Soft Methods for Handling Variability and Imprecision pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Prade, Henri 编

出品人:

页数:436

译者:

出版时间:

价格:$ 292.67

装帧:

isbn号码:9783540850267

丛书系列:

图书标签:

Soft Computing
Variability Management
Imprecision Handling
Approximate Reasoning
Fuzzy Logic
Rough Sets
Probabilistic Reasoning
Decision Making
Artificial Intelligence
Engineering Applications

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具体描述

Probability theory has been the only well-founded theory of uncertainty for a long time. It was viewed either as a powerful tool for modelling random phenomena, or as a rational approach to the notion of degree of belief. During the last thirty years, in areas centered around decision theory, artificial intelligence and information processing, numerous approaches extending or orthogonal to the existing theory of probability and mathematical statistics have come to the front. The common feature of those attempts is to allow for softer or wider frameworks for taking into account the incompleteness or imprecision of information. Many of these approaches come down to blending interval or fuzzy interval analysis with probabilistic methods. This book gathers contributions to the 4th International Conference on Soft methods in Probability and Statistics. Its aim is to present recent results illustrating such new trends that enlarge the statistical and uncertainty modeling traditions, towards the handling of incomplete or subjective information. It covers a broad scope ranging from philosophical and mathematical underpinnings of new uncertainty theories, with a stress on their impact in the area of statistics and data analysis, to numerical methods and applications to environmental risk analysis and mechanical engineering. A unique feature of this collection is to establish a dialogue between fuzzy random variables and imprecise probability theories.

