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神經模糊系統(tǒng)及其應用

神經模糊系統(tǒng)及其應用

定 價:¥28.00

作 者: 王士同編著
出版社: 北京航空航天大學出版社
叢編項:
標 簽: 神經計算

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ISBN: 9787810127332 出版時間: 1998-06-01 包裝: 精裝本
開本: 26cm 頁數: 315 字數:  

內容簡介

  內容簡介這是一本反映最新的模糊邏輯系統(tǒng)、模糊神經網絡研究成果的專著。作者結合國內外最新資料及自己的研究成果,在簡要介紹了模糊集合理論與神經網絡理論的基礎上,深入且重點地介紹了模糊邏輯系統(tǒng)、模糊神經網絡與模糊遺傳算法這三個熱點研究領域的理論與技術。本書內容新穎,材料翔實,自成體系。既有理論與應用介紹,又有具體的基于C/C十十的編程技術探討。本書既可作為高校自動化專業(yè)、計算機應用專業(yè)及其他相關專業(yè)的研究生教學用書,也可供從事智能科學、系統(tǒng)科學、計算機科學、應用數學、自動控制等領域研究的廣大科技人員閱讀。本書前言前言自80年代末以后,在國際上掀起了一股強勁的研究模糊邏輯系統(tǒng)與模糊神經網絡理論與技術的熱潮。有些國際著名學者斷言:模糊邏輯與神經網絡相結合的技術——神經模糊技術將是21世紀帶頭的核心技術。目前,這股熱潮依然強勁,其表現為研究隊伍不斷壯大,學術論文的發(fā)表數以千計,應用成果迭出。模糊邏輯系統(tǒng)、模糊神經網絡的研究內容是十分廣泛的,也是很具探索性質的。為了推動這一研究領域的深入發(fā)展,很有必要編撰一本此方面的專著,以供廣大的研究人員參考借鑒。目前,國內出現了為數較多的神經網絡或模糊邏輯方面的學術著作,也出版了一些內容涉及模糊邏輯與神經網絡相結合的專著。但尚無一本較全面地介紹模糊邏輯系統(tǒng)、模糊神經網絡及其相結合的理論與技術方面的專著。本書撰寫目的就是想彌補此方面的不足。作者之一曾于1995—1996年在英國做訪問研究,其間始終注意該領域的技術發(fā)展,收集了大量的文獻資料。以此為基礎,結合作者自己的研究成果,寫成此書。目的是吸收、采納和借鑒國內外諸多同行的研究成果和觀點,并把它們系統(tǒng)地歸納起來,使之對從事這一領域的同行們起到參考作用。本書在簡要介紹模糊集理論與神經網絡理論的基礎上,著重研究了模糊邏輯系統(tǒng)、模糊神經網絡及模糊遺傳算法這三個熱點研究領域。內容涉及:模糊邏輯系統(tǒng)的組成;模糊邏輯系統(tǒng)的萬能逼近理論;模糊邏輯系統(tǒng)的確定技術;模糊神經網絡的基本原理;典型的模糊神經網絡;模糊推理的模糊神經網絡實現技術;模糊遺傳算法及其在建模中的應用技術。本書內容新穎,材料翔實,自成體系。一個鮮明的特點是既有理論與應用,又有具體的編程技術介紹。全書共十一章,其中第二、三、十章由韓斌同志撰寫,其余各章則由王士同撰寫,并負責統(tǒng)編全書。在成書過程中,胡廣明,于冬軍,劉宏,邢松寅同志也參加了本書的部分內容編寫及整理,高群同志參加了部分抄稿工作。本書的出版得到了北京航空航天大學出版社的大力支持。在此一并表示感謝。筆者才疏學淺,對于疏漏不妥之處,懇請讀者斧正。作者1997年8月

作者簡介

暫缺《神經模糊系統(tǒng)及其應用》作者簡介

圖書目錄

     目錄
   第一章 緒 論
    1.1模糊邏輯與模糊邏輯系統(tǒng)
    1.2模糊邏輯與神經網絡
    1.3本書概要
   第二章 模糊集合
    2.1模糊集合的定義及運算
    2.2模糊集的模運算
    2.3分解定理和擴展原理
    2.4模糊數及其擴展運算
    2.5模糊關系
    2.6區(qū)間值模糊集
    2.7模糊事件的概率與語言概率
    2.8常用的模糊蘊涵規(guī)則
    2.9模糊條件推理的方法
    2.10擴展模糊推理
   第三章 神經網絡的基礎
    3.1人工神經元模型
    3.2人工神經網絡模型
    3.3前向神經網絡
    3.4反饋神經網絡
    3.5自組織神經網絡
    3.6神經網絡的兩大類學習方法
    3.7誤差反向傳播BP算法
    3.8應用神經網絡產生模糊集的隸屬函數
   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
    4.3模糊推理機
    4.4模糊產生器和反模糊化器
    4.5常見的模糊邏輯系統(tǒng)
    4.6模糊系統(tǒng)與神經網絡比較
   第五章 萬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)的萬能逼近理論
    5.2廣義隸屬度型模糊邏輯系統(tǒng)的萬能逼近理論
    5.3廣義模糊邏輯系統(tǒng)的萬能逼近理論
    5.4模糊邏輯系統(tǒng)的反向傳播學習方法
    5.5模糊邏輯系統(tǒng)的OLS法確定
    5.6模糊邏輯系統(tǒng)的表格查尋學習算法
    5.7模糊邏輯系統(tǒng)的最近鄰聚類學習算法
   第六章a—模糊基函數系統(tǒng)及其在倒立擺平衡系統(tǒng)中的應用
    6.1a-模糊基函數系統(tǒng)及其MOLS確定
    6.2倒立擺平衡問題的a—模糊基函數系統(tǒng)的實現
    6.3仿真結果及分析
   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問題及實現的理論基礎
    7.2具體實現
   第八章 模糊神經網絡
    8.1模糊神經元及模糊神經網絡
    8.2模糊聯(lián)想記憶
    8.3模糊極小—極大神經網絡
    8.4模糊關系神經網絡
    8.5模糊Hopfielld神經網絡
    8.6模糊推理的基于h-水平截集的模糊神經網絡
    8.7模糊邏輯系統(tǒng)的基于正規(guī)化模糊神經網絡的實現
    8.8用模糊神經網絡來修正不完善的模糊規(guī)則
   第九章 模糊神經網絡應用實例
    9.1模糊超球神經網絡及其在模式聚類中的應用
    9.2基于動態(tài)結構神經網絡的自組織模糊控制
    9.3基于神經網絡集成的高木—關野模糊系統(tǒng)及應用
    9.4改進的模糊神經網絡模型及其建模應用
    9.5混合pi—sigma神經網絡在天氣預報中的應用
    9.6具有結構與參數學習的模糊神經網絡及應用
   第十章 模糊神經網絡及其應用的C/C十十編程實現
    10.1pi-sigma神經網絡及其建模應用的C/C十十實現
    10.2模糊Modular神經網絡與建模
   第十一章 模糊遺傳算法與建模
    11.1遺傳算法簡介
    11.2遺傳算法在模糊規(guī)則優(yōu)化與模糊模式識別中的應用
    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用遺傳算法調整參數
    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)運行實例
   附錄一 應用程序包
   附錄二 經濟情況數據
   參考文獻
   

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