Fuzzy Systems Toolbox for Use with MATLAB, Student pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:PWS Pub. Co.

作者:Mark H. Beale

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1995

价格:USD 163.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780534945794

丛书系列:

图书标签:

• MATLAB
• Fuzzy Logic
• Fuzzy Systems
• Toolbox
• Engineering
• Mathematics
• Student Edition
• Control Systems
• Artificial Intelligence
• Computing

深入探索模糊逻辑与控制的理论与实践 这本教材致力于为学生提供一个全面且深入的视角，用于理解和应用模糊逻辑系统。我们将从模糊逻辑的基本概念出发，循序渐进地构建起一套完整的理论框架，并辅以大量的实例，帮助读者将抽象的理论知识转化为实际的工程应用。 第一部分：模糊逻辑系统的基石 模糊集合论：弥合现实世界的模糊性。 我们将首先介绍模糊集合的基本构成，包括隶属函数的设计与选择。通过对不同形状隶属函数的深入分析，读者将理解如何恰当地捕捉和表示现实世界中的模糊概念，例如“温度很高”、“速度适中”等。我们将探讨不同类型的隶属函数（如三角、梯形、高斯等）及其各自的优缺点，并提供选择的最佳实践建议。此外，还将介绍模糊集合的各种运算，如并集、交集、补集，以及模糊集合的归一化和截集等操作，为后续的模糊推理打下坚实基础。 模糊规则与推理：从模糊输入到模糊输出的桥梁。 模糊规则是模糊逻辑系统的核心。我们将详细讲解如何构建 IF-THEN 形式的模糊规则，以及如何将人类的模糊判断和经验转化为数学模型。重点在于讲解不同的模糊推理方法，包括 Mamdani 型和 Sugeno 型推理。对于 Mamdani 型推理，我们将深入剖析隶属函数裁剪、聚合以及解模糊等关键步骤，并通过具体案例展示推理过程。对于 Sugeno 型推理，我们将探讨其在模型简化和计算效率上的优势，以及如何构造不同阶数的 Sugeno 隶属函数。解模糊技术是模糊推理的最后一步，我们将介绍几种常用的解模糊方法，如重心法（Centroid）、最大隶属度法（Max-Membership）、算术平均法（Mean of Maxima）等，并分析它们在不同场景下的适用性。 模糊系统模型：从概念到具体实现。 在掌握了模糊集合、模糊规则和推理方法后，我们将进一步探讨如何将这些元素整合成一个完整的模糊系统模型。我们将重点分析模糊逻辑控制器（FLC）的设计流程，包括输入变量和输出变量的模糊化、模糊规则库的建立、模糊推理引擎的实现以及输出变量的解模糊。我们将通过一些经典的控制问题，例如倒立摆、水位控制等，来演示如何设计一个满足特定性能要求的 FLC。 第二部分：模糊逻辑系统的深入应用 模糊聚类分析：数据中的隐藏模式。 模糊聚类是处理数据不确定性和模糊性的有效手段。我们将介绍模糊 c-均值（FCM）算法，并详细解析其迭代过程和目标函数。通过实例，读者将学习如何使用 FCM 对数据集进行模糊划分，识别出数据中存在的不同簇，并理解每个数据点对各个簇的隶属度。我们将探讨 FCM 在图像分割、文本分类、模式识别等领域的应用，并讨论如何选择合适的聚类数量和模糊化参数。 模糊模式识别：从模糊数据中提取信息。 模糊模式识别旨在处理模糊输入数据，并将其归类到预定义的模式中。我们将介绍基于模糊规则的模式识别方法，以及如何利用模糊逻辑系统来构建分类器。我们将探讨如何将模糊集合和模糊推理应用于模式的特征提取和分类判决，并以一些具体的识别任务为例，展示模糊模式识别的强大能力。 混合智能系统：融合模糊逻辑与其他技术。 现实世界中的许多复杂问题往往需要结合多种智能技术才能得到最优解。我们将探讨如何将模糊逻辑系统与其他人工智能技术，如神经网络（ANFIS：自适应模糊神经网络）和遗传算法等进行融合。我们将重点介绍 ANFIS 的原理和优势，以及如何利用神经网络的学习能力来优化模糊系统的隶属函数和规则，从而构建出更强大、更自适应的混合智能系统。我们将通过实际案例，展示这些混合系统在解决复杂控制、优化和决策问题上的卓越表现。 第三部分：实践与进阶 系统仿真与设计工具：加速你的开发进程。 为了帮助读者更好地将所学知识付诸实践，我们将介绍一些常用的仿真和设计工具，重点在于如何利用这些工具来构建、测试和优化模糊逻辑系统。我们将提供实际的操作指南，指导读者如何将模糊逻辑控制器集成到仿真环境中，进行性能评估和参数调整。 高级主题与前沿研究：拓展你的视野。 在掌握了模糊逻辑系统的基本原理和应用后，我们将简要介绍一些更高级的主题，例如动态模糊系统、模糊神经网络在机器学习中的应用、以及模糊逻辑在不确定性推理和决策支持系统中的作用等。这将为有兴趣的读者提供进一步深入研究的起点，并了解该领域最新的发展动态。 本书旨在培养读者独立设计和实现模糊逻辑系统的能力，并鼓励他们将模糊逻辑的思想应用于解决实际工程和社会问题。通过理论讲解、丰富案例和实践指导，读者将能够自信地驾驭模糊逻辑的强大力量。

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