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• 不确定性推理
• 模式识别
• 工程应用
• 算法

本书共分十八章，可以分成以下几个大方向：第二章至第五章主要介绍模煳集合的意义、性质、及运算等；第六章讨论模煳关系；第七章至第十一章是按步就班，把模煳推论、模煳逻辑、到模煳控制设计的相关程序，循次渐进介绍给读者；第十二章介绍一种最佳化演算法：基因演算法，看起来与模煳理论无关，但其实关系密切；第十三章至第十六章则探讨模煳理论在控制领域的应用；第十六章与第十七章介绍模煳分类与模煳决策。第十八章则是把神经网路与模煳规则拉上关系一起讨论。本书适合私立大学、科大电机系「模煳控制」课程使用。

好的，以下是关于一本名为《现代控制理论导论》（第五版）的图书简介，内容力求详实，不涉及任何关于模糊逻辑或《认识Fuzzy（第三版）》的内容，旨在呈现一本独立、专业的控制理论教材的风貌。 --- 《现代控制理论导论》（第五版）图书简介 作者： 张志强, 王海涛 出版社： 机械工业出版社 版本： 第五版 页数： 约780页 定价： 人民币 138.00 元 内容概述 《现代控制理论导论》（第五版）是一部全面、深入且注重工程实践的控制系统理论教材。本书旨在为高等院校自动化、电子工程、机械工程、航空航天等专业的高年级本科生和研究生提供一个坚实的理论基础和丰富的工程应用案例。相较于前四版，第五版在保持其经典理论框架的同时，深度融合了最新的控制系统设计理念、数字化技术对控制系统的影响，并大幅更新了仿真和实验案例，以更好地适应当前工业4.0和智能制造对控制人才的需求。 本书的撰写秉持“理论与实践并重，严谨性与直观性结合”的原则，力求将抽象的数学模型转化为清晰的物理意义，使读者不仅掌握“如何做”，更能理解“为什么这样做”。 核心章节与特色内容 本书共分为十章，结构逻辑严谨，循序渐进： 第一部分：基础回顾与状态空间法引入（第1-3章） 第1章：控制系统的基本概念与历史发展 本章首先回顾了经典控制理论（如传递函数法、频率响应法）的核心思想和局限性。重点阐述了引入现代控制理论的必要性，尤其是在处理多输入多输出（MIMO）系统、时变系统和最优控制问题时的优势。本章引入了系统建模的层次结构，强调了物理建模、参数辨识与简化在工程实践中的重要性。 第2章：线性定常系统的状态空间描述 这是现代控制理论的基石。本章详述了如何将一个复杂的系统表示为一组一阶线性微分方程组，即状态空间模型 $dot{mathbf{x}} = mathbf{A}mathbf{x} + mathbf{B}mathbf{u}$ 和 $mathbf{y} = mathbf{C}mathbf{x} + mathbf{D}mathbf{u}$。内容涵盖了从物理方程（如电路、机械运动方程）到标准状态空间形式的转换方法，详细推导了系统的转移矩阵 $Phi(t)$ 及其性质。 第3章：系统的结构分析与变换 本章深入探讨了状态空间模型的内在结构。详细讲解了可控性和可观测性的概念及其充要条件（如使用卡尔曼判据）。随后，引入了相似变换，重点阐述了如何利用相似变换将系统矩阵 $mathbf{A}$ 变换到更易于分析和设计的标准形，如约当标准形 (Jordan Form) 和控制规范形 (Controllable Canonical Form)，为后续的状态反馈设计奠定基础。 第二部分：系统分析与反馈设计（第4-6章） 第4章：线性系统的反馈控制设计 本章是反馈设计的基础。