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出版者:

作者:张德丰

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2009-4

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787118060928

丛书系列:MATLAB应用技术丛书

图书标签:

• MATLAB
• 模糊逻辑
• 模糊系统
• 控制系统
• 智能控制
• 系统设计
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• 数学模型
• 优化算法

智能控制的脉络：模糊逻辑的理论与实践 本书将带领读者深入探索模糊逻辑这一强大的智能控制理论，揭示其如何有效地模拟人类的模糊推理能力，并将其应用于复杂的工程问题和决策分析中。我们将从最基础的概念入手，逐步构建起对模糊系统设计全貌的理解，涵盖理论基础、核心算法、设计流程以及实际应用等多个维度。 第一部分：模糊逻辑的基石——概念的深度解析 在这一部分，我们将首先摆脱传统精确逻辑的束缚，拥抱模糊逻辑的独特魅力。 模糊集合论的诞生与发展： 深入探讨模糊集合与传统集合的区别。传统集合的成员关系是非黑即白的（属于或不属于），而模糊集合则引入了“隶属度”的概念，允许元素以不同程度地属于一个集合。我们将详细介绍隶属函数的概念，包括其定义、类型（如三角隶属函数、梯形隶属函数、高斯隶属函数等）以及它们如何量化一个元素属于某个模糊集合的程度。通过大量实例，我们将展示隶属函数在描述现实世界中的不确定性和模糊性方面的强大能力，例如“高”、“中等”、“低”等词汇在不同场景下的具体含义。 模糊逻辑运算的规则： 在此基础上，我们将学习模糊逻辑中的基本运算，如模糊“与”、“或”、“非”。与布尔逻辑不同，模糊逻辑运算基于隶属度进行，从而产生模糊的输出。我们将详细讲解Zadeh算子（min-max算子）以及代数算子（probabilistic-sum算子、bounded-difference算子）等不同类型的模糊逻辑算子，并分析它们在不同应用场景下的适用性和差异。通过对这些运算的深入理解，读者将能够构建出复杂的模糊推理规则。 模糊规则库的构建： 模糊规则是模糊系统的核心，它们将模糊的输入映射到模糊的输出，从而实现智能决策。我们将详细介绍模糊规则的“IF-THEN”结构，以及如何根据实际问题定义一系列的模糊规则，形成一个完整的模糊规则库。例如，在一个温度控制系统中，我们可能会定义“如果温度很高，则制冷强”，“如果温度适中，则制冷弱”等规则。我们将探讨如何确保规则库的完备性和一致性，以及如何处理规则之间的冲突。 第二部分：模糊系统的构建——从设计到实现 掌握了模糊逻辑的基本概念后，我们将进入模糊系统的具体设计环节。 模糊化（Fuzzification）过程： 这是将crisp（精确）的输入值转化为模糊集合的过程。我们将详细介绍不同的模糊化方法，包括基于隶属函数的直接模糊化以及使用模糊化器（fuzzifier）的预定义模糊化。重点分析输入变量的模糊化如何影响整个系统的性能。 模糊推理（Fuzzy Inference）过程： 这是模糊系统处理信息的核心环节。我们将深入讲解两种主要的模糊推理方法：Mamdani推理和Sugeno推理。Mamdani推理使用模糊集合作为输出，其输出是模糊的，需要进行去模糊化。