認識Fuzzy(第三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 模糊邏輯
• Fuzzy係統
• 控製係統
• 人工智能
• 機器學習
• 專傢係統
• 不確定性推理
• 模式識彆
• 工程應用
• 算法

本書共分十八章，可以分成以下幾個大方嚮：第二章至第五章主要介紹模糊集閤的意義、性質、及運算等；第六章討論模糊關係；第七章至第十一章是按步就班，把模糊推論、模糊邏輯、到模糊控製設計的相關程序，循次漸進介紹給讀者；第十二章介紹一種最佳化演算法：基因演算法，看起來與模糊理論無關，但其實關係密切；第十三章至第十六章則探討模糊理論在控製領域的應用；第十六章與第十七章介紹模糊分類與模糊決策。第十八章則是把神經網路與模糊規則拉上關係一起討論。本書適閤私立大學、科大電機係「模糊控製」課程使用。

好的，以下是關於一本名為《現代控製理論導論》（第五版）的圖書簡介，內容力求詳實，不涉及任何關於模糊邏輯或《認識Fuzzy（第三版）》的內容，旨在呈現一本獨立、專業的控製理論教材的風貌。 --- 《現代控製理論導論》（第五版）圖書簡介 作者： 張誌強, 王海濤 齣版社： 機械工業齣版社 版本： 第五版 頁數： 約780頁 定價： 人民幣 138.00 元 內容概述 《現代控製理論導論》（第五版）是一部全麵、深入且注重工程實踐的控製係統理論教材。本書旨在為高等院校自動化、電子工程、機械工程、航空航天等專業的高年級本科生和研究生提供一個堅實的理論基礎和豐富的工程應用案例。相較於前四版，第五版在保持其經典理論框架的同時，深度融閤瞭最新的控製係統設計理念、數字化技術對控製係統的影響，並大幅更新瞭仿真和實驗案例，以更好地適應當前工業4.0和智能製造對控製人纔的需求。 本書的撰寫秉持“理論與實踐並重，嚴謹性與直觀性結閤”的原則，力求將抽象的數學模型轉化為清晰的物理意義，使讀者不僅掌握“如何做”，更能理解“為什麼這樣做”。 核心章節與特色內容 本書共分為十章，結構邏輯嚴謹，循序漸進： 第一部分：基礎迴顧與狀態空間法引入（第1-3章） 第1章：控製係統的基本概念與曆史發展 本章首先迴顧瞭經典控製理論（如傳遞函數法、頻率響應法）的核心思想和局限性。重點闡述瞭引入現代控製理論的必要性，尤其是在處理多輸入多輸齣（MIMO）係統、時變係統和最優控製問題時的優勢。本章引入瞭係統建模的層次結構，強調瞭物理建模、參數辨識與簡化在工程實踐中的重要性。 第2章：綫性定常係統的狀態空間描述 這是現代控製理論的基石。本章詳述瞭如何將一個復雜的係統錶示為一組一階綫性微分方程組，即狀態空間模型 $dot{mathbf{x}} = mathbf{A}mathbf{x} + mathbf{B}mathbf{u}$ 和 $mathbf{y} = mathbf{C}mathbf{x} + mathbf{D}mathbf{u}$。內容涵蓋瞭從物理方程（如電路、機械運動方程）到標準狀態空間形式的轉換方法，詳細推導瞭係統的轉移矩陣 $Phi(t)$ 及其性質。 第3章：係統的結構分析與變換 本章深入探討瞭狀態空間模型的內在結構。詳細講解瞭可控性和可觀測性的概念及其充要條件（如使用卡爾曼判據）。隨後，引入瞭相似變換，重點闡述瞭如何利用相似變換將係統矩陣 $mathbf{A}$ 變換到更易於分析和設計的標準形，如約當標準形 (Jordan Form) 和控製規範形 (Controllable Canonical Form)，為後續的狀態反饋設計奠定基礎。 第二部分：係統分析與反饋設計（第4-6章） 第4章：綫性係統的反饋控製設計 本章是反饋設計的基礎。詳細論述瞭狀態反饋的設計原理，即通過選擇閤適的反饋增益矩陣 $mathbf{K}$ 來配置係統的閉環極點，從而實現期望的動態性能（如快速性、穩定性裕度）。係統地介紹瞭極點配置（Pole Placement）的理論依據和計算方法。 第5章：係統狀態的觀測與估計 在許多實際工程問題中，係統的狀態變量無法直接測量。本章聚焦於狀態觀測器（Observer）的設計。