详细论述了状态反馈的设计原理，即通过选择合适的反馈增益矩阵 $mathbf{K}$ 来配置系统的闭环极点，从而实现期望的动态性能（如快速性、稳定性裕度）。系统地介绍了极点配置（Pole Placement）的理论依据和计算方法。 第5章：系统状态的观测与估计 在许多实际工程问题中，系统的状态变量无法直接测量。本章聚焦于状态观测器（Observer）的设计。详细介绍了最小阶观测器和卡尔曼-昂德烈昂（Kalman-Luenberger）全阶观测器的设计，强调了观测器动态与控制器动态的解耦性（即分离原理）。本章还引入了噪声环境下的状态估计，为下一章的最优控制做铺垫。 第6章：最优控制基础——LQR设计 最优控制是现代控制理论的精髓之一。本章首先引入了性能指标函数（代价函数），着重讲解了线性二次型最优控制（LQR）的设计。详细推导了黎卡提微分方程（ARE）的求解方法，并展示了LQR设计如何提供一个平衡系统性能与控制能量消耗的有效方案。本章特别关注了LQR在抑制控制输入饱和方面的工程优势。 第三部分：先进主题与鲁棒性分析（第7-10章） 第7章：线性系统的稳定性理论深化 本章超越了Routh-Hurwitz判据，深入探讨了更广义的稳定性概念。详细介绍了李雅普诺夫稳定性判据的数学基础，包括一阶和二阶系统的稳定性分析。本章还涵盖了有限时间稳定性和全局渐进稳定性等概念，并给出了李雅普诺夫方程的求解方法。 第8章：时间延迟系统与离散时间系统 鉴于许多物理系统（如远程控制、长管道流体控制）中存在时间延迟，本章专门讨论了延迟系统的建模和分析。随后，详细阐述了离散控制系统的理论基础，包括Z变换在离散系统分析中的应用，以及如何将连续时间系统的设计方法映射到离散域中，这是数字控制器设计的前提。 第9章：非线性系统的初步分析 认识到大多数实际系统本质上是非线性的，本章对非线性系统进行了导论性介绍。内容包括相平面分析法（主要用于二阶系统）、平衡点分析、李雅普诺夫稳定性分析在非线性系统中的应用，以及输入输出线性化和滑模控制等基本反馈线性化方法的概念介绍。 第10章：鲁棒控制与H∞方法导论 面向工程中参数不确定性和外部扰动的挑战，本章引入了鲁棒控制的基础。重点介绍了$ ext{H}_infty$ 控制的基本思想，即如何通过设计控制器，使系统对模型不确定性（以界限形式表示）具有最小的“不良”输入到输出的增益。本章强调了鲁棒性指标在实际工程设计中的意义。 本版特色（第五版新增/优化点） 1. MATLAB/Simulink 深度集成： 每章关键理论点后均配有详细的MATLAB代码示例和Simulink模型搭建指南，包括状态空间模型的导入、极点配置的数值计算以及LQR求解的命令使用。 2. 工程案例更新： 增加了多个现代工程实例，如无人机姿态控制的LQR设计、电力电子系统（如PWM逆变器）的离散控制应用，以及复杂机械臂的反馈线性化尝试。 3. “辨析与陷阱”栏目： 在关键概念（如可控性与可观测性、局部稳定性与全局稳定性）旁设立专栏，辨析易混淆点，提高读者的概念精确性。 4. 简化与直观性增强： 对复杂的矩阵代数推导进行了精简，更注重几何解释和物理意义的阐述，尤其在张量分析部分做了更直观的图形化表达。 目标读者 自动化、控制工程、机器人工程、航空航天工程等专业本科高年级学生。 相关专业的研究生和博士生（作为入门和参考教材）。 工业界从事高级过程控制、伺服控制系统设计与调试的工程师。 《现代控制理论导论》（第五版）不仅是一本理论教科书，更是一座连接抽象数学与具体工程实践的桥梁，是读者系统掌握现代控制系统设计方法的必备参考书。

