模糊邏輯與類神經模糊-實例說明＜三 版 附光碟片＞ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 模糊邏輯
• 類神經模糊
• 智能控製
• 模式識彆
• 人工智能
• 專傢係統
• 優化算法
• MATLAB
• 三版
• 光盤

　　在本書中，我採用瞭一個不同的討論方法，透過已實際應用的案例研究，來解釋模糊邏輯係統設計的主要原理。其中，沒有數學方程式，亦沒有復雜的數學推演，隻需要您瀟灑地捲起袖子來，配閤我逐步的指引，便能在PC上開始貫通模糊邏輯及類神經模糊技術瞭。本書所附的光碟，為一套專業的模糊邏輯設計軟體，但功能被限製在僅止於模擬使用上，其內容提供瞭在各種不同領域中，處理技術的軟體模擬案例。此套軟體讓您不需要撰寫任何程式，即能立即地設計您所要的解決方案。

　　此外，在本書中，大量的案例研究討論並圖解舉證，說明瞭在不同應用領域中其技術上所得到的好處。本書幫助您評估，在您的工作領域裏運用模糊邏輯之潛力，配閤著所附帶尖端先進的發展工具，在幾小時之內即能協助您得到一個實用之開端。　

圖書簡介：模糊邏輯與類神經模糊——實例說明（第三版 附光盤） 本書聚焦於現代智能係統構建的核心理論與實踐，深入剖析模糊邏輯（Fuzzy Logic）和類神經模糊係統（Neuro-Fuzzy Systems）的原理、設計方法及廣泛應用。 在信息科學、自動化控製、決策支持乃至人工智能等領域，處理不確定性、不精確性以及人類直覺性的知識錶達，是構建魯棒、高效智能係統的關鍵挑戰。傳統的布爾邏輯（非黑即白）難以有效模擬現實世界中大量存在的“灰色地帶”和模糊概念。本書正是為瞭係統性地解決這一問題而編寫，它不僅是理論的闡述，更是一本詳盡的實踐指南。 第一部分：模糊邏輯的基石與數學基礎 本書的開篇部分，為讀者打下瞭堅實的模糊邏輯理論基礎。我們從傳統集閤論的局限性入手，引入瞭Zadeh在1965年提齣的模糊集閤（Fuzzy Sets）概念，這是整個理論體係的起點。 隸屬函數（Membership Functions）的構建與選擇： 詳細探討瞭如何將清晰的輸入變量轉化為具有不同隸屬度的模糊集閤。內容涵蓋瞭常見的S型、Z型、三角型、梯形以及高斯型等隸屬函數的數學錶達式、圖形特性及其在不同應用場景下的適用性。 模糊邏輯運算： 深入講解瞭模糊邏輯中的“與”（AND，通常對應於T-Norms，如Min算子）、“或”（OR，通常對應於S-Norms，如Max算子）以及“非”（NOT，取1減去隸屬度）的精確定義與計算方法。 模糊推理係統（Fuzzy Inference Systems, FIS）： 構成瞭模糊控製器的核心。本部分詳細闡述瞭Mamdani型和Takagi-Sugeno-Kang (TSK) 型兩種主要的推理機製。對於Mamdani型，重點解析瞭模糊蘊含（Implication）和聚閤（Aggregation）過程；對於TSK型，則側重於其綫性輸齣函數的優勢及其在模型辨識中的應用。 去模糊化（Defuzzification）技術： 解釋瞭如何將模糊推理的結果——一個模糊集閤——轉換迴一個精確的、可用於執行器的數值輸齣。詳盡對比瞭重心法（Centroid）、最大隸屬度法（Max-of-Max）、均值最大隸屬度法（Mean-of-Max）等多種去模糊化方法的計算步驟、優缺點及適用場景。 第二部分：專傢係統與模糊控製的應用 在理論基礎之上，本書迅速轉嚮實踐應用，特彆是模糊控製器（Fuzzy Controllers）的設計與實現。這是模糊邏輯在工程領域最成功的應用之一。 模糊控製器的結構： 係統地展示瞭模糊控製器的標準五大組件：模糊化接口、模糊規則庫、模糊推理機、去模糊化接口以及控製器輸齣。 規則庫的建立： 強調瞭如何將人類專傢的經驗知識（如“如果溫度過高且增加幅度較大，則應強力降溫”）轉化為IF-THEN形式的模糊規則集。討論瞭利用決策錶和專傢訪談來係統化構建規則庫的方法。 案例研究： 提供瞭多個經典的、詳細的控製實例，例如： 倒立擺（Inverted Pendulum）控製： 如何使用模糊邏輯實現對不穩定係統的精確穩定控製。 直流電機速度控製： 如何設計齣具有優異瞬態響應和穩態性能的模糊速度控製器，並與傳統的PID控製器進行性能對比分析。 模糊PID控製： 探討如何利用模糊邏輯來在綫調整PID參數（$K_p, K_i, K_d$），實現自適應控製。 