Sugeno推理则使用线性函数或常数作为输出，其输出是精确的，无需去模糊化。我们将详细阐述这两种方法的运作机制，包括前提匹配、规则激活、模糊输出合成等步骤，并通过具体的例子来演示推理过程。 去模糊化（Defuzzification）过程： 当模糊推理产生模糊输出后，我们需要将其转化为crisp（精确）的输出，以便于实际控制或决策。我们将介绍各种常用的去模糊化方法，如重心法（Centroid Method）、最大隶属度法（Maximum Method）、均值最大隶属度法（Mean of Maximum Method）等。每种方法的原理、计算方式以及优缺点都将得到详细的阐述。 模糊系统结构设计： 我们将探讨不同类型的模糊系统结构，包括基于规则的模糊系统、自适应模糊系统以及混合模糊系统等。读者将了解如何根据具体的应用需求选择合适的系统结构。 第三部分：模糊系统的优化与应用 设计完成的模糊系统并非一成不变，优化与实际应用是其价值的最终体现。 模糊系统参数的优化： 模糊系统的性能在很大程度上取决于隶属函数的参数和规则库的设计。我们将介绍多种优化技术，包括人工调整、遗传算法、粒子群优化等，以及如何使用这些技术来系统地调整模糊系统的参数，以达到最优的性能。 模糊控制器的设计与应用： 模糊控制器是模糊系统最常见的应用形式。我们将详细讲解模糊控制器的工作原理，以及如何将其应用于各种控制对象，如电机控制、机器人控制、环境控制等。我们将通过实例，演示如何设计一个满足特定性能要求的模糊控制器。 模糊决策支持系统的构建： 模糊逻辑在处理主观判断和不确定信息方面具有天然优势，因此在决策支持领域也发挥着重要作用。我们将探讨如何构建基于模糊逻辑的决策支持系统，用于解决诸如风险评估、故障诊断、资源分配等问题。 实际案例分析： 本书将穿插大量的实际应用案例，涵盖工业自动化、金融分析、医疗诊断、环境保护等多个领域。通过对这些案例的深入分析，读者将能够直观地理解模糊系统在解决现实问题中的威力，并从中获得启发，将其应用于自己的研究和工程实践中。 与其他智能控制技术的融合： 随着人工智能技术的飞速发展，模糊逻辑与其他智能控制技术（如神经网络、专家系统、机器学习）的融合已成为一种趋势。我们将简要探讨模糊系统与其他技术的结合方式，如模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks）、自适应模糊推理系统（Adaptive Fuzzy Inference Systems）等，为读者提供更广阔的视野。 本书的特色与价值： 理论与实践相结合： 本书不仅深入讲解模糊逻辑的理论基础，更注重实际应用，通过大量的实例和案例分析，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级应用，本书的结构设计循序渐进，确保读者能够扎实地掌握每一个知识点，逐步构建起完整的知识体系。 清晰易懂的讲解风格： 语言通俗易懂，避免使用过于晦涩的术语，力求将复杂的概念清晰地呈现给读者。 激发创新思维： 通过对模糊系统潜力的挖掘和对新兴应用领域的探讨，本书旨在激发读者的创新思维，鼓励他们在智能控制领域进行更深入的研究和探索。 本书的目标读者群体广泛，包括从事自动控制、人工智能、机器人、计算机科学、电子工程等领域的工程师、研究人员，以及对智能控制技术感兴趣的高校学生和科研工作者。通过学习本书，读者将能够深刻理解模糊逻辑的精髓，掌握模糊系统的设计与实现方法，并将其有效应用于各种实际问题中，为推动智能技术的发展贡献力量。

