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周润景 、 张丽娜 著 / 电子工业出版社 / 2010-09 / 平装
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基于MATLAB与fuzzyTECH的模糊与神经网络设计
《基于MATLAB与fuzzyTECH的模糊与神经网络设计》以fuzzyTECH和MATLAB软件平台对模糊与神经网络技术进行了综合讲解并介绍了它们的应用,以使读者更全面地了解模糊与神经网络领域的最新研究成果。
《基于MATLAB与fuzzyTECH的模糊与神经网络设计》选材精炼,论述简明,介绍和分析了大量的应用实例,便于读者了解各种技术的应用对象、应用方法和应用效果。《基于MATLAB与fuzzyTECH的模糊与神经网络设计》适合从事智能控制系统研发的高级工程技术人员阅读,也可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书。
模糊与神经网络是两种常用的智能信息处理技术,它们都能模拟人的智能行为,解决不确定、非线性、复杂的控制与分类问题,具有非常广阔的应用前景。
第1章要模糊入门11.1模糊逻辑的发展11.1.1模糊逻辑的发展历程11.1.2模糊逻辑在日本的发展21.1.3模糊逻辑在欧洲的发展21.1.4模糊逻辑在美国的发展31.2模糊逻辑的不确定类型31.2.1不确定的数学原理31.2.2语言不确定性模型31.3模糊集合41.3.1由经典集合到模糊集合41.3.2模糊集合的基本概念61.3.3隶属度函数91.4模糊集合的运算111.4.1模糊集合的基本运算111.4.2模糊集合的基本运算规律131.4.3模糊集合与经典集合的联系141.5模糊关系与模糊关系的合成161.5.1模糊关系的基本概念161.5.2模糊关系的合成181.5.3模糊关系的性质201.5.4模糊变换221.6模糊逻辑及模糊推理231.6.1模糊逻辑技术231.6.2语言控制策略251.6.3模糊语言变量251.6.4模糊命题与模糊条件语句271.6.5判断与推理281.6.6模糊推理281.7模糊逻辑系统的建立341.7.1模糊化351.7.2建立if-then规则库361.7.3模糊推理381.7.4解模糊化391.8计算模糊系统401.8.1计算隶属度411.8.2隶属度函数的快速计算方法421.8.3模糊规则推理421.8.4将输出结果清晰化43习题45第2章模糊应用——模糊控制系统设计472.1锅炉汽包水位控制系统设计482.1.1应用背景482.1.2锅炉汽包水位动态特性482.1.3模糊控制系统结构482.1.4模糊控制器的设计492.1.5模糊控制系统仿真572.2模糊PID控制直流电动机伺服系统设计592.2.1应用背景592.2.2系统控制原理602.2.3控制算法设计622.2.4系统硬件设计原理692.2.5系统软件设计原理762.2.6系统调试及结果分析882.2.7系统的其他控制算法93习题106第3章神经网络及聚类设计1123.1什么是神经网络1123.1.1神经网络的发展历程1123.1.2生物神经系统的结构及冲动的传递过程1143.1.3人工神经网络的定义1163.2人工神经网络模型1173.2.1人工神经元的基本模型1173.2.2人工神经网络基本构架1193.2.3人工神经网络的工作过程1213.2.4人工神经网络的特点1213.3前馈神经网络1223.3.1感知器网络1243.3.2BP网络1263.3.3BP网络的建立及执行1283.3.4BP网络应用于模式分类1303.3.5BP网络的其他学习算法的应用1363.4反馈神经网络1433.4.1离散Hopfield(DHNN)网络的结构1443.4.2离散Hopfield网络的工作方式1443.4.3Hopfield网络的稳定性和吸引子1453.4.4Hopfield网络的连接权设计1463.4.5Hopfield网络应用于模式分类1473.5径向基函数1543.5.1径向基函数的网络结构及工作方式1553.5.2径向基函数网络的特点及作用1563.5.3径向基函数网络参数选择1563.5.4RBF网络用于模式分类1563.6其他形式的神经网络1633.6.1竞争型人工神经网络——自组织竞争1633.6.2竞争型人工神经网络——自组织特征映射神经网络(SOM)1673.6.3竞争型人工神经网络——学习向量量化神经网络(LVQ)1703.6.4概率神经网络(PNN)1733.6.5CPN神经网络的设计178习题187第4章基于MATLAB的模糊神经网络的应用1884.1神经网络与模糊系统的结合1884.1.1模糊神经网络的特点1884.1.2NeuroFuzzy与其他自适应技术的比较1894.2模糊神经网络用于控制系统设计1894.2.1基于模糊神经网络的控制器的结构1894.2.2神经模糊控制系统的MATLAB实现1904.3模糊神经网络用于模式识别系统设计1964.3.1应用背景1964.3.2模糊神经网络算法的原理1