制导论”课程中，笔者常进行启发式的教学。如让学生思考对于复杂的数学模型无法获取的被控对象应如何进行控制，能否将生活中的模糊语言用数学工具进行描述等，这不仅让学生有意识地去思考，而且也激发出他们对所学知识的兴趣。另一方面，通过讨论的形式，让学生积极思考神经网络或模糊控制的利与弊，提出他们的解决方案，变被动式的教学为主动式的教学，不仅激发了他们的学习兴趣，更培养了他们提出问题、思考问题和解决问题的能力。对于一些内容较为简单的部分，笔者还会以小组的形式，让学生自己学习知识后再讲解给其余组的学生听，这样做一方面培养了学生的文献查阅和总结的能力，另一方面也锻炼了他们的表达能力以及团队合作精神，让学生真正成为学习的主人，深刻理解智能控制相关理论知识。
四、结语
“智能控制导论”作为自动化本科专业高年级学生的一门课程，是一门综合性很强的交叉学科。通过对教学内容的删繁就简，引入辅助教学工具MATLAB，运用实例进行讲解以及采用启发式和主动式的教学方式，有助于学生逐渐消除对该门课程的恐惧感，使他们能较为容易地进行智能控制系统的学习和掌握，实时地感受智能控制的前沿思想，以达到较好的教学效果。
参考文献：
[1]徐启华,杨瑞.智能控制课程教学中应用 MATLAB的几点体会[J].盐城工学院学报(自然科学版),2005,18(4):68-70.
[2]韩力群.智能控制理论及应用[M].北京:机械工业出版社,2008.
[3]韦巍.智能控制基础[M].北京:清华大学出版社,2008.
[4]蔡自兴.智能控制导论[M].北京:中国水利水电出版社,2007.
[5]刘金琨.智能控制[M].北京:电子工业出版社,2005
（责任编辑：李海静）
关键词：智能控制导论；教学改革；教学手段；辅助教学工具
作者简介：曹敏（1976-），女，贵州习水人，贵州大学电气工程学院，讲师；徐凌桦（1976-），男，贵州贵阳人，贵州大学电气工程学院，讲师。（贵州 贵阳 550003）
中图分类号：G642.0 文献标识码A 文章编号：1007-0079（2011）09-0186-02
智能控制是自动控制领域的前沿学科之一，代表了自动控制的最新发展阶段。它是一门综合性很强的多学科交叉的新兴学科，被称为自动控制理论发展的第三阶段，它通过研究与模拟人类智能活动及信息传递过程的规律，解决那些用传统方法难以解决的、复杂系统的控制问题。目前，各大高校已在自动化及相关专业本科高年级普遍开设了“智能控制导论”课程。
由于智能控制是对多种学科、多种技术和多种方法的高度综合集成，内容多，涉及面广，理论性强，常常令教师教和学生学都比较吃力。针对这一现象，结合笔者近几年的教学实践经验，对“智能控制导论”这门课程的教学从教学内容、教学手段和教学方法等方面进行了探讨。
一、课程特点及教学要求
1.课程特点
（1）课程内容多，涵盖范围广。智能控制自出现之初就既定了其为多学科交叉的本质。因此，该门课程涉及的内容相当丰富，涵盖了人工智能、模糊数学和模糊控制、人工神经网络和神经网络控制、专家系统控制、遗传算法、学习理论及网络理论、生物控制论等多门相关学科理论。
（2）理论性强，知识抽象化。由于智能控制是在人工智能与自动控制等多学科基础之上发展起来的新兴学科，具有多学科交叉性，故“智能控制导论”课程的内容理论性较强，本科学生学习起来需要理解的内容较多，所涉及的数学工具较为复杂。模糊控制、神经网络的学习算法、神经网络控制的形式及实现等知识对学生来说比较抽象且晦涩、难懂。
