神經(jīng)模糊系統(tǒng)及其應(yīng)用

內(nèi)容概要

內(nèi)容簡(jiǎn)介
這是一本反映最新的模糊邏輯系統(tǒng)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究成果的專著。作者結(jié)合國(guó)內(nèi)外最新資料
及自己的研究成果，在簡(jiǎn)要介紹了模糊集合理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的基礎(chǔ)上，深入且重點(diǎn)地介紹了模
糊邏輯系統(tǒng)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊遺傳算法這三個(gè)熱點(diǎn)研究領(lǐng)域的理論與技術(shù)。
本書內(nèi)容新穎，材料翔實(shí)，自成體系。既有理論與應(yīng)用介紹，又有具體的基于C/C十十的編程技
術(shù)探討。本書既可作為高校自動(dòng)化專業(yè)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)及其他相關(guān)專業(yè)的研究生教學(xué)用書，也可
供從事智能科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、自動(dòng)控制等領(lǐng)域研究的廣大科技人員閱讀。

書籍目錄

目錄
第一章 緒 論
1.1模糊邏輯與模糊邏輯系統(tǒng)
1.2模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.3本書概要
第二章 模糊集合
2.1模糊集合的定義及運(yùn)算
2.2模糊集的模運(yùn)算
2.3分解定理和擴(kuò)展原理
2.4模糊數(shù)及其擴(kuò)展運(yùn)算
2.5模糊關(guān)系
2.6區(qū)間值模糊集
2.7模糊事件的概率與語(yǔ)言概率
2.8常用的模糊蘊(yùn)涵規(guī)則
2.9模糊條件推理的方法
2.10擴(kuò)展模糊推理
第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)
3.1人工神經(jīng)元模型
3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.3前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.4反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.5自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩大類學(xué)習(xí)方法
3.7誤差反向傳播BP算法
3.8應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生模糊集的隸屬函數(shù)
第四章 模糊邏輯系統(tǒng)
4.1模糊邏輯系統(tǒng)的組成與分類
4.2模糊規(guī)則庫(kù)
4.3模糊推理機(jī)
4.4模糊產(chǎn)生器和反模糊化器
4.5常見的模糊邏輯系統(tǒng)
4.6模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較
第五章 萬(wàn)能逼近理論與模糊系統(tǒng)確定
5.1高斯型模糊邏輯系統(tǒng)的萬(wàn)能逼近理論
5.2廣義隸屬度型模糊邏輯系統(tǒng)的萬(wàn)能逼近理論
5.3廣義模糊邏輯系統(tǒng)的萬(wàn)能逼近理論
5.4模糊邏輯系統(tǒng)的反向傳播學(xué)習(xí)方法
5.5模糊邏輯系統(tǒng)的OLS法確定
5.6模糊邏輯系統(tǒng)的表格查尋學(xué)習(xí)算法
5.7模糊邏輯系統(tǒng)的最近鄰聚類學(xué)習(xí)算法
第六章a―模糊基函數(shù)系統(tǒng)及其在倒立擺平衡系統(tǒng)中的應(yīng)用
6.1a－模糊基函數(shù)系統(tǒng)及其MOLS確定
6.2倒立擺平衡問題的a―模糊基函數(shù)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
6.3仿真結(jié)果及分析
第七章 倒立擺平衡控制問題的基于C/C十十的模糊控制系統(tǒng)
7.1問題及實(shí)現(xiàn)的理論基礎(chǔ)
7.2具體實(shí)現(xiàn)
第八章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.1模糊神經(jīng)元及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.2模糊聯(lián)想記憶
8.3模糊極小―極大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.4模糊關(guān)系神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.5模糊Hopfielld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.6模糊推理的基于h－水平截集的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8.7模糊邏輯系統(tǒng)的基于正規(guī)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)
8.8用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來修正不完善的模糊規(guī)則
第九章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例
9.1模糊超球神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在模式聚類中的應(yīng)用
9.2基于動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織模糊控制
9.3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的高木―關(guān)野模糊系統(tǒng)及應(yīng)用
9.4改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其建模應(yīng)用
9.5混合pi―sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在天氣預(yù)報(bào)中的應(yīng)用
9.6具有結(jié)構(gòu)與參數(shù)學(xué)習(xí)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用
第十章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用的C/C十十編程實(shí)現(xiàn)
10.1pi－sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其建模應(yīng)用的C/C十十實(shí)現(xiàn)
10.2模糊Modular神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與建模
第十一章 模糊遺傳算法與建模
11.1遺傳算法簡(jiǎn)介
11.2遺傳算法在模糊規(guī)則優(yōu)化與模糊模式識(shí)別中的應(yīng)用
11.3模糊尋優(yōu)問題的模糊遺傳算法FGA
11.4基于模糊系統(tǒng)與遺傳算法的建模
11.5用遺傳算法調(diào)整參數(shù)
11.6FAM矩陣
11.7基于C/C十十的模糊遺傳建模系統(tǒng)
11.8系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)例
附錄一 應(yīng)用程序包
附錄二 經(jīng)濟(jì)情況數(shù)據(jù)
參考文獻(xiàn)

圖書封面

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