认识Fuzzy理论与应用(第四版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 优化算法
• 数据分析
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本书共分十七章，可以分成以下几个大方向：第二章至第四章主要介绍模煳集合的意义、性质、及运算等；第五章讨论模煳关系；第六章至第九章是按步就班，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；第十四章与第十五章介绍模煳分类与模煳决策。第十六章则是把神经网路与模煳规则拉上关系一起讨论。

本书特色

　　1.本书内容不但对Fuzzy集合基本理论，深入浅出地逐一介绍并与控制领域相结合。
　　2.本书介绍离散型模煳集合算术法。
　　3.本书介绍线性系统之模煳控制器设计系统，探讨稳定度的控制系统设计。

现代信息处理与决策科学的基石：深入解析经典控制理论与现代算法的交汇点 —— 一部聚焦于系统建模、优化控制与前沿人工智能理论的权威性著作 图书名称： 现代系统科学与智能决策导论：从经典控制到深度学习的范式演进 （注：此为虚构书名，旨在提供一个与您提供的原书内容无关的、详细的图书简介） 内容简介： 本书旨在为读者提供一个宏大而深入的视角，探索现代工程、计算科学和决策科学领域中，从经典的、基于精确数学模型的控制理论，向着高度不确定性环境下的智能、自适应决策系统演进的全景图景。我们避开了对传统模糊集合论的直接探讨，而是专注于那些依赖于复杂非线性动力学、大规模数据驱动建模以及高效实时优化算法的前沿技术。 第一部分：经典系统理论的复兴与现代视角下的重构 本部分着重回顾了控制理论的黄金时代成果，并以现代分析工具对其进行重新审视，强调其在处理高维、强耦合系统中的局限性，并为引入更具弹性的智能方法奠定理论基础。 第一章：线性系统理论的基石与局限性分析 本章系统梳理了状态空间表示法、可控性与可观测性的严格定义，并深入探讨了经典PID控制器在实际工业过程（如化工反应器、航空姿态控制）中遭遇的非线性和参数不确定性挑战。我们引入了鲁棒控制（$H_infty$ 控制）的基本思想，重点分析其如何通过引入“硬约束”来处理模型误差，并论述其在保证稳定裕度方面的理论优势与计算复杂性瓶颈。 第二章：非线性动力学与系统辨识的挑战 详细分析了李雅普诺夫稳定性理论在评估复杂非线性系统（如机械臂运动学、电力系统暂态稳定）时的应用。重点讨论了如何利用微分几何工具和奇异摄动理论来理解和简化高阶非线性模型。在系统辨识方面，本章聚焦于子空间辨识法（Subspace Identification），通过对输入输出数据的奇异值分解，直接提取系统矩阵，有效避免了传统最小二乘法在噪声敏感性方面的缺陷。 第三章：优化控制：从变分法到实时MPC 本部分是连接经典控制与现代优化算法的关键桥梁。我们首先回顾了庞特里亚金极大值原理，并将其引向动态规划（Dynamic Programming）的 Bellman 方程。然而，由于“维度灾难”，我们将主要篇幅投入到模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的现代框架中。详尽解析了基于实时优化求解器（如序列二次规划 SQP 或内点法）的 MPC 算法结构，讨论了其在处理硬约束（如执行器饱和、安全区域限制）方面的无可替代性，并简要介绍了随机 MPC 在应对外部扰动时的初步尝试。 