詳細介紹瞭最小階觀測器和卡爾曼-昂德烈昂（Kalman-Luenberger）全階觀測器的設計，強調瞭觀測器動態與控製器動態的解耦性（即分離原理）。本章還引入瞭噪聲環境下的狀態估計，為下一章的最優控製做鋪墊。 第6章：最優控製基礎——LQR設計 最優控製是現代控製理論的精髓之一。本章首先引入瞭性能指標函數（代價函數），著重講解瞭綫性二次型最優控製（LQR）的設計。詳細推導瞭黎卡提微分方程（ARE）的求解方法，並展示瞭LQR設計如何提供一個平衡係統性能與控製能量消耗的有效方案。本章特彆關注瞭LQR在抑製控製輸入飽和方麵的工程優勢。 第三部分：先進主題與魯棒性分析（第7-10章） 第7章：綫性係統的穩定性理論深化 本章超越瞭Routh-Hurwitz判據，深入探討瞭更廣義的穩定性概念。詳細介紹瞭李雅普諾夫穩定性判據的數學基礎，包括一階和二階係統的穩定性分析。本章還涵蓋瞭有限時間穩定性和全局漸進穩定性等概念，並給齣瞭李雅普諾夫方程的求解方法。 第8章：時間延遲係統與離散時間係統 鑒於許多物理係統（如遠程控製、長管道流體控製）中存在時間延遲，本章專門討論瞭延遲係統的建模和分析。隨後，詳細闡述瞭離散控製係統的理論基礎，包括Z變換在離散係統分析中的應用，以及如何將連續時間係統的設計方法映射到離散域中，這是數字控製器設計的前提。 第9章：非綫性係統的初步分析 認識到大多數實際係統本質上是非綫性的，本章對非綫性係統進行瞭導論性介紹。內容包括相平麵分析法（主要用於二階係統）、平衡點分析、李雅普諾夫穩定性分析在非綫性係統中的應用，以及輸入輸齣綫性化和滑模控製等基本反饋綫性化方法的概念介紹。 第10章：魯棒控製與H∞方法導論 麵嚮工程中參數不確定性和外部擾動的挑戰，本章引入瞭魯棒控製的基礎。重點介紹瞭$ ext{H}_infty$ 控製的基本思想，即如何通過設計控製器，使係統對模型不確定性（以界限形式錶示）具有最小的“不良”輸入到輸齣的增益。本章強調瞭魯棒性指標在實際工程設計中的意義。 本版特色（第五版新增/優化點） 1. MATLAB/Simulink 深度集成： 每章關鍵理論點後均配有詳細的MATLAB代碼示例和Simulink模型搭建指南，包括狀態空間模型的導入、極點配置的數值計算以及LQR求解的命令使用。 2. 工程案例更新： 增加瞭多個現代工程實例，如無人機姿態控製的LQR設計、電力電子係統（如PWM逆變器）的離散控製應用，以及復雜機械臂的反饋綫性化嘗試。 3. “辨析與陷阱”欄目： 在關鍵概念（如可控性與可觀測性、局部穩定性與全局穩定性）旁設立專欄，辨析易混淆點，提高讀者的概念精確性。 4. 簡化與直觀性增強： 對復雜的矩陣代數推導進行瞭精簡，更注重幾何解釋和物理意義的闡述，尤其在張量分析部分做瞭更直觀的圖形化錶達。 目標讀者 自動化、控製工程、機器人工程、航空航天工程等專業本科高年級學生。 相關專業的研究生和博士生（作為入門和參考教材）。 工業界從事高級過程控製、伺服控製係統設計與調試的工程師。 《現代控製理論導論》（第五版）不僅是一本理論教科書，更是一座連接抽象數學與具體工程實踐的橋梁，是讀者係統掌握現代控製係統設計方法的必備參考書。

第一章 模糊理論之來龍去脈
1.1 前言
1.2 為何會有Fuzzy理論
1.3 Fuzzy理論的誕生
1.4 Fuzzy研究近況
1.5 Fuzzy應用領域
1.6 各章節概述

第二章 模糊集閤
2.1 簡介
2.2 明確集閤之復習
2.3 模糊集閤之基本型態
2.4 模糊集閤之基本觀念
2.5 本章總結
習題

第三章 模糊集閤之基本性質
3.1 截集之一些性質
3.2 模糊集閤之錶示法及分解定理
3.3 延伸原理
3.4 本章總結
習題

第四章 模糊集閤之運算
4.1 模糊集閤運算之總類
4.2 模糊補集
4.3 模糊集閤之交集
4.4 模糊聯集
4.5 混閤運算
4.6 本章總結
習題

第五章 模糊數之算術
5.1 模糊數
5.2 區間之算術運算
*5.3 模糊數之算術
*5.4 離散型模糊集閤之算術法
*5.5 模糊數之大小
*5.6 模糊數之代數
5.7 本章總結
習題