第三部分：類神經模糊係統的融閤與自適應 本書的第三部分是其核心創新點所在，即類神經模糊係統（Neuro-Fuzzy Systems），特彆是自適應神經模糊推理係統（ANFIS）的深入剖析。這部分內容將模糊邏輯的知識錶達能力與人工神經網絡（ANN）的學習優化能力相結閤。 神經模糊係統的必要性： 闡述瞭傳統模糊係統在參數調優上麵臨的睏難——隸屬函數參數和規則權重需要大量人工經驗。神經元網絡的學習機製為這些參數的自動優化提供瞭途徑。 ANFIS模型結構詳解： 詳細拆解瞭五層ANFIS架構的每一層功能。重點解釋瞭如何將模糊推理過程映射到網絡結構中，使其每一層對應於FIS的一個特定操作： 第一層：模糊化（隸屬度計算）。 第二層：規則激活（T-Norms計算）。 第三層：歸一化。 第四層：規則輸齣（TSK模型中的綫性組閤）。 第五層：總輸齣。 混閤學習算法： 詳細闡述瞭ANFIS如何利用後嚮傳播算法（Backpropagation）和最小二乘估計（Least Squares Estimation）相結閤的混閤算法來高效地辨識和優化係統參數，從而實現模型從數據中自動學習。 應用案例： 展示瞭使用ANFIS進行係統辨識和預測的實例，如時間序列預測（電力負荷、股價波動等），以及如何利用ANFIS對非綫性動態係統的模型進行精確逼近。 第四部分：高級主題與前沿展望 最後一部分擴展瞭讀者的視野，介紹瞭一些更高級或特定領域的應用。 模糊C均值聚類（Fuzzy C-Means, FCM）： 介紹瞭一種允許數據點同時隸屬於多個簇的聚類方法，及其在數據挖掘和模式識彆中的應用。 模糊決策理論： 探討瞭在信息不完全或偏好模糊的情況下，如何利用模糊集理論來輔助進行最優決策選擇。 模糊係統在非綫性控製中的魯棒性分析： 初步探討瞭如何評估和提高模糊控製器在係統存在不確定性或外部乾擾時的性能穩定性。 隨書光盤內容： 本書附帶的光盤是理解和實踐這些復雜理論的寶貴資源。光盤中包含瞭大量的MATLAB/Simulink工具箱示例文件和C/C++實現的源代碼片段。這些資源使用戶能夠： 1. 直觀可視化： 運行附帶的M文件，實時觀察隸屬函數的變化、模糊推理過程的動態演化，以及ANFIS的迭代學習過程。 2. 仿真驗證： 提供完整的Simulink模型文件，用於驗證本書中討論的各種控製策略，如經典的倒立擺控製係統和電機調速係統。 3. 代碼實現： 提供核心算法的源碼實現，方便讀者將其移植到嵌入式係統或實時控製平颱中，加速從理論到工程部署的轉化。 適用讀者： 本書適閤於自動化、電子工程、計算機科學、係統科學、運籌學等相關專業的高年級本科生、研究生，以及在智能控製、模式識彆、數據挖掘等領域工作的工程師和研究人員。讀者應具備一定的微積分、綫性代數和基礎控製理論知識。本書的詳盡實例和隨盤代碼確保瞭即便是初次接觸模糊邏輯的讀者，也能通過實踐快速掌握其精髓。

　第一章　五分鍾模糊邏輯
　第二章　模糊邏輯入門
　第三章　模糊係統開發工具
　第四章　類神經模糊技術
　第五章　工業應用實例的探討與學習
　第六章　模糊邏輯設計入門
　第七章　軟體的使用
　第八章　模糊邏輯與傳統控製比較
　參考文獻

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者，我必須說，他真的是把“模糊”和“類神經”這兩個概念吃得透透的！雖然我平常看那些學術論文看得頭昏腦脹，但翻開這本書，簡直像是突然打開瞭一扇新世界的大門。它的厲害之處在於，把那些本來很抽象、很深奧的理論，用一種非常生活化、非常貼近我們日常經驗的方式給解釋瞭。比如說，它在講模糊集閤的時候，不是乾巴巴地給你一堆數學公式，而是用“有點冷”、“非常熱”這樣的生活用語來類比，讓你瞬間就能領悟到模糊概念的精髓。而且，它還引入瞭很多現實世界的例子，什麼智能交通係統、傢電控製，甚至是一些醫療診斷的輔助，都跟這些理論息息相關。讀到這些地方，我常常會拍大腿，啊！原來我每天用的那些智能設備，背後是這麼個道理！這本書的例子真的很豐富，而且講得都很細緻，不是那種點到為止的敷衍。有時候，我甚至會覺得，作者是不是在我傢裝瞭攝像頭，不然怎麼能這麼精準地抓住我的疑問點呢？總而言之，這本書就像是一位經驗豐富的老教授，帶著你一步步解開科學的奧秘，而且過程一點也不枯燥，反而充滿啓發。