第二部分：数据驱动决策与智能系统建模 本部分是全书的重心，将视角从依赖精确物理模型的分析方法，完全转向基于大规模数据和机器学习算法的系统构建。 第四章：高维数据分析与降维技术 在处理现代传感器网络或大规模仿真数据时，高维特征空间是常态。本章深入研究了主成分分析（PCA）的统计学基础及其在特征提取中的作用，随后转向更灵活的流形学习技术，如局部线性嵌入（LLE）和 t-SNE，展示它们如何揭示数据内在的低维结构，为后续的预测模型简化做准备。 第五章：深度学习在时序预测与控制中的应用 本章聚焦于循环神经网络（RNN）的变体及其在处理序列数据上的优势。详细阐述了 长短期记忆网络（LSTM） 和 门控循环单元（GRU） 在高频时间序列预测中的架构设计、训练策略和正则化技术。随后，我们将这些预测模型嵌入到优化框架中，探讨如何利用深度学习模型作为非线性动态模型的替代，实现数据驱动的 MPC（Data-Driven MPC）。 第六章：强化学习：无模型自适应控制的革命 本部分是对经典控制理论中最难处理的“无模型自适应”问题的现代解答。我们构建了强化学习（RL）的理论基础，包括马尔可夫决策过程（MDP）的正式定义。重点剖析了当前主流的无模型算法： 基于价值的算法（如 Deep Q-Network, DQN）：探讨了其在离散动作空间中的收敛性与挑战。 基于策略梯度的算法（如 REINFORCE, A2C/A3C）：分析了策略梯度方法的方差问题及其解决方案。 Actor-Critic 框架（如 DDPG, TD3, PPO）：详细阐述了如何通过连续动作空间的策略优化和样本效率的提升，使 RL 算法能够实际应用于复杂的连续控制任务，如机器人操作和自动驾驶的轨迹规划。 第三部分：现代决策系统的集成与前沿挑战 最后一部分将前两部分的工具进行融合，并展望当前研究领域最前沿的交叉学科问题。 第七章：安全关键系统的验证与可解释性 智能决策系统的部署必须伴随严格的安全保障。本章探讨了形式化验证（Formal Verification）技术如何应用于神经网络（如使用 SAT/SMT 求解器）以验证其在特定输入空间内的行为边界。同时，深入分析了可解释性人工智能（XAI）方法（如 LIME, SHAP）在揭示复杂黑箱控制器决策逻辑中的重要性，以满足监管和信任构建的需求。 第八章：分布式智能与多智能体协作 本章关注于由多个自主决策单元构成的复杂系统。我们分析了多智能体强化学习（MARL）的基本框架，探讨了集中训练/分布式执行（CTDE）范式。重点讨论了在通信受限或存在竞争利益下的协作与纳什均衡求解问题，这对智能电网调度、无人机群协同作业具有直接指导意义。 第九章：面向大规模优化的混合建模方法 总结全书的先进技术，本章提出了将数据驱动模型与少量物理约束模型相结合的混合建模（Hybrid Modeling）方法。讨论了如何利用符号回归（Symbolic Regression）从数据中发现潜在的物理定律，以及如何将这些发现融入到求解优化问题的过程中，以达到既能适应环境变化，又能在关键时刻依赖物理规律进行保守决策的理想状态。 --- 本书特色： 本书的写作风格严谨而富有洞察力，避免了对特定工具的过度推崇，而是力求展示不同理论范式之间的内在联系与冲突。它特别强调从工程实践和实际系统约束出发来选择合适的数学工具，适合具有扎实数学基础的高年级本科生、研究生以及从事系统优化、人工智能、先进制造和自动化领域的专业工程师和研究人员阅读。本书通过大量的案例分析和计算验证，使读者能够清晰地把握现代智能决策科学的核心脉络。