（3）知识点相对独立，联系不紧密。智能控制的分支多，且每一分支都能成为一个独立的研究方向，这便造成了“智能控制导论”课程章节知识点比较独立，前后联系不大。而过多的分支介绍，则使得整个课程内容庞杂，容易让学生无法掌握主线，感觉内容杂乱无章。
2.教学目的
作为本科学生的课程，“智能控制导论”课程的教学目的主要有：（1）让学生了解自动控制领域的前沿。（2）使学生了解智能控制的研究历史、发展状况及研究范围，掌握智能控制技术的基本理论。（3）让学生掌握智能控制的热点分支如模糊控制及人工神经网络等的特点，了解其在实际中的应用。（4）培养学生能使用所学知识进行简单的智能控制系统设计，为毕业设计或进一步深造打下基础。因此，“智能控制导论”课程的重点在于各种智能控制方法的基础理论及其应用。
二、教学中遇到的问题
由于智能控制所具有的特点以及本专业对“智能控制导论”课程的教学要求，笔者在教学过程中难免遇到如下的一些问题。
1.教材问题
智能控制的跨学科特点导致了市面上关于智能控制的书籍各书所长，百花齐放，书中所涵盖的内容，尤其对新发展分支内容的取舍不尽统一。常出现这本书上的这一章节讲解较好，另一本书上则关于整个智能控制方案的来龙去脉说得比较透彻，而下一本书上的应用则更容易被学生所理解。这为教师在教材的选取上带来了一定的困难，同时也不利于学生课后阅读及对相关知识的掌握。
2.理论性过强，涵盖内容多
由于组成智能控制理论的分支较多，系统较庞大，且各个分支所需数学理论知识又各不相同，学生在进行本门课程学习前未进行相关先验知识的学习，使得在讲解各个章节时首先要教授对应的数学知识，一方面使得课程理论性过强，导致学生丧失学习兴趣，感觉枯燥乏味。另一方面则显得整个课程没有主次，学生难于建立课程概念，从而无法掌握相关知识。
3.应用实例偏少
与晦涩难懂的理论知识相比，一个在工程中实际使用的例子更能让学习者了解智能控制的优势，理解智能控制使用的意义和价值，真正掌握相关的智能算法。然而，如今市面上出版的相关教材在工程实际应用上的例子却不多，又或是不完整。这无形中增加了课程的难度，滋长了学生的畏难情绪，更让学生感觉到本门课程与实际的严重脱节。
4.章节间没有衔接
由于分支多、内容多的特点，与其他课程不同，本课程章节与章节之间除了由数学知识所引出的智能算法的过渡外，各章节之间基本没有太大的联系，不仅让学生感到五花八门，应接不暇，更增加了他们厌学的逆反心理，不利于对知识的接收和掌握，更不用说是主动学习了。
三、教学改革措施
1.教学内容选取
针对课程涵盖内容过多，容易导致整个课程无主线，增加学生厌学情绪的情况，笔者根据如今智能控制的应用及其关注度，选取目前使用较多且研究较热的模糊控制和神经网络控制两个分支作为“智能控制导论”的主要教学内容。这两个分支正好代表了两种不同的智能思维方式，一种是以模糊数学为基础，将人类语言中具有模糊性的字词句进行模糊化，建立控制经验的模糊规则，使用模糊推理来控制被控过程，使被控过程运行在所期望的状态中。这种智能控制方式主要模拟了人类的思维方式。而神经网络则是从生物学角度出发，构造出具有生物神经元基本功能的人工神经元，通过人工神经元组成的人工神经网络，使其具有类似于生物神经网络的自学习和自适应能力，并运用其自学习和自适应能力以及并行处理信息的特点，将人工神经网络用于建立被控对象的神经网络模型以及建立人工神经网络控制器上。以这两个分支作为课程的主教学内容，而其余智能分支作为次教学内容选取，既能避免因内容过多而无重点的问题，又能使学生较为深入地理解并掌握两种智能控制方法。
2.在教学中引入MATLAB