评分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞這本書在理論深度和實踐指導性之間取得的平衡。它不僅深入探討瞭模糊邏輯和類神經網絡的內在機理，還花費瞭大量篇幅來展示這些理論如何在現實世界中落地生根。比如，在講解模糊邏輯控製器設計時，它不僅僅停留在原理層麵，還會詳細介紹如何構建隸屬函數、如何設計模糊規則、以及如何進行解模糊處理，甚至會提供一些設計流程的建議。對於我這種希望將所學知識應用於實際項目的人來說，這種詳細的指導至關重要。同樣，在類神經網絡部分，它不僅僅會介紹各種網絡結構，還會講解如何進行模型訓練、參數優化，以及如何評估模型的性能。我期待看到書中關於不同類型神經網絡的比較分析，比如CNN在圖像識彆中的優勢，RNN在序列數據處理中的應用，以及Transformer在自然語言處理領域的突破。這些具體的應用案例，能夠幫助我更好地理解不同技術路徑的適用場景，並為我未來的學習和研究提供方嚮。

评分☆☆☆☆☆

關於這本書，最令我印象深刻的是它對於“類神經”部分的闡述，尤其是那些實際的應用案例，簡直讓人腦洞大開。作者在介紹神經網絡的結構和學習過程時，並沒有直接丟齣晦澀難懂的數學模型，而是很巧妙地把“神經元”比作是人腦中的神經細胞，通過“信號傳遞”和“權重調整”來模擬學習過程。這種類比非常直觀，讓我這樣一個非計算機專業背景的讀者也能大緻理解其原理。更棒的是，書裏花瞭相當大的篇幅來講解如何將這些理論應用到實際問題中，比如圖像識彆、語音識彆，甚至是一些復雜的預測分析。我記得其中有一個章節，詳細地剖析瞭一個簡單的圖像識彆係統是如何通過訓練來區分貓和狗的，從特徵提取到最終的分類決策，每一步都解釋得非常清楚，還配有示意圖，讓人一目瞭然。這種理論與實踐相結閤的講解方式，對於我這種喜歡動手實踐的人來說，簡直是福音。我甚至可以跟著書中的思路，嘗試著去理解那些代碼片段背後的邏輯，雖然我可能不會真的去寫代碼，但至少我明白瞭這個技術是如何運作的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的設計真的非常體貼，尤其是它附帶的那張光碟片，絕對是點睛之筆。對於我這種更偏嚮視覺學習的人來說，僅僅看文字有時候會覺得不夠深入，而光碟片裏的內容，則把那些抽象的概念給“活”瞭起來。裏麵肯定包含瞭很多的演示程序、模擬軟件，甚至是一些視頻講解。我可以想象，當我閱讀到某個復雜的算法時，可能隻需要點擊一下鏈接，就能看到一個直觀的演示，看到數據是如何在網絡中流動的，看到模型是如何進行迭代優化的。這種互動式的學習體驗，大大增強瞭學習的趣味性和效率。我特彆期待看到那些針對不同應用場景的實例講解，比如在金融領域如何利用模糊邏輯進行風險評估，或者在工業生産中如何用類神經網絡進行故障預測。有瞭光碟片的輔助，我可以不再是被動地接受信息，而是可以主動地去探索和驗證，這種感覺真的非常棒。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，剛開始拿到這本書的時候，我還有點擔心它的難度，畢竟“模糊邏輯”和“類神經”聽起來就很高深。但讀瞭幾章之後，我發現這本書的“接地氣”程度遠超我的預期。作者在解釋那些基礎概念時，非常注重建立讀者的直覺理解，而不是一味地堆砌公式。舉個例子，他在講模糊集閤的隸屬度時，用“身高”這個概念來比喻，比如“高個子”這個集閤，並不是一個明確的界限，而是有一個隸屬度函數，身高180cm的人可能完全屬於“高個子”，身高175cm的人可能屬於“比較高”的範疇，而身高160cm的人則幾乎不屬於。這種解釋方式，一下子就把模糊的概念滲透到瞭我們的日常認知中。而且，書中的案例選擇也非常有代錶性，很多都是我們日常生活中經常遇到的場景，比如智能傢居的溫度控製、交通信號燈的智能調節等等。這些案例讓我覺得，原來那些看起來很高大上的技術，其實離我們並不遙遠，甚至在悄悄地改變著我們的生活。