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 甚么是模煳集合 
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 模煳集合之相关函数 
2.5 本章总结 
习题 

第三章 模煳集合之运算
3.1 模煳集合之标准运算 
3.2 分解定理 
3.3 延伸原理
3.4 非标准运算 
3.4.1 模煳补集
3.4.2 模煳交集 
3.4.3 模煳联集 
3.4.4 混合运算 
3.5 本章总结
习题

第四章 模煳数之算术
4.1 模煳数
4.2 区间之算术运算
4.3 模煳数之算术
4.4 离散型模煳数之算术
4.5 模煳数之大小比较
4.6 本章总结
习题 

第五章 模煳关系 
5.1 前言 
5.2 明确关系与模煳关系 
5.3 映射关系与柱形扩充 
5.4 二元模煳关系 
5.5 本章总结 
习题 

第六章 模煳推论 
6.1 语句变数 
6.2 比较型语句变数 
6.3 模煳命题 
6.4 模煳推理句 
6.5 本章总结 
习题 

第七章 模煳逻辑 
7.1 前言 
7.2 模煳逻辑推理 
7.3 本章总结 
习题 

第八章 模煳推论工场 
8.1 简介 
8.2 模煳规则库 
8.3 模煳推论工场
8.4 推论工场再细分 
8.5 本章总结 
习题 

第九章 模煳化及解模煳化 
9.1 动机 
9.2 模煳化 
9.3 解模煳化 
9.4 本章总结 
习题 

第十章 模煳控制 
10.1 前言 
10.2 模煳控制设计步骤 
10.3 补充事项 
10.4 本章总结 
习题 

第十一章 线性系统之模煳控制器设计 
11.1 简介 
11.2 模煳控制系统之稳定设计 
11.3 模煳规则调整PID控制器 
11.4 本章总结 
习题 

第十二章 非线性函数之模煳模式建立 
12.1 前言 
12.2 常用之模煳系统模式 
12.3 无限近似定理 
12.4 模煳系统模式建立 
12.5 模煳系统模式之再简化
12.6 本章总结 
习题 

第十三章 T-S模煳模式建立及其稳定性分析 
13.1 前言 
13.2 系统的稳定条件 
13.3 T-S模煳系统之建立 
13.4 T-S模煳离散系统之稳定性 
13.5 T-S模煳连续系统之稳定性 
13.6 本章结论 
习题 

第十四章 模煳分群 
14.1 简介 
14.2 硬式分群之定义 
14.3 硬式分群之演算法 
14.4 模煳C -平均值演算法 
14.5 本章总结 
习题 

第十五章 模煳决策 
15.1 前言 
15.2 个人决策法 
15.3 多人决策 
15.4 多条件决策 
15.5 结论 
习题 

第十六章 调适性神经模煳推论系统 
16.1 前言 
16.2 ANFIS之架构 
16.3 ANFIS之参数学习 
16.4 本章总结 
习题 

第十七章 结论 
17.1 本书结论 
17.2 教学心得

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對這種比較偏向學術的書籍，一向是敬謝不敏。總覺得那些理論都太高深，離我這個凡夫俗子太遙遠。但這次為了工作上的一個專案，同事們硬是把我拉進了「認識Fuzzy理論與應用(第四版)」的坑。我一開始真的抱著「死馬當活馬醫」的心情在看，心裡想著，大概就是看看圖、看看名詞解釋，然後再把重點劃一劃，應付一下就好。結果出乎意料，書裡面的圖示和流程圖，畫得還挺清楚的，而且每個概念的解釋，都盡量用比較直白的語言，避免了太多艱澀的數學公式，這一點我真的要給個讚。尤其是一些實際應用的案例，像是生產線的自動化控制，還有醫療診斷的輔助系統，這些都讓我覺得，原來Fuzzy理論並不是書本上的死知識，而是真真切切地運用在我們的生活中，甚至能解決一些實際的問題。我特別關注了書中在「模糊控制」這一塊的闡述，感覺它提供了一種不同於傳統PID控制的思路，似乎能讓系統在面對複雜多變的環境時，表現得更為穩定和靈活。雖然有些地方我還是看得一知半解，但至少它打開了我對這個領域的一扇窗。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，一開始對於「Fuzzy理論」這個詞，我總覺得離自己有點距離，覺得它應該是屬於工程師或是數學家的專利。但是，這本「認識Fuzzy理論與應用(第四版)」卻打破了我的刻板印象。它不是一味地灌輸艱澀的理論，而是從很多我們日常生活中會遇到的情況出發，引導我們去思考。例如，書中提到對於「熱」這個感受，每個人的定義都不一樣，而且也不是一個絕對的數字就能概括，這不就是Fuzzy理論所強調的「模糊性」嗎？透過這樣貼近生活的例子，我才能慢慢理解，原來Fuzzy理論並不是什麼遙不可及的概念，而是能夠解釋和處理我們生活中許多不確定、不精確現象的有力工具。書中對於模糊集合的介紹，讓我學會如何用更靈活的方式來描述事物，不再局限於二元的「是」或「否」。而模糊推理的部分，則讓我看到了一種不同於傳統邏輯的決策方式，能夠在資訊不完整或不確定的情況下，做出合理的判斷。整體來說，這本書讓我對Fuzzy理論有了全新的認識，感覺它不僅僅是一門學問，更是一種思維方式。