974.3.3基于MATLAB的模糊神经网络分类器的设计与实现200习题211第5章基于fuzzyTECH的模糊设计技术2125.1fuzzyTECH界面用户化2125.1.1fuzzyTECH软件界面2125.1.2界面用户化设置2135.1.3视图方式用户化设置2175.2使用模糊设计向导设计“empty”模糊系统2195.3应用fuzzyTECH配置模糊系统2235.3.1模糊系统常见的结构和对象2235.3.2编辑对象2245.3.3定义文本对象2255.3.4定义语言变量2255.3.5定义隶属度函数2305.3.6定义规则块2345.3.7模糊规则公式2365.4使用优化选项优化模糊系统2455.5连接fuzzyTECH到其他应用2495.6基于fuzzyTECH的起重机模糊控制系统分析2505.6.1起重机模糊控制系统的用户工具2505.6.2起重机的控制策略2525.6.3fuzzyTECH中的起重机模糊控制系统2525.6.4在fuzzyTECH中启动起重机模糊控制系统2555.6.5fuzzyTECH中的响应分析2555.6.6模糊控制系统中的语言变量修改2605.6.7模糊逻辑规则的修改2635.6.8利用交互式调试模式进行系统测试2665.7fuzzyTECH的在线调试功能2685.7.1蒸汽锅炉鼓轮仿真系统的操作2695.7.2蒸汽锅炉鼓轮仿真系统模糊逻辑控制策略2735.7.3fuzzyTECH在线开发2755.8fuzzyTECH文件记录与校正控制系统2805.8.1工程信息2805.8.2文档生成器2805.8.3修正控制系统281习题283第6章基于fuzzyTECH的NeuroFuzzy设计技术2846.1从采用数据文件产生模糊异或系统2856.1.1使用模糊设计向导产生一个模糊异或系统2856.1.2模糊系统的神经模糊网络训练——对异或系统进行训练2886.2使用FuzzyCluster聚类2946.2.1聚类概念2946.2.2训练CLUSTER1.CSV文件2956.2.3删除冗余数据2996.2.4处理冲突数据3006.2.5显示样本文件3026.2.6模糊聚类3036.3fuzzyTECH中NeuroFuzzy训练的计算3056.3.1模糊逻辑作为神经元3056.3.2模糊与神经网络的知识表达3066.4fuzzyTECH中NeuroFuzzy学习模糊规则3066.4.1FAM规则3066.4.2训练数据3076.4.3完成NeuroFuzzy网络3076.5fuzzyTECH中NeuroFuzzy学习模糊化和解模糊化3086.5.1隶属度函数的训练3086.5.2学习方法3096.6fuzzyTECH中NeuroFuzzy的数据聚类3106.6.1消除数据冲突3106.6.2聚类算法3106.6.3一致性分析311习题312第7章fuzzyTECH的应用3137.1数据采集3137.1.1系统分析3137.1.2记录样本数据3157.2数据聚类——C均值聚类3177.2.1C均值聚类的算法3177.2.2C均值聚类的MATLAB实现3187.2.3待聚类样本的分类结果3227.2.4结论3237.3数据聚类——改进C均值聚类3257.3.1C均值改进算法的思想3267.3.2基于取样思想的改进C均值算法3277.3.3运行结果3307.3.4结论3337.4数据聚类——模糊聚类3337.4.1模糊聚类应用背景3337.4.2基于MATLAB的GUI工具的模糊算法构建——数据模糊化3337.4.3基于MATLAB的GUI工具的模糊算法构建——FIS实现3377.4.4系统结果分析3407.5数据聚类——模糊C均值聚类3427.5.1模糊C均值聚类应用背景3427.5.2模糊C均值算法3427.5.3模糊C均值聚类的MATLAB实现3437.5.4模糊C均值聚类结果分析3467.6数据聚类——ISODATA算法概述聚类3487.6.1ISODATA算法应用背景3487.6.2用MATLAB实现ISODATA算法3487.6.3聚类结果3537.6.4ISODATA算法总结3537.7系统建立3537.7.1建立系统3547.7.2学习前系统的规则观察及先验规则的添加3567.8模糊神经网络配置及学习过程仿真3577.8.1输出变量的设置3587.8.2神经网络训练配置3597.8.3模糊神经网络训练3607.8.4系统的学习过程仿真3627.8.5学习后系统的变化3637.8.6系统的优化3647.9系统的性能调试、仿真及代码生成3657.9.1系统的性能调试3657.9.2系统的仿真分析3677.9.3系统的代码生成3717.10系统的工作过程分析3727.10.1确定系统所属语言值3727.10.2确定所用的模糊规则及系统的输出3727.11系统模糊神经模块的结构及算法分析3747.11.1模糊模块及模糊神经网络模块3747.11.2模糊神经网络模块3767.11.3模糊神经算法378习题380
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开播时间:09月02日 10:30