非線性系統(tǒng)的模糊模型辨識及其應用

內(nèi)容概要

本書從模糊系統(tǒng)的基本理論與方法、多種模糊辨識方法及算法逼近性能分析、實際應用等方面，闡述了近年來非線性系統(tǒng)模糊模型辨識方面的研究成果。內(nèi)容包括：非線性系統(tǒng)模糊建模與模糊辨識理論基礎；模糊系統(tǒng)萬能逼近理論分析；基于模糊劃分的非線性系統(tǒng)模糊辨識；基于模糊聚類的模糊辨識；基于數(shù)據(jù)預處理的模糊辨識；隸屬函數(shù)對模糊模型描述性能的影響及模糊去噪原理；并以遞階智能控制、模糊模型預測控制、光伏電站鉛酸蓄電池建模、電力系統(tǒng)短期負荷預測、智能陶瓷材料性能預測等為背景，介紹模糊模型辨識的應用。本書取材新穎、廣泛，結合實際，反映了這一領域近年來所取得的進展。     本書適宜控制科學與工程、模式識別與人工智能、系統(tǒng)工程和管理科學與工程等專業(yè)的科技人員閱讀，也可供高等院校相關專業(yè)的師生參考。

作者簡介

劉福才(1966-)，男，漢族。1994年于東北重型機械學院自動控制系獲碩士學位，2003年于哈爾濱工業(yè)大學控制工程系獲博士學位，現(xiàn)為燕山大學電氣工程學院自動化系教授。研究方向為“非線性系統(tǒng)模類辨識及其預測控制”、“混沌系統(tǒng)預測控制與同步”、“電力拖動控制系統(tǒng)及其DS

書籍目錄

第1章 緒論 1.1 研究模糊辨識的背景及意義 1.2 模糊建模的發(fā)展過程及研究現(xiàn)狀 1.3 模糊模型的結構辨識方法 1.4 模糊模型參數(shù)辨識方法  1.5 基于模糊模型的預測控制 1.6 模糊辨識中的其他問題 1.7 模糊辨識領域尚待解決的問題第2章 模糊集理論基本概念和萬能逼近理論分析 2.1 模糊集理論基本概念 2.2 模糊系統(tǒng)萬能逼近理論研究與分析第3章 基于模糊劃分的非線性系統(tǒng)辨識 3.1 基于模糊規(guī)則的非線性系統(tǒng)模糊辨識基本算法 3.2 基于一種新的模糊模型的非線性系統(tǒng)模糊辨識算法 3.3 基于正交最小二乘法的非線性系統(tǒng)模糊辨識算法第4章 基于模糊類的模糊辨識方法 4.1 模糊模型辨識中模糊聚類方法應用分析 4.2 基于模糊聚類和EUM方法的模糊辨識快速算法 4.3 基于快速模糊聚燈和統(tǒng)計信息準則的模糊辨識算法 4.4 基于遞階模糊聚類的模糊辨識算法第5章 數(shù)據(jù)預處理技術在模糊建模中的應用 5.1 數(shù)據(jù)變換技術 5.2 基于Box-Cox變換的改進模糊辨識方法 5.3 基于非對稱型Sinmoid變換函數(shù)的改進模糊辨識方法第6章 隸屬函數(shù)的選擇對模糊模型描述性能的影響 6.1 問題的描述 6.2 基于T-S模型的模糊辨識 6.3 仿真結果第7章 基于T-S模糊模型的非線性噪聲消除……第8章 模糊辨識方興未艾在實際系統(tǒng)中的應用附錄參考文獻

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