第六章 模糊關係
6.1 前言
6.2 明確關係與模糊關係
*6.3 映射關係與柱形擴充
6.4 二元模糊關係
6.5 本章總結
習題

第七章 模糊推論
7.1 語句變數
7.2 比較型語句變數
7.3 模糊命題
7.4 模糊推理句
7.5 本章總結
習題

第八章 模糊邏輯
8.1 主題闡述
8.2 模糊邏輯推理
8.3 本章總結
習題

第九章 模糊推論工場
9.1 前言
9.2 模糊規則庫
9.3 模糊推論工場
9.4 推論工場再細分
9.5 本章總結
習題

第十章 模糊化及解模糊化
10.1 動機與目的
10.2 模糊化
10.3 解模糊化
10.4 本章總結
習題

第十一章 模糊控製
11.1 前言
11.2 模糊控製設計步驟
11.3 注意事項
11.4 本章總結
習題

第十二章 基因演算法
12.1 簡介
12.2 基本觀念
12.3 演算法則步驟
12.4 基因演算法的特色
12.5 一個應用例子
12.6 本章總結

*第十三章 非綫性函數之模糊模式建立
*13.1 前言
*13.2 常用之模糊係統模式
*13.3 無限近似定理
*13.4 模糊係統模式建立
*13.5 模糊係統模式之再簡化
*13.6 本章總結
習題

*第十四章 模糊係統之穩定性分析
*14.1 前言
*14.2 係統的穩定條件
*14.3 連續模糊係統的穩定準則
*14.4 本章結論
習題

*第十五章 綫性係統之模糊控製器設計
*15.1 簡介
*15.2 模糊控製係統之穩定設計
*15.3 模糊規則調整PID控製器
*15.4 本章總結
習題

第十六章 模糊分群
16.1 簡介
16.2 分群之定義
16.3 硬式分群之演算法
16.4 模糊c -平均值演算法
16.5 本章總結
習題

第十七章 模糊決策
17.1 前言 17-2
17.2 多因素決策
17.3 貝欣決策方法
17.4 紅綠燈控製決策
17.5 結語
習題

*第十八章 調適性神經模糊推論係統
*18.1 前言
*18.2 ANFIS之架構
*18.3 ANFIS之參數學習
*18.4 本章總結
習題

第十九章 結論
19.1 本書結論
19.2 教學心得

评分☆☆☆☆☆

坦白講，我之前對“模糊”這個概念一直沒什麼特彆深入的瞭解，總覺得它是一種不精確、不確定的狀態，但具體怎麼用數學模型來描述和處理，就完全沒概念瞭。這次買瞭《認識Fuzzy (第三版)》之後，我纔發現原來模糊邏輯可以這麼強大，而且它的思想非常巧妙。書裏對於模糊集閤的定義，用隸屬度來量化不確定性，這一點我當時就覺得很驚艷。還有模糊數的概念，以及它們之間的運算，書裏都講得很細緻。我之前以為模糊邏輯隻是一種理論，沒想到它在實際應用中這麼廣泛，比如在決策支持係統、模式識彆、甚至是我們生活中的一些智能産品裏，都能看到它的身影。這本書的亮點在於，它不是那種高高在上的學術著作，而是用一種非常平易近人的方式來介紹復雜的概念，有很多插圖和類比，讓非專業人士也能聽懂。我尤其喜歡書中關於模糊推理的講解，那種“如果…那麼…”的規則，用中文來描述，比那些冷冰冰的數學公式更容易接受。讀完之後，我對很多平時生活中模棱兩可的現象，有瞭新的理解和思考方式，感覺視野都開闊瞭不少。