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从内容广度来看，这本书的野心相当大，它似乎想做一个涵盖模糊系统设计全生命周期的参考手册。我发现它不仅限于基础的Fuzzy Logic Controller（FLC）设计，还深入探讨了模糊C均值聚类（FCM）在数据降维和模式识别中的应用，这在很多入门级教材中是看不到的。这种跨界的融合，体现了作者对该领域前沿动态的把握。尤其是在“系统辨识与参数调整”这一章节，作者介绍了几种基于遗传算法（GA）或粒子群优化（PSO）来辅助优化模糊规则和隶属度参数的方法，这无疑是提高了整个系统的智能化程度。这种将经典模糊逻辑与现代优化算法结合的叙事方式，使得整本书的层次感一下子就提升了，从一个“工具箱”升级成了一个“方法论库”。对于那些希望将模糊系统应用于更复杂、更动态的控制场景的读者来说，这些章节提供了非常宝贵的思路和实现框架，避免了陷入“老旧”的模糊控制模型而无法自拔。

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这本书的排版和图表质量，说实话，在同类专业书籍中算得上是上乘之作了。很多关于隶属度函数形状、ANFIS（自适应神经模糊推理系统）结构图的绘制，都非常清晰、美观，色彩搭配也恰到好处，有助于理解那些抽象的数学关系。我记得有一张图表专门对比了三角隶属度函数、梯形隶属度函数以及高斯函数的特性曲线，那张图做得特别直观，让初学者一眼就能分辨出它们在边界处理上的细微差异。更值得称赞的是，它在描述MATLAB编程实践时，几乎没有出现那种“黑盒”式的描述。例如，当讲解如何利用`fuzzylib`（如果书中有用到的话）进行系统仿真时，作者会详细地解析输入输出变量的定义、推理引擎的选择（Mamdani还是Sugeno），以及去模糊化的具体方法，每一步都有对应的图示和代码截图佐证。这种详尽到像素级别的讲解，极大地减少了读者在实际操作中可能遇到的“卡壳”现象，真正体现了“授人以渔”的教学理念，而不是简单地提供一个完成的解决方案。

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这本书的封面设计很有意思，那种深邃的蓝色调配上略带科技感的字体，一下子就抓住了我的眼球。我本来是带着点怀疑的态度翻开的，毕竟现在市面上讲模糊逻辑的书不少，但真正能深入浅出地把复杂的理论讲得让人茅塞顿开的却凤毛麟角。我首先关注的是它的章节安排，感觉作者在结构上花了不少心思。前几章对模糊集、隶属度函数这些基础概念的介绍，完全没有那种教科书式的枯燥，而是用了很多贴近实际生活的例子来阐释，比如用“有点热”、“非常冷”这种模糊语言来描述温度，让我立刻就有了代入感。更让我惊喜的是，它似乎并没有把重点仅仅停留在理论的堆砌上，而是很早就引入了MATLAB环境下的工具箱应用。我记得有一段讲到如何利用GUI界面进行模糊推理系统的构建，那描述得简直细致入微，每一步操作的逻辑都讲得清清楚楚，不像有些书，光说“使用XX函数”，然后就跳过去了，留下一脸迷茫的读者。这本书明显是站在一个实战者的角度来编写的，而不是一个纯粹的理论研究者，这一点对于我这种希望快速上手实践的工程师来说，简直是福音。光是看目录和前几章的介绍，我就能感受到作者在努力搭建一座从概念到应用的桥梁。

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这本书的语言风格，老实说，比我想象的要“野”一些，不是那种循规蹈矩的学术腔调，更像是一位经验丰富的老师傅在手把手教你做木工活，带着一股子实干劲儿。特别是在讲解那些复杂的决策算法和规则库的建立时，作者似乎总能找到一个最朴素的比喻来解释背后的数学原理。我尤其欣赏它在处理“规则提取”这一环节时所展现出的深度。我过去读过一些资料，处理模糊规则往往是“拍脑袋”决定，靠经验堆砌，这本书却系统地介绍了几种不同的启发式算法来自动生成或优化规则集，这对于构建大规模、高复杂度的控制系统至关重要。更别提它对于“专家系统”与“自学习”机制的融合探讨，这部分内容处理得非常精妙，展示了模糊系统在面对不确定性环境时所具备的强大适应性。我能感觉到作者对MATLAB这套工具的熟稔程度极高，书中穿插的那些代码片段和脚本示例，不仅语法规范，而且运行效率看起来也很高，这保证了理论和实践之间的无缝衔接，读起来让人信心倍增，觉得“是的，我真的可以照着做出来”。

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读完这本书的整体感受是，它不仅仅是一本介绍MATLAB工具使用的手册，更像是一部关于如何在工程实践中构建稳健、高效的智能决策系统的指南。作者在行文中反复强调的“鲁棒性”和“可解释性”这两个核心思想，贯穿始终。他没有一味地追求高精度的“黑箱”模型，而是始终强调模糊系统作为一种“白箱”模型的优势——即它的决策过程是可以通过人类语言和逻辑来理解和验证的。这种哲学层面的引导，对于建立正确的工程观至关重要。此外，书中对模型验证和测试的篇幅也相当充分，详细介绍了如何通过不同的输入样本集来评估系统的响应速度、平稳性和抗干扰能力，并提供了相应的MATLAB脚本模板。这种对“交付质量”的关注，让这本书的价值远远超越了单纯的技术教程，它教会读者如何负责任地设计和部署一个基于不确定性推理的智能系统，这在当前数据驱动的时代背景下，显得尤为珍贵。

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