智能控制的神经网络、模糊控制、进化算法啥的，放到工业应用里到底怎么搞？《Intelligent Adaptive Control: Industrial Applications》这个资源讲得还挺全面的，从算法到落地案例都有，读完思路会清不少。

控制系统的神经网络应用写得细，比如怎么用RBF 网络做系统建模，或是如何用Backpropagation算法训练控制器。要是你用过Simulink，应该会发现好些例子都能直接上手改造一下用。

模糊逻辑那块讲得也不啰嗦，直接上干货。像什么自适应控制、神经-模糊混合控制都有实战，尤其是那部分车载系统和空调控制的案例，挺适合做嵌入式项目的朋友参考。

要说最实用的部分，我觉得是后面那几章的案例，比如车辆驾驶辅助、石油化工厂自动化、超声波马达控制，都是典型的工业场景。你要搞工业物联网或控制算法，这书绝对值。

如果你想进一步动手实践，推荐几个相关的资源也别错过：Matlab 神经网络与模糊控制、RBF 神经网络与 Simulink 仿真，这些文件能直接跑例子，效率高多了。

哦对了，注意一下，这书偏工程向，概念上没那么玄，但看着不水。如果你最近正好要做自适应控制或者 AI+工业类项目，别犹豫了，收下吧。