《模糊逻辑与模糊控制：不确定性领域的精确之道》引言在现代科学与工程的广阔疆域中，不确定性和模糊性是普遍存在的挑战。从自然界的复杂现象到人类决策的微妙过程，精确的数值描述往往难以捕捉其本质。传统的数理方法在处理这类问题时常常显得力不从心，暴露出其固有的局限性。然而，随着人类对认知规律和信息处理机制的深入探索，一种全新的思维范式应运而生——模糊逻辑。它以其独特的视角，将模糊性视为一种有价值的信息，并在此基础上构建了强大的理论和方法体系。本书《模糊逻辑与模糊控制：不确定性领域的精确之道》旨在系统地介绍模糊逻辑的核心概念、理论基础及其在工程实践中的关键应用，特别是模糊控制技术。我们将深入剖析模糊逻辑如何处理和量化人类的模糊语言和直觉判断，如何构建能够理解和响应不精确输入的智能系统。通过对模糊逻辑的深入理解，读者将能够掌握在不确定环境中进行推理、决策和控制的有力工具，从而在诸多领域实现更鲁棒、更灵活、更智能的解决方案。第一章：模糊逻辑的哲学基础与数学框架本章将追溯模糊逻辑的哲学渊源，探讨其与经典逻辑的根本区别，并勾勒出其诞生的必然性。我们将介绍模糊集合论的奠基性概念，包括隶属度函数、隶属度空间、模糊关系等。 1.1 经典逻辑的局限性与模糊性的必然性：经典逻辑基于精确的“真”与“假”，无法描述介于两者之间的灰色地带。现实世界中，许多概念并非非此即彼，而是具有程度上的差异，例如“高”、“快”、“热”。本书将阐释为何需要一种能够处理这种“程度”的逻辑。 1.2 模糊集合论的基石： 1.2.1 隶属度函数（Membership Function）：这是模糊集合的核心。我们将详细讲解隶属度函数的构造原理、不同形状（如三角形、梯形、高斯型）的含义及其选择标准。例如，对于“温度很高”这一模糊概念，隶属度函数将具体描绘不同温度值属于“很高”的程度。 1.2.2 模糊集合的表示：介绍如何通过隶属度函数来清晰地定义一个模糊集合，并与其他表示方法（如语言变量）进行关联。 1.2.3 模糊集合的运算：学习模糊集合的交、并、补等基本运算，以及它们与经典集合运算的异同。我们将通过实例说明这些运算在模糊推理中的作用。 1.2.4 模糊关系与模糊化：讲解模糊关系如何描述变量之间的模糊联系，以及“模糊化”（Fuzzification）过程，即如何将精确的输入值映射到模糊集合的隶属度。第二章：模糊推理与模糊规则库的构建在理解了模糊集合的基本概念后，本章将聚焦于模糊逻辑的核心——模糊推理。我们将学习如何构建一套描述专家知识或系统行为的模糊规则，并掌握如何利用这些规则对模糊输入进行推理，得出模糊结论。 2.1 语言变量与模糊概念：介绍语言变量的概念，例如“温度”可以取值为“冷”、“温和”、“热”等语言术语，每个术语对应一个模糊集合。 2.2 模糊规则的表示：学习如何以“IF-THEN”的形式构建模糊规则，例如“IF 温度 is 热 AND 湿度 is 高 THEN 空调设定 is 强冷”。我们将分析规则的 antecedents（前提）和 consequents（结论）是如何与模糊集合关联的。 2.3 推理机制（Inference Engine）： 2.3.1 模糊化（Fuzzification）：再次强调将 Crisp（精确）输入转化为 Fuzzy（模糊）隶属度的过程。 2.3.2 规则的激活与组合：讲解如何根据输入激活相应的模糊规则，以及如何将多个前提条件（AND, OR）进行组合，形成规则的激活强度。我们将介绍常用的模糊算子（如 Mamdani AND, Larsen AND, Mamdani OR, Larsen OR）。 2.3.3 模糊结论的合成：介绍如何根据规则的激活强度，将每个规则的模糊结论（consequent）进行“剪切”或“缩放”，并最终将所有规则的模糊结论合并成一个整体的模糊输出。 2.4 解模糊化（Defuzzification）：学习如何将模糊的输出结果转化为一个精确的 Crisp 值，以便于实际控制或决策。我们将介绍几种常用的解模糊化方法，例如重心法（Centroid Method）、最大隶属度法（Max-Membership Method）、平均最大隶属度法（Mean-Max Method）等，并分析它们的优缺点。第三章：模糊控制器设计与实现本章将把模糊逻辑理论应用于实际的工程控制问题，重点介绍模糊控制器的设计原理、结构以及实现方法。我们将通过具体的案例，展示模糊控制器如何应对传统控制器难以处理的复杂系统。 3.1 模糊控制器的基本结构：阐述模糊控制器的组成部分，包括模糊化接口、模糊推理机、模糊规则库以及解模糊化接口。 3.2 模糊控制器的设计步骤： 3.2.1 确定系统变量与语言描述：分析需要控制的系统，识别输入输出变量，并为其定义恰当的语言术语和模糊集合。 3.2.2 构建模糊规则库：基于专家知识、操作经验或系统模型，设计一套完整的模糊规则，以描述系统的控制逻辑。 3.2.3 选择模糊算子与解模糊化方法：根据系统特性和性能要求，选择合适的模糊算子进行规则组合，并选择一种合适的解模糊化方法。 3.2.4 仿真与调优：通过计算机仿真来验证模糊控制器的性能，并根据仿真结果调整隶属度函数、规则库或解模糊化方法，以优化控制效果。 3.3 模糊控制器的优势与应用领域：探讨模糊控制器在处理非线性、时变、参数不确定系统方面的优势，并列举其在工业自动化、家电控制、汽车控制、机器人等领域的成功应用案例。第四章：高级模糊控制技术与展望本章将进一步深入，介绍一些更高级的模糊控制技术，并对模糊逻辑与模糊控制的未来发展趋势进行展望。 4.1 自适应模糊控制：介绍如何让模糊控制器具备学习和适应能力，能够根据系统性能的变化自动调整其参数或规则。 4.2 模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks, FNNs）：探讨将模糊逻辑与神经网络相结合的优势，即利用神经网络的学习能力来自动生成模糊规则和隶属度函数，从而实现更强大的智能控制。 4.3 模糊模型预测控制（Fuzzy Model Predictive Control, FMPC）：介绍如何将模糊模型集成到模型预测控制框架中，以提高模型预测控制在处理不确定性和非线性系统时的鲁棒性。 4.4 模糊逻辑的未来发展方向：讨论模糊逻辑在处理更复杂的不确定性问题、与其他智能技术（如进化计算、粗糙集）的融合、以及在人工智能、数据科学等新兴领域的潜在应用。结论《模糊逻辑与模糊控制：不确定性领域的精确之道》旨在为读者提供一个全面而深入的理解模糊逻辑及其在控制领域应用的平台。通过对模糊逻辑基本原理的掌握，以及对模糊控制器设计与实现过程的学习，读者将能够自信地运用这些工具解决现实世界中存在的各种不确定性和模糊性问题，并在不断发展的科技浪潮中，成为掌握智能控制先机的一员。本书的编写力求理论与实践相结合，既有严谨的数学推导，又有生动的案例分析，希望能成为有志于探索不确定性领域精确之道的工程师、研究人员和学生们的宝贵参考。