模煳逻辑与类神经模煳-实例说明＜三 版 附光碟片＞ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 优化算法
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• 三版
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　　在本书中，我採用了一个不同的讨论方法，透过已实际应用的案例研究，来解释模煳逻辑系统设计的主要原理。其中，没有数学方程式，亦没有复杂的数学推演，只需要您潇洒地卷起袖子来，配合我逐步的指引，便能在PC上开始贯通模煳逻辑及类神经模煳技术了。本书所附的光碟，为一套专业的模煳逻辑设计软体，但功能被限制在仅止于模拟使用上，其内容提供了在各种不同领域中，处理技术的软体模拟案例。此套软体让您不需要撰写任何程式，即能立即地设计您所要的解决方案。

　　此外，在本书中，大量的案例研究讨论并图解举证，说明了在不同应用领域中其技术上所得到的好处。本书帮助您评估，在您的工作领域里运用模煳逻辑之潜力，配合着所附带尖端先进的发展工具，在几小时之内即能协助您得到一个实用之开端。　

图书简介：模糊逻辑与类神经模糊——实例说明（第三版 附光盘） 本书聚焦于现代智能系统构建的核心理论与实践，深入剖析模糊逻辑（Fuzzy Logic）和类神经模糊系统（Neuro-Fuzzy Systems）的原理、设计方法及广泛应用。 在信息科学、自动化控制、决策支持乃至人工智能等领域，处理不确定性、不精确性以及人类直觉性的知识表达，是构建鲁棒、高效智能系统的关键挑战。传统的布尔逻辑（非黑即白）难以有效模拟现实世界中大量存在的“灰色地带”和模糊概念。本书正是为了系统性地解决这一问题而编写，它不仅是理论的阐述，更是一本详尽的实践指南。 第一部分：模糊逻辑的基石与数学基础 本书的开篇部分，为读者打下了坚实的模糊逻辑理论基础。我们从传统集合论的局限性入手，引入了Zadeh在1965年提出的模糊集合（Fuzzy Sets）概念，这是整个理论体系的起点。 隶属函数（Membership Functions）的构建与选择： 详细探讨了如何将清晰的输入变量转化为具有不同隶属度的模糊集合。内容涵盖了常见的S型、Z型、三角型、梯形以及高斯型等隶属函数的数学表达式、图形特性及其在不同应用场景下的适用性。 模糊逻辑运算： 深入讲解了模糊逻辑中的“与”（AND，通常对应于T-Norms，如Min算子）、“或”（OR，通常对应于S-Norms，如Max算子）以及“非”（NOT，取1减去隶属度）的精确定义与计算方法。 模糊推理系统（Fuzzy Inference Systems, FIS）： 构成了模糊控制器的核心。本部分详细阐述了Mamdani型和Takagi-Sugeno-Kang (TSK) 型两种主要的推理机制。对于Mamdani型，重点解析了模糊蕴含（Implication）和聚合（Aggregation）过程；对于TSK型，则侧重于其线性输出函数的优势及其在模型辨识中的应用。 去模糊化（Defuzzification）技术： 解释了如何将模糊推理的结果——一个模糊集合——转换回一个精确的、可用于执行器的数值输出。详尽对比了重心法（Centroid）、最大隶属度法（Max-of-Max）、均值最大隶属度法（Mean-of-Max）等多种去模糊化方法的计算步骤、优缺点及适用场景。 第二部分：专家系统与模糊控制的应用 在理论基础之上，本书迅速转向实践应用，特别是模糊控制器（Fuzzy Controllers）的设计与实现。这是模糊逻辑在工程领域最成功的应用之一。 