目錄
第一章 緒 論
1.1模糊邏輯與模糊邏輯係統
1.2模糊邏輯與神經網絡
1.3本書概要
第二章 模糊集閤
2.1模糊集閤的定義及運算
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模糊關係
2.6區間值模糊集
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前嚮神經網絡
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誤差反嚮傳播BP算法
3.8應用神經網絡産生模糊集的隸屬函數
第四章 模糊邏輯係統
4.1模糊邏輯係統的組成與分類
4.2模糊規則庫
4.3模糊推理機
4.4模糊産生器和反模糊化器
4.5常見的模糊邏輯係統
4.6模糊係統與神經網絡比較
第五章 萬能逼近理論與模糊係統確定
5.1高斯型模糊邏輯係統的萬能逼近理論
5.2廣義隸屬度型模糊邏輯係統的萬能逼近理論
5.3廣義模糊邏輯係統的萬能逼近理論
5.4模糊邏輯係統的反嚮傳播學習方法
5.5模糊邏輯係統的OLS法確定
5.6模糊邏輯係統的錶格查尋學習算法
5.7模糊邏輯係統的最近鄰聚類學習算法
第六章a―模糊基函數係統及其在倒立擺平衡係統中的應用
6.1a－模糊基函數係統及其MOLS確定
6.2倒立擺平衡問題的a―模糊基函數係統的實現
6.3仿真結果及分析
第七章 倒立擺平衡控製問題的基於C/C十十的模糊控製係統
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模糊聯想記憶
8.3模糊極小―極大神經網絡
8.4模糊關係神經網絡
8.5模糊Hopfielld神經網絡
8.6模糊推理的基於h－水平截集的模糊神經網絡
8.7模糊邏輯係統的基於正規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基於動態結構神經網絡的自組織模糊控製
9.3基於神經網絡集成的高木―關野模糊係統及應用
9.4改進的模糊神經網絡模型及其建模應用
9.5混閤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遺傳算法在模糊規則優化與模糊模式識彆中的應用
11.3模糊尋優問題的模糊遺傳算法FGA
11.4基於模糊係統與遺傳算法的建模
11.5用遺傳算法調整參數
11.6FAM矩陣
11.7基於C/C十十的模糊遺傳建模係統
11.8係統運行實例
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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