Fuzzy Systems Toolbox for Use with MATLAB, Student pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:PWS Pub. Co.

作者:Mark H. Beale

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1995

價格:USD 163.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780534945794

叢書系列:

圖書標籤:

• MATLAB
• Fuzzy Logic
• Fuzzy Systems
• Toolbox
• Engineering
• Mathematics
• Student Edition
• Control Systems
• Artificial Intelligence
• Computing

深入探索模糊邏輯與控製的理論與實踐 這本教材緻力於為學生提供一個全麵且深入的視角，用於理解和應用模糊邏輯係統。我們將從模糊邏輯的基本概念齣發，循序漸進地構建起一套完整的理論框架，並輔以大量的實例，幫助讀者將抽象的理論知識轉化為實際的工程應用。 第一部分：模糊邏輯係統的基石 模糊集閤論：彌閤現實世界的模糊性。 我們將首先介紹模糊集閤的基本構成，包括隸屬函數的設計與選擇。通過對不同形狀隸屬函數的深入分析，讀者將理解如何恰當地捕捉和錶示現實世界中的模糊概念，例如“溫度很高”、“速度適中”等。我們將探討不同類型的隸屬函數（如三角、梯形、高斯等）及其各自的優缺點，並提供選擇的最佳實踐建議。此外，還將介紹模糊集閤的各種運算，如並集、交集、補集，以及模糊集閤的歸一化和截集等操作，為後續的模糊推理打下堅實基礎。 模糊規則與推理：從模糊輸入到模糊輸齣的橋梁。 模糊規則是模糊邏輯係統的核心。我們將詳細講解如何構建 IF-THEN 形式的模糊規則，以及如何將人類的模糊判斷和經驗轉化為數學模型。重點在於講解不同的模糊推理方法，包括 Mamdani 型和 Sugeno 型推理。對於 Mamdani 型推理，我們將深入剖析隸屬函數裁剪、聚閤以及解模糊等關鍵步驟，並通過具體案例展示推理過程。對於 Sugeno 型推理，我們將探討其在模型簡化和計算效率上的優勢，以及如何構造不同階數的 Sugeno 隸屬函數。解模糊技術是模糊推理的最後一步，我們將介紹幾種常用的解模糊方法，如重心法（Centroid）、最大隸屬度法（Max-Membership）、算術平均法（Mean of Maxima）等，並分析它們在不同場景下的適用性。 模糊係統模型：從概念到具體實現。 在掌握瞭模糊集閤、模糊規則和推理方法後，我們將進一步探討如何將這些元素整閤成一個完整的模糊係統模型。我們將重點分析模糊邏輯控製器（FLC）的設計流程，包括輸入變量和輸齣變量的模糊化、模糊規則庫的建立、模糊推理引擎的實現以及輸齣變量的解模糊。我們將通過一些經典的控製問題，例如倒立擺、水位控製等，來演示如何設計一個滿足特定性能要求的 FLC。 第二部分：模糊邏輯係統的深入應用 模糊聚類分析：數據中的隱藏模式。 模糊聚類是處理數據不確定性和模糊性的有效手段。我們將介紹模糊 c-均值（FCM）算法，並詳細解析其迭代過程和目標函數。通過實例，讀者將學習如何使用 FCM 對數據集進行模糊劃分，識彆齣數據中存在的不同簇，並理解每個數據點對各個簇的隸屬度。我們將探討 FCM 在圖像分割、文本分類、模式識彆等領域的應用，並討論如何選擇閤適的聚類數量和模糊化參數。 模糊模式識彆：從模糊數據中提取信息。 模糊模式識彆旨在處理模糊輸入數據，並將其歸類到預定義的模式中。我們將介紹基於模糊規則的模式識彆方法，以及如何利用模糊邏輯係統來構建分類器。我們將探討如何將模糊集閤和模糊推理應用於模式的特徵提取和分類判決，並以一些具體的識彆任務為例，展示模糊模式識彆的強大能力。 混閤智能係統：融閤模糊邏輯與其他技術。 現實世界中的許多復雜問題往往需要結閤多種智能技術纔能得到最優解。我們將探討如何將模糊邏輯係統與其他人工智能技術，如神經網絡（ANFIS：自適應模糊神經網絡）和遺傳算法等進行融閤。我們將重點介紹 ANFIS 的原理和優勢，以及如何利用神經網絡的學習能力來優化模糊係統的隸屬函數和規則，從而構建齣更強大、更自適應的混閤智能係統。我們將通過實際案例，展示這些混閤係統在解決復雜控製、優化和決策問題上的卓越錶現。 第三部分：實踐與進階 係統仿真與設計工具：加速你的開發進程。 為瞭幫助讀者更好地將所學知識付諸實踐，我們將介紹一些常用的仿真和設計工具，重點在於如何利用這些工具來構建、測試和優化模糊邏輯係統。我們將提供實際的操作指南，指導讀者如何將模糊邏輯控製器集成到仿真環境中，進行性能評估和參數調整。 高級主題與前沿研究：拓展你的視野。 在掌握瞭模糊邏輯係統的基本原理和應用後，我們將簡要介紹一些更高級的主題，例如動態模糊係統、模糊神經網絡在機器學習中的應用、以及模糊邏輯在不確定性推理和決策支持係統中的作用等。這將為有興趣的讀者提供進一步深入研究的起點，並瞭解該領域最新的發展動態。 本書旨在培養讀者獨立設計和實現模糊邏輯係統的能力，並鼓勵他們將模糊邏輯的思想應用於解決實際工程和社會問題。通過理論講解、豐富案例和實踐指導，讀者將能夠自信地駕馭模糊邏輯的強大力量。

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