模糊控制器的结构： 系统地展示了模糊控制器的标准五大组件：模糊化接口、模糊规则库、模糊推理机、去模糊化接口以及控制器输出。 规则库的建立： 强调了如何将人类专家的经验知识（如“如果温度过高且增加幅度较大，则应强力降温”）转化为IF-THEN形式的模糊规则集。讨论了利用决策表和专家访谈来系统化构建规则库的方法。 案例研究： 提供了多个经典的、详细的控制实例，例如： 倒立摆（Inverted Pendulum）控制： 如何使用模糊逻辑实现对不稳定系统的精确稳定控制。 直流电机速度控制： 如何设计出具有优异瞬态响应和稳态性能的模糊速度控制器，并与传统的PID控制器进行性能对比分析。 模糊PID控制： 探讨如何利用模糊逻辑来在线调整PID参数（$K_p, K_i, K_d$），实现自适应控制。 第三部分：类神经模糊系统的融合与自适应 本书的第三部分是其核心创新点所在，即类神经模糊系统（Neuro-Fuzzy Systems），特别是自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的深入剖析。这部分内容将模糊逻辑的知识表达能力与人工神经网络（ANN）的学习优化能力相结合。 神经模糊系统的必要性： 阐述了传统模糊系统在参数调优上面临的困难——隶属函数参数和规则权重需要大量人工经验。神经元网络的学习机制为这些参数的自动优化提供了途径。 ANFIS模型结构详解： 详细拆解了五层ANFIS架构的每一层功能。重点解释了如何将模糊推理过程映射到网络结构中，使其每一层对应于FIS的一个特定操作： 第一层：模糊化（隶属度计算）。 第二层：规则激活（T-Norms计算）。 第三层：归一化。 第四层：规则输出（TSK模型中的线性组合）。 第五层：总输出。 混合学习算法： 详细阐述了ANFIS如何利用后向传播算法（Backpropagation）和最小二乘估计（Least Squares Estimation）相结合的混合算法来高效地辨识和优化系统参数，从而实现模型从数据中自动学习。 应用案例： 展示了使用ANFIS进行系统辨识和预测的实例，如时间序列预测（电力负荷、股价波动等），以及如何利用ANFIS对非线性动态系统的模型进行精确逼近。 第四部分：高级主题与前沿展望 最后一部分扩展了读者的视野，介绍了一些更高级或特定领域的应用。 模糊C均值聚类（Fuzzy C-Means, FCM）： 介绍了一种允许数据点同时隶属于多个簇的聚类方法，及其在数据挖掘和模式识别中的应用。 模糊决策理论： 探讨了在信息不完全或偏好模糊的情况下，如何利用模糊集理论来辅助进行最优决策选择。 模糊系统在非线性控制中的鲁棒性分析： 初步探讨了如何评估和提高模糊控制器在系统存在不确定性或外部干扰时的性能稳定性。 随书光盘内容： 本书附带的光盘是理解和实践这些复杂理论的宝贵资源。光盘中包含了大量的MATLAB/Simulink工具箱示例文件和C/C++实现的源代码片段。这些资源使用户能够： 1. 直观可视化： 运行附带的M文件，实时观察隶属函数的变化、模糊推理过程的动态演化，以及ANFIS的迭代学习过程。 2. 仿真验证： 提供完整的Simulink模型文件，用于验证本书中讨论的各种控制策略，如经典的倒立摆控制系统和电机调速系统。 3. 代码实现： 提供核心算法的源码实现，方便读者将其移植到嵌入式系统或实时控制平台中，加速从理论到工程部署的转化。 适用读者： 本书适合于自动化、电子工程、计算机科学、系统科学、运筹学等相关专业的高年级本科生、研究生，以及在智能控制、模式识别、数据挖掘等领域工作的工程师和研究人员。读者应具备一定的微积分、线性代数和基础控制理论知识。本书的详尽实例和随盘代码确保了即便是初次接触模糊逻辑的读者，也能通过实践快速掌握其精髓。