第一章 模煳理论之来龙去脉
1.1 前言
1.2 为何会有Fuzzy理论
1.3 Fuzzy理论的诞生
1.4 Fuzzy研究近况
1.5 Fuzzy应用领域
1.6 各章节概述

第二章 模煳集合
2.1 简介
2.2 明确集合之复习
2.3 模煳集合之基本型态
2.4 模煳集合之基本观念
2.5 本章总结
习题

第三章 模煳集合之基本性质
3.1 截集之一些性质
3.2 模煳集合之表示法及分解定理
3.3 延伸原理
3.4 本章总结
习题

第四章 模煳集合之运算
4.1 模煳集合运算之总类
4.2 模煳补集
4.3 模煳集合之交集
4.4 模煳联集
4.5 混合运算
4.6 本章总结
习题

第五章 模煳数之算术
5.1 模煳数
5.2 区间之算术运算
*5.3 模煳数之算术
*5.4 离散型模煳集合之算术法
*5.5 模煳数之大小
*5.6 模煳数之代数
5.7 本章总结
习题

第六章 模煳关系
6.1 前言
6.2 明确关系与模煳关系
*6.3 映射关系与柱形扩充
6.4 二元模煳关系
6.5 本章总结
习题

第七章 模煳推论
7.1 语句变数
7.2 比较型语句变数
7.3 模煳命题
7.4 模煳推理句
7.5 本章总结
习题

第八章 模煳逻辑
8.1 主题阐述
8.2 模煳逻辑推理
8.3 本章总结
习题

第九章 模煳推论工场
9.1 前言
9.2 模煳规则库
9.3 模煳推论工场
9.4 推论工场再细分
9.5 本章总结
习题

第十章 模煳化及解模煳化
10.1 动机与目的
10.2 模煳化
10.3 解模煳化
10.4 本章总结
习题

第十一章 模煳控制
11.1 前言
11.2 模煳控制设计步骤
11.3 注意事项
11.4 本章总结
习题

第十二章 基因演算法
12.1 简介
12.2 基本观念
12.3 演算法则步骤
12.4 基因演算法的特色
12.5 一个应用例子
12.6 本章总结

*第十三章 非线性函数之模煳模式建立
*13.1 前言
*13.2 常用之模煳系统模式
*13.3 无限近似定理
*13.4 模煳系统模式建立
*13.5 模煳系统模式之再简化
*13.6 本章总结
习题

