神經(jīng)模糊系統(tǒng)及其應(yīng)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(jīng)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(shù)：	315	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　內(nèi)容簡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)合國內(nèi)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的基礎(chǔ)上，深入且重點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熱點研究領(lǐng)域的理論與技術(shù)。本書內(nèi)容新穎，材料翔實，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化專業(yè)、計算機應(yīng)用專業(yè)及其他相關(guān)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(yīng)用數(shù)學、自動控制等領(lǐng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與技術(shù)的熱潮。有些國際著名學者斷言：模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的技術(shù)——神經(jīng)模糊技術(shù)將是21世紀帶頭的核心技術(shù)。目前，這股熱潮依然強勁，其表現(xiàn)為研究隊伍不斷壯大，學術(shù)論文的發(fā)表數(shù)以千計，應(yīng)用成果迭出。模糊邏輯系統(tǒng)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究內(nèi)容是十分廣泛的，也是很具探索性質(zhì)的。為了推動這一研究領(lǐng)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(nèi)出現(xiàn)了為數(shù)較多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或模糊邏輯方面的學術(shù)著作，也出版了一些內(nèi)容涉及模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其相結(jié)合的理論與技術(shù)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(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展，收集了大量的文獻資料。以此為基礎(chǔ)，結(jié)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(nèi)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(lǐng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的基礎(chǔ)上，著重研究了模糊邏輯系統(tǒng)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊遺傳算法這三個熱點研究領(lǐng)域。內(nèi)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(shù)；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理；典型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模糊推理的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)技術(shù)；模糊遺傳算法及其在建模中的應(yīng)用技術(shù)。本書內(nèi)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(yīng)用，又有具體的編程技術(shù)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(nèi)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(jīng)模糊系統(tǒng)及其應(yīng)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(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(shù)及其擴展運算
    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(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)的兩大類學習方法
    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
    4.3模糊推理機
    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(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問題及實現(xiàn)的理論基礎(chǔ)
    7.2具體實現(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)報中的應(yīng)用
    9.6具有結(jié)構(gòu)與參數(shù)學習的模糊神經(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(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)運行實例
   附錄一應(yīng)用程序包
   附錄二經(jīng)濟情況數(shù)據(jù)
   參考文獻