支持向量機目前在模式識別、辨識建模、故障診斷、智能控制等各個領域得到了廣泛的應用。胡良謀、曹克強、徐浩軍、董新民所著的《支持向量機故障診斷及控制技術(附光盤)》主要研究基于支持向量機回歸算法的控制系統(包括電液伺服系統和飛行控制系統)辨識建模、故障診斷及智能控制(包括逆模型控制和內模控制)理論和方法，進行了大量的仿真試驗研究，并給出了部分典型實例的MATLAB仿真程序，便于讀者自學和進一步開發。希望《支持向量機故障診斷及控制技術(附光盤)》的出版能促進支持向量機在我國的發展與提高。 《支持向量機故障診斷及控制技術(附光盤)》可作為從事人工智能、系統辨識、故障診斷、智能控制等領域工程技術人員的參考書，同時也可作為人工智能、控制理論與應用、計算機應用、飛行器設計等專業高年級本科生、研究生和教師的參考書。
胡良謀、曹克強、徐浩軍、董新民所著的《支持向量機故障診斷及控制技術(附光盤)》主要研究基于支持向量機回歸算法(包括回歸型支持向量機、小二乘支持向量機回歸算法等)的控制系統(包括電液伺服系統和飛行控制系統)辨識建模、故障診斷及智能控制(逆模型控制和內模控制)理論和方法，作者進行了大量的仿真試驗研究，并給出了部分典型應用實例的MATLAB仿真程序，便于讀者自學和進一步開發。
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胡良謀(1979- )，男，安徽桐城人，空軍工程大學工程學院博士后。1999年獲陜西省高等數學競賽一等獎，2000年獲全國大學生數學建模競賽陜西省二等獎，2004年被空軍工程大學評為碩士研究生。2009年獲中國博士后科學基金一等資助，2010年獲中國博士后科學基金特別資助。參與完成和軍隊級科研項目10余項，其中獲軍隊科技進步二等獎1項，三等獎1項，申請國家發明專利3項。在中文核心期刊和國際學術會議上共發表學術論文40余篇。
第1章 緒論 1.1 研究意義 1.2 控制系統故障診斷技術概述 1.2.1 故障及故障診斷的定義 1.2.2 控制系統故障診斷的任務及過程 1.2.3 故障診斷方法的分類 1.2.4 故障診斷技術的國內外研究現狀 1.2.5 故障診斷技術的發展趨勢 1.3 自動控制技術發展概述 1.3.1 經典控制理論 1.3.2 現代控制理論 1.3.3 智能控制理論 1.4 統計學習理論與支持向量機的研究及發展現狀 1.4.1 學習機器的定義及性能指標 1.4.2 傳統機器學習理論的缺陷 1.4.3 統計學習理論的提出 1.4.4 支持向量機的發展歷史 1.4.5 支持向量機的優點 1.4.6 支持向量機的應用范圍 1.5 基于SVM的控制系統辨識建模的國內外研究現狀 1.5.1 國外研究現狀 1.5.2 國內研究現狀 1.6 基于SVM的故障診斷的國內外研究現狀 1.6.1 國外研究現狀 1.6.2 國內研究現狀 1.7 本書的內容及章節安排 參考文獻 第2章 統計學習理論與支持向量機 第3章 基于SVR的控制系統辨識建模 第4章 基于SVR的控制系統故障診斷 第5章 電液位置伺服系統故障診斷 第6章 液壓舵機雙閉環系統故障診斷 第7章 基于SVM的飛控系統故障診斷 第8章 基于SVM的直接逆模型控制 第9章 基于SVM的內模控制 第10章 展望 附錄