　第一章　五分钟模煳逻辑
　第二章　模煳逻辑入门
　第三章　模煳系统开发工具
　第四章　类神经模煳技术
　第五章　工业应用实例的探讨与学习
　第六章　模煳逻辑设计入门
　第七章　软体的使用
　第八章　模煳逻辑与传统控制比较
　参考文献

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者，我必须说，他真的是把“模煳”和“类神经”这两个概念吃得透透的！虽然我平常看那些学术论文看得头昏脑胀，但翻开这本书，简直像是突然打开了一扇新世界的大门。它的厉害之处在于，把那些本来很抽象、很深奥的理论，用一种非常生活化、非常贴近我们日常经验的方式给解释了。比如说，它在讲模煳集合的时候，不是干巴巴地给你一堆数学公式，而是用“有点冷”、“非常热”这样的生活用语来类比，让你瞬间就能领悟到模煳概念的精髓。而且，它还引入了很多现实世界的例子，什么智能交通系统、家电控制，甚至是一些医疗诊断的辅助，都跟这些理论息息相关。读到这些地方，我常常会拍大腿，啊！原来我每天用的那些智能设备，背后是这么个道理！这本书的例子真的很丰富，而且讲得都很细致，不是那种点到为止的敷衍。有时候，我甚至会觉得，作者是不是在我家装了摄像头，不然怎么能这么精准地抓住我的疑问点呢？总而言之，这本书就像是一位经验丰富的老教授，带着你一步步解开科学的奥秘，而且过程一点也不枯燥，反而充满启发。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，刚开始拿到这本书的时候，我还有点担心它的难度，毕竟“模煳逻辑”和“类神经”听起来就很高深。但读了几章之后，我发现这本书的“接地气”程度远超我的预期。作者在解释那些基础概念时，非常注重建立读者的直觉理解，而不是一味地堆砌公式。举个例子，他在讲模煳集合的隶属度时，用“身高”这个概念来比喻，比如“高个子”这个集合，并不是一个明确的界限，而是有一个隶属度函数，身高180cm的人可能完全属于“高个子”，身高175cm的人可能属于“比较高”的范畴，而身高160cm的人则几乎不属于。这种解释方式，一下子就把模煳的概念渗透到了我们的日常认知中。而且，书中的案例选择也非常有代表性，很多都是我们日常生活中经常遇到的场景，比如智能家居的温度控制、交通信号灯的智能调节等等。这些案例让我觉得，原来那些看起来很高大上的技术，其实离我们并不遥远，甚至在悄悄地改变着我们的生活。

评分☆☆☆☆☆

这本书的设计真的非常体贴，尤其是它附带的那张光碟片，绝对是点睛之笔。对于我这种更偏向视觉学习的人来说，仅仅看文字有时候会觉得不够深入，而光碟片里的内容，则把那些抽象的概念给“活”了起来。里面肯定包含了很多的演示程序、模拟软件，甚至是一些视频讲解。我可以想象，当我阅读到某个复杂的算法时，可能只需要点击一下链接，就能看到一个直观的演示，看到数据是如何在网络中流动的，看到模型是如何进行迭代优化的。这种互动式的学习体验，大大增强了学习的趣味性和效率。我特别期待看到那些针对不同应用场景的实例讲解，比如在金融领域如何利用模煳逻辑进行风险评估，或者在工业生产中如何用类神经网络进行故障预测。有了光碟片的辅助，我可以不再是被动地接受信息，而是可以主动地去探索和验证，这种感觉真的非常棒。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在理论深度和实践指导性之间取得的平衡。它不仅深入探讨了模煳逻辑和类神经网络的内在机理，还花费了大量篇幅来展示这些理论如何在现实世界中落地生根。比如，在讲解模煳逻辑控制器设计时，它不仅仅停留在原理层面，还会详细介绍如何构建隶属函数、如何设计模糊规则、以及如何进行解模糊处理，甚至会提供一些设计流程的建议。对于我这种希望将所学知识应用于实际项目的人来说，这种详细的指导至关重要。同样，在类神经网络部分，它不仅仅会介绍各种网络结构，还会讲解如何进行模型训练、参数优化，以及如何评估模型的性能。我期待看到书中关于不同类型神经网络的比较分析，比如CNN在图像识别中的优势，RNN在序列数据处理中的应用，以及Transformer在自然语言处理领域的突破。这些具体的应用案例，能够帮助我更好地理解不同技术路径的适用场景，并为我未来的学习和研究提供方向。

评分☆☆☆☆☆

关于这本书，最令我印象深刻的是它对于“类神经”部分的阐述，尤其是那些实际的应用案例，简直让人脑洞大开。作者在介绍神经网络的结构和学习过程时，并没有直接丢出晦涩难懂的数学模型，而是很巧妙地把“神经元”比作是人脑中的神经细胞，通过“信号传递”和“权重调整”来模拟学习过程。这种类比非常直观，让我这样一个非计算机专业背景的读者也能大致理解其原理。更棒的是，书里花了相当大的篇幅来讲解如何将这些理论应用到实际问题中，比如图像识别、语音识别，甚至是一些复杂的预测分析。我记得其中有一个章节，详细地剖析了一个简单的图像识别系统是如何通过训练来区分猫和狗的，从特征提取到最终的分类决策，每一步都解释得非常清楚，还配有示意图，让人一目了然。这种理论与实践相结合的讲解方式，对于我这种喜欢动手实践的人来说，简直是福音。我甚至可以跟着书中的思路，尝试着去理解那些代码片段背后的逻辑，虽然我可能不会真的去写代码，但至少我明白了这个技术是如何运作的。