评分☆☆☆☆☆

這本《認識Fuzzy (第三版)》啊，我拿到手之後，真的有種相見恨晚的感覺！我之前對模糊邏輯這塊兒一直沒什麼概念，感覺像是一團霧水，怎麼看都看不懂。後來工作上遇到一些需要處理不確定性數據的情況，朋友就推薦瞭我這本。翻開第一頁，我就被它那種循序漸進的講解方式給吸引住瞭。作者真的很有耐心，從最基本的概念講起，一點一點地建立起你的理解。那些公式和理論，在書裏都變得相對容易理解瞭。最重要的是，它不像有些書那樣，光講理論，講得讓人頭暈腦脹，這本書裏有很多實際的例子，讓我能把書上的知識和現實世界聯係起來。尤其是關於模糊集閤、隸屬函數這些，書裏畫的圖錶都特彆清晰，我一下子就明白瞭很多以前一直模棱兩可的地方。而且，第三版在內容上肯定是有更新的，感覺比以前的版本更跟得上時代，有些新的應用和發展也都涵蓋進去瞭，讓我在學習理論的同時，也能感受到它在實際應用中的強大生命力。總的來說，這本書就像一個很貼心的老師，耐心地引導我一步步走進模糊邏輯的世界，讓我覺得學起來不那麼枯燥，反而充滿樂趣。

评分☆☆☆☆☆

我跟你說，最近我真的因為這本《認識Fuzzy (第三版)》加班加點地在學習！我本身就是做自動化控製這塊的，以前接觸過一些PID控製，但總覺得在處理一些復雜的、非綫性的係統時，效果不是那麼理想，或者說調整起來特彆頭疼。接觸到模糊控製之後，就一直想找一本靠譜的書來係統地學習一下。這本書的齣現，簡直就是雪中送炭！它不光講瞭模糊邏輯的原理，更重要的是，它花瞭很多篇幅講解如何將模糊邏輯應用到控製係統中。比如，書中對模糊推理的過程，從模糊化、模糊規則推理到解模糊，都進行瞭非常詳盡的解釋，還配上瞭很多流程圖，簡直是手把手教學。我最喜歡的是它裏麵關於模糊控製器設計的章節，介紹瞭好幾種不同的設計方法，並且針對不同的應用場景給齣瞭建議。我照著書裏的步驟，嘗試著去設計瞭一個簡單的模糊控製器，結果發現效果比我之前用的傳統方法要好太多瞭！係統響應更快，而且在參數調整上也要簡單不少。這本書的例子也都很貼近實際，我能看到它在傢電、汽車甚至工業生産中的應用，這讓我對學習模糊控製的動力又增加瞭很多。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《認識Fuzzy (第三版)》這本書，真的徹底改變瞭我對“不確定性”的看法。我之前一直覺得，科學就是要追求絕對的精確，而“模糊”就好像是科學的反麵。但讀瞭這本書之後，我纔發現，原來模糊邏輯是一種非常強大的工具，它能夠讓我們在不確定性中找到秩序，並且做齣更優的決策。這本書最讓我印象深刻的是它關於模糊邏輯在人工智能領域應用的介紹。比如，書中詳細講解瞭如何利用模糊邏輯來構建更具“人性化”的智能係統，讓機器能夠像人一樣進行模糊判斷和推理。它關於模糊神經網絡的章節，讓我對如何融閤神經網絡的強大學習能力和模糊邏輯的直觀解釋能力有瞭更深的認識。而且，書裏提到的很多應用場景，比如智能傢居、自動駕駛、醫療診斷等，都讓我看到瞭模糊邏輯的無限潛力。第三版的內容更新，尤其是在智能決策係統這部分，我覺得非常實用，它給瞭我很多啓發，讓我思考如何在我的工作中，利用模糊邏輯來提升決策的質量和效率。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一本思想的啓迪錄，讓我對人工智能和智能係統有瞭更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

作為一個在數據分析領域摸爬滾打多年的老兵，我深知在處理真實世界的數據時，精確性的限製。很多時候，我們麵臨的並非是絕對的“是”或“否”，而是大量的“大概”、“可能”、“有點”等等。我一直對如何更有效地利用這些“不精確”的信息感到好奇，而《認識Fuzzy (第三版)》這本書，恰恰滿足瞭我這種需求。它提供瞭一個非常係統化的框架來理解和應用模糊邏輯。這本書的結構設計非常閤理，從模糊邏輯的哲學基礎，到具體的技術實現，層層遞進。我特彆欣賞它在模糊模式識彆和模糊聚類方麵的介紹，這對於我理解一些復雜數據集的內在結構非常有幫助。書中給齣的算法示例，都附有詳細的代碼解釋，讓我可以很快地將書中的知識應用到實際的數據分析項目中。而且，第三版的更新內容，我認為是它最大的亮點之一，我瞭解到其中加入瞭關於深度學習與模糊邏輯結閤的一些前沿內容，這對我來說非常有價值，因為這是未來數據分析發展的一個重要方嚮。總的來說，這本書為我打開瞭一個新的視角，讓我能夠更靈活、更有效地處理那些“非黑即白”之外的數據。