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圖書目錄
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
圖書序言
圖書試讀
用戶評價
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。
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