评分☆☆☆☆☆

這次拿到這本「認識Fuzzy理論與應用(第四版)」，最讓我眼睛一亮的是它的排版。你知道嗎，現在很多書都把文字擠得密密麻麻，看久了眼睛真的很累。這本書的字體大小、行距都恰到好處，而且重點的部分有加粗、有顏色，很容易就能抓住文章的脈絡。再者，它的編排邏輯也很清晰，每個章節之間都有自然的銜接，不會讓人覺得跳躍感太強。我尤其欣賞書中在介紹每個理論時，都會先給一個簡單的總覽，讓你對接下來要講的內容有一個大概的認識，這樣在深入閱讀時，就不會覺得茫然。而且，作者在舉例的時候，也很貼心，不只是單純列出公式，還會附上一些圖解，說明數值的變化趨勢，或者系統的行為模式，這對於我們這種視覺型學習者來說，真的是一大福音。我還注意到，書中最後面的附錄，還整理了一些常用的術語和符號，方便我們隨時查閱，這點真的非常細心。總之，這本書在閱讀體驗上，給我的感覺是相當順暢和愉快的。

评分☆☆☆☆☆

這本書，我得說，當初拿到時，覺得這封面設計蠻樸實的，不像現在很多書那樣花俏，有點讓我猶豫。不過，既然是朋友推薦的「必讀」入門，就抱著姑且一試的心情翻開了。從目錄看，確實涵蓋了模糊理論的基礎，像是模糊集合、模糊邏輯、模糊推理等等，這些基本功是跑不了的。裡面的例子，很多都跟我們生活息息相關，像是天氣預報的模糊性，或是家裡冷氣溫度設定的「偏涼」或「偏熱」，這些生活化的場景，讓原本聽起來有點抽象的數學概念，變得比較容易入口。我特別喜歡書中對於「模糊」這個概念的詮釋，不是非黑即白，而是存在中間地帶，這點我真的很有感觸。有時候，人生很多事情不就是這樣嗎？在判斷之間，總是有一些模糊地帶，需要我們去權衡和理解。所以，雖然我還沒把整本書讀完，但光是它引導我去思考「模糊」這個現象，就已經覺得收穫良多。而且，它引用的參考文獻也蠻廣泛的，感覺作者在學術上做了不少功課，這也讓我對這本書的可靠性更有信心。

评分☆☆☆☆☆

這本書讓我印象最深刻的，不是它的理論有多麼高深，而是它在「應用」的部分，真的讓我看到Fuzzy理論的價值。很多學術書籍，講完理論就結束了，讓人覺得「學了好像也沒什麼用」。但這本書不同，它花了大量的篇幅去介紹Fuzzy理論在不同領域的實際應用，像是智慧家電的控制，像是交通號誌的調節，甚至還有一些金融領域的風險評估。我特別仔細地看了關於「模糊聚類」的介紹，它能夠幫助我們從大量的數據中找出潛在的群組，這對於我目前的工作，在分析客戶行為模式上，很有啟發。而且，書中對於每一個應用案例，都會詳細地分析Fuzzy理論是如何被應用進去的，從問題的定義、模糊變數的選擇，到模糊規則的建立，整個過程都講述得很清楚。雖然有些案例的複雜度很高，我一時之間無法完全掌握，但我已經能感受到，Fuzzy理論確實是一個非常強大的工具，能夠為解決實際問題提供創新的解決方案。這本書讓我對Fuzzy理論的實用性，有了非常具體的認識。