对任何知识的深刻理解及掌握都来源于实践，只有让学生亲历亲为地完成一个实际“工程”，才能加深他们对智能控制方法的印象。为此，笔者在课程教学中引入了MATLAB。MATLAB是美国 Math works公司推出的一套高性能的数值分析和计算软件，它将矩阵运算、数值分析、图形处理、编程技术结合在一起，为用户提供了一个强有力和科学的工程问题分析计算和程序设计的工具。利用MATLAB神经网络工具箱和模糊逻辑工具箱以及其动态仿真系统Simulink，有助于学生更加深入形象地理解并掌握教学内容，以实现更好的教学效果。例如，通过MATLAB的神经网络工具箱函数，可以使学生很容易地掌握BP神经网络从建立、训练到工作的整个过程；使用模糊逻辑工具箱的图形用户界面则可以让学生生动形象地掌握一个模糊控制系统的设计过程等。在此基础上，让学生通过MATLAB这个辅助工具来进行智能控制系统的设计不仅使他们更好地掌握相关知识，并有助于他们创新能力的培养。
3.把握学科前沿，注重内容实用性
任何先进的理论知识只有在运用于实践的情况下，才能真正体现出其价值。因此，结合自动化专业的特点，在“智能控制导论”课程中，为了使学生体会出智能控制系统的优越性，笔者会在讲授神经网络或模糊控制系统的概论后，以作业的形式让学生去查阅这些智能控制分支在工程实际中的运用文献并加以总结。让他们了解相关知识的前沿及其运用实例。而在知识讲授完毕后，会要求学生以大作业的形式设计一个相应的智能控制系统以加深他们对所学内容的掌握。此外，为了让学生能真正理解智能控制的优越性，笔者将自己或教研室教师的相关项目引入课程教学中，通过实例来激发学生的学习兴趣，拓宽其视野，同时也让课程理论与实践并重。
4.启发式教学和主动式教学
人类是善于思考的物种，思考意味着发现，而当我们带着问题去思考并最终得到答案时，问题的解决方案则会让我们记忆深刻。于是，在“智能控制导论”课程中，笔者常进行启发式的教学。如让学生思考对于复杂的数学模型无法获取的被控对象应如何进行控制，能否将生活中的模糊语言用数学工具进行描述等，这不仅让学生有意识地去思考，而且也激发出他们对所学知识的兴趣。另一方面，通过讨论的形式，让学生积极思考神经网络或模糊控制的利与弊，提出他们的解决方案，变被动式的教学为主动式的教学，不仅激发了他们的学习兴趣，更培养了他们提出问题、思考问题和解决问题的能力。对于一些内容较为简单的部分，笔者还会以小组的形式，让学生自己学习知识后再讲解给其余组的学生听，这样做一方面培养了学生的文献查阅和总结的能力，另一方面也锻炼了他们的表达能力以及团队合作精神，让学生真正成为学习的主人，深刻理解智能控制相关理论知识。
四、结语
“智能控制导论”作为自动化本科专业高年级学生的一门课程，是一门综合性很强的交叉学科。通过对教学内容的删繁就简，引入辅助教学工具MATLAB，运用实例进行讲解以及采用启发式和主动式的教学方式，有助于学生逐渐消除对该门课程的恐惧感，使他们能较为容易地进行智能控制系统的学习和掌握，实时地感受智能控制的前沿思想，以达到较好的教学效果。
参考文献：
[1]徐启华,杨瑞.智能控制课程教学中应用 MATLAB的几点体会[J].盐城工学院学报(自然科学版),2005,18(4):68-70.
[2]韩力群.智能控制理论及应用[M].北京:机械工业出版社,2008.
[3]韦巍.智能控制基础[M].北京:清华大学出版社,2008.
[4]蔡自兴.智能控制导论[M].北京:中国水利水电出版社,2007.
[5]刘金琨.智能控制[M].北京:电子工业出版社,2005
（责任编辑：李海静）