*第十四章 模煳系统之稳定性分析
*14.1 前言
*14.2 系统的稳定条件
*14.3 连续模煳系统的稳定准则
*14.4 本章结论
习题

*第十五章 线性系统之模煳控制器设计
*15.1 简介
*15.2 模煳控制系统之稳定设计
*15.3 模煳规则调整PID控制器
*15.4 本章总结
习题

第十六章 模煳分群
16.1 简介
16.2 分群之定义
16.3 硬式分群之演算法
16.4 模煳c -平均值演算法
16.5 本章总结
习题

第十七章 模煳决策
17.1 前言 17-2
17.2 多因素决策
17.3 贝欣决策方法
17.4 红绿灯控制决策
17.5 结语
习题

*第十八章 调适性神经模煳推论系统
*18.1 前言
*18.2 ANFIS之架构
*18.3 ANFIS之参数学习
*18.4 本章总结
习题

第十九章 结论
19.1 本书结论
19.2 教学心得

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我跟你说，最近我真的因为这本《认识Fuzzy (第三版)》加班加点地在学习！我本身就是做自动化控制这块的，以前接触过一些PID控制，但总觉得在处理一些复杂的、非线性的系统时，效果不是那么理想，或者说调整起来特别头疼。接触到模糊控制之后，就一直想找一本靠谱的书来系统地学习一下。这本书的出现，简直就是雪中送炭！它不光讲了模糊逻辑的原理，更重要的是，它花了很多篇幅讲解如何将模糊逻辑应用到控制系统中。比如，书中对模糊推理的过程，从模糊化、模糊规则推理到解模糊，都进行了非常详尽的解释，还配上了很多流程图，简直是手把手教学。我最喜欢的是它里面关于模糊控制器设计的章节，介绍了好几种不同的设计方法，并且针对不同的应用场景给出了建议。我照着书里的步骤，尝试着去设计了一个简单的模糊控制器，结果发现效果比我之前用的传统方法要好太多了！系统响应更快，而且在参数调整上也要简单不少。这本书的例子也都很贴近实际，我能看到它在家电、汽车甚至工业生产中的应用，这让我对学习模糊控制的动力又增加了很多。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《认识Fuzzy (第三版)》这本书，真的彻底改变了我对“不确定性”的看法。我之前一直觉得，科学就是要追求绝对的精确，而“模糊”就好像是科学的反面。但读了这本书之后，我才发现，原来模糊逻辑是一种非常强大的工具，它能够让我们在不确定性中找到秩序，并且做出更优的决策。这本书最让我印象深刻的是它关于模糊逻辑在人工智能领域应用的介绍。比如，书中详细讲解了如何利用模糊逻辑来构建更具“人性化”的智能系统，让机器能够像人一样进行模糊判断和推理。它关于模糊神经网络的章节，让我对如何融合神经网络的强大学习能力和模糊逻辑的直观解释能力有了更深的认识。而且，书里提到的很多应用场景，比如智能家居、自动驾驶、医疗诊断等，都让我看到了模糊逻辑的无限潜力。第三版的内容更新，尤其是在智能决策系统这部分，我觉得非常实用，它给了我很多启发，让我思考如何在我的工作中，利用模糊逻辑来提升决策的质量和效率。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一本思想的启迪录，让我对人工智能和智能系统有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵，我深知在处理真实世界的数据时，精确性的限制。很多时候，我们面临的并非是绝对的“是”或“否”，而是大量的“大概”、“可能”、“有点”等等。我一直对如何更有效地利用这些“不精确”的信息感到好奇，而《认识Fuzzy (第三版)》这本书，恰恰满足了我这种需求。它提供了一个非常系统化的框架来理解和应用模糊逻辑。这本书的结构设计非常合理，从模糊逻辑的哲学基础，到具体的技术实现，层层递进。我特别欣赏它在模糊模式识别和模糊聚类方面的介绍，这对于我理解一些复杂数据集的内在结构非常有帮助。书中给出的算法示例，都附有详细的代码解释，让我可以很快地将书中的知识应用到实际的数据分析项目中。而且，第三版的更新内容，我认为是它最大的亮点之一，我了解到其中加入了关于深度学习与模糊逻辑结合的一些前沿内容，这对我来说非常有价值，因为这是未来数据分析发展的一个重要方向。总的来说，这本书为我打开了一个新的视角，让我能够更灵活、更有效地处理那些“非黑即白”之外的数据。

评分☆☆☆☆☆

这本《认识Fuzzy (第三版)》啊，我拿到手之后，真的有种相见恨晚的感觉！我之前对模糊逻辑这块儿一直没什么概念，感觉像是一团雾水，怎么看都看不懂。后来工作上遇到一些需要处理不确定性数据的情况，朋友就推荐了我这本。翻开第一页，我就被它那种循序渐进的讲解方式给吸引住了。作者真的很有耐心，从最基本的概念讲起，一点一点地建立起你的理解。那些公式和理论，在书里都变得相对容易理解了。最重要的是，它不像有些书那样，光讲理论，讲得让人头晕脑胀，这本书里有很多实际的例子，让我能把书上的知识和现实世界联系起来。尤其是关于模糊集合、隶属函数这些，书里画的图表都特别清晰，我一下子就明白了很多以前一直模棱两可的地方。而且，第三版在内容上肯定是有更新的，感觉比以前的版本更跟得上时代，有些新的应用和发展也都涵盖进去了，让我在学习理论的同时，也能感受到它在实际应用中的强大生命力。总的来说，这本书就像一个很贴心的老师，耐心地引导我一步步走进模糊逻辑的世界，让我觉得学起来不那么枯燥，反而充满乐趣。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我之前对“模糊”这个概念一直没什么特别深入的了解，总觉得它是一种不精确、不确定的状态，但具体怎么用数学模型来描述和处理，就完全没概念了。这次买了《认识Fuzzy (第三版)》之后，我才发现原来模糊逻辑可以这么强大，而且它的思想非常巧妙。书里对于模糊集合的定义，用隶属度来量化不确定性，这一点我当时就觉得很惊艳。还有模糊数的概念，以及它们之间的运算，书里都讲得很细致。我之前以为模糊逻辑只是一种理论，没想到它在实际应用中这么广泛，比如在决策支持系统、模式识别、甚至是我们生活中的一些智能产品里，都能看到它的身影。这本书的亮点在于，它不是那种高高在上的学术著作，而是用一种非常平易近人的方式来介绍复杂的概念，有很多插图和类比，让非专业人士也能听懂。我尤其喜欢书中关于模糊推理的讲解，那种“如果…那么…”的规则，用中文来描述，比那些冷冰冰的数学公式更容易接受。读完之后，我对很多平时生活中模棱两可的现象，有了新的理解和思考方式，感觉视野都开阔了不少。