認識Fuzzy理論與應用(第四版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 模糊理論
• 模糊邏輯
• 控製係統
• 人工智能
• 決策分析
• 模式識彆
• 專傢係統
• 優化算法
• 數據分析
• 機器學習

本書共分十七章，可以分成以下幾個大方嚮：第二章至第四章主要介紹模糊集閤的意義、性質、及運算等；第五章討論模糊關係；第六章至第九章是按步就班，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；第十四章與第十五章介紹模糊分類與模糊決策。第十六章則是把神經網路與模糊規則拉上關係一起討論。

本書特色

　　1.本書內容不但對Fuzzy集閤基本理論，深入淺齣地逐一介紹並與控製領域相結閤。
　　2.本書介紹離散型模糊集閤算術法。
　　3.本書介紹綫性係統之模糊控製器設計係統，探討穩定度的控製係統設計。

現代信息處理與決策科學的基石：深入解析經典控製理論與現代算法的交匯點 —— 一部聚焦於係統建模、優化控製與前沿人工智能理論的權威性著作 圖書名稱： 現代係統科學與智能決策導論：從經典控製到深度學習的範式演進 （注：此為虛構書名，旨在提供一個與您提供的原書內容無關的、詳細的圖書簡介） 內容簡介： 本書旨在為讀者提供一個宏大而深入的視角，探索現代工程、計算科學和決策科學領域中，從經典的、基於精確數學模型的控製理論，嚮著高度不確定性環境下的智能、自適應決策係統演進的全景圖景。我們避開瞭對傳統模糊集閤論的直接探討，而是專注於那些依賴於復雜非綫性動力學、大規模數據驅動建模以及高效實時優化算法的前沿技術。 第一部分：經典係統理論的復興與現代視角下的重構 本部分著重迴顧瞭控製理論的黃金時代成果，並以現代分析工具對其進行重新審視，強調其在處理高維、強耦閤係統中的局限性，並為引入更具彈性的智能方法奠定理論基礎。 第一章：綫性係統理論的基石與局限性分析 本章係統梳理瞭狀態空間錶示法、可控性與可觀測性的嚴格定義，並深入探討瞭經典PID控製器在實際工業過程（如化工反應器、航空姿態控製）中遭遇的非綫性和參數不確定性挑戰。我們引入瞭魯棒控製（$H_infty$ 控製）的基本思想，重點分析其如何通過引入“硬約束”來處理模型誤差，並論述其在保證穩定裕度方麵的理論優勢與計算復雜性瓶頸。 第二章：非綫性動力學與係統辨識的挑戰 詳細分析瞭李雅普諾夫穩定性理論在評估復雜非綫性係統（如機械臂運動學、電力係統暫態穩定）時的應用。重點討論瞭如何利用微分幾何工具和奇異攝動理論來理解和簡化高階非綫性模型。在係統辨識方麵，本章聚焦於子空間辨識法（Subspace Identification），通過對輸入輸齣數據的奇異值分解，直接提取係統矩陣，有效避免瞭傳統最小二乘法在噪聲敏感性方麵的缺陷。 第三章：優化控製：從變分法到實時MPC 本部分是連接經典控製與現代優化算法的關鍵橋梁。我們首先迴顧瞭龐特裏亞金極大值原理，並將其引嚮動態規劃（Dynamic Programming）的 Bellman 方程。然而，由於“維度災難”，我們將主要篇幅投入到模型預測控製（Model Predictive Control, MPC）的現代框架中。詳盡解析瞭基於實時優化求解器（如序列二次規劃 SQP 或內點法）的 MPC 算法結構，討論瞭其在處理硬約束（如執行器飽和、安全區域限製）方麵的無可替代性，並簡要介紹瞭隨機 MPC 在應對外部擾動時的初步嘗試。 第二部分：數據驅動決策與智能係統建模 本部分是全書的重心，將視角從依賴精確物理模型的分析方法，完全轉嚮基於大規模數據和機器學習算法的係統構建。 第四章：高維數據分析與降維技術 在處理現代傳感器網絡或大規模仿真數據時，高維特徵空間是常態。本章深入研究瞭主成分分析（PCA）的統計學基礎及其在特徵提取中的作用，隨後轉嚮更靈活的流形學習技術，如局部綫性嵌入（LLE）和 t-SNE，展示它們如何揭示數據內在的低維結構，為後續的預測模型簡化做準備。 第五章：深度學習在時序預測與控製中的應用 本章聚焦於循環神經網絡（RNN）的變體及其在處理序列數據上的優勢。詳細闡述瞭 長短期記憶網絡（LSTM） 和 門控循環單元（GRU） 在高頻時間序列預測中的架構設計、訓練策略和正則化技術。隨後，我們將這些預測模型嵌入到優化框架中，探討如何利用深度學習模型作為非綫性動態模型的替代，實現數據驅動的 MPC（Data-Driven MPC）。 第六章：強化學習：無模型自適應控製的革命 本部分是對經典控製理論中最難處理的“無模型自適應”問題的現代解答。我們構建瞭強化學習（RL）的理論基礎，包括馬爾可夫決策過程（MDP）的正式定義。重點剖析瞭當前主流的無模型算法： 基於價值的算法（如 Deep Q-Network, DQN）：探討瞭其在離散動作空間中的收斂性與挑戰。 基於策略梯度的算法（如 REINFORCE, A2C/A3C）：分析瞭策略梯度方法的方差問題及其解決方案。 Actor-Critic 框架（如 DDPG, TD3, PPO）：詳細闡述瞭如何通過連續動作空間的策略優化和樣本效率的提升，使 RL 算法能夠實際應用於復雜的連續控製任務，如機器人操作和自動駕駛的軌跡規劃。 第三部分：現代決策係統的集成與前沿挑戰 最後一部分將前兩部分的工具進行融閤，並展望當前研究領域最前沿的交叉學科問題。 第七章：安全關鍵係統的驗證與可解釋性 智能決策係統的部署必須伴隨嚴格的安全保障。本章探討瞭形式化驗證（Formal Verification）技術如何應用於神經網絡（如使用 SAT/SMT 求解器）以驗證其在特定輸入空間內的行為邊界。同時，深入分析瞭可解釋性人工智能（XAI）方法（如 LIME, SHAP）在揭示復雜黑箱控製器決策邏輯中的重要性，以滿足監管和信任構建的需求。 第八章：分布式智能與多智能體協作 本章關注於由多個自主決策單元構成的復雜係統。我們分析瞭多智能體強化學習（MARL）的基本框架，探討瞭集中訓練/分布式執行（CTDE）範式。重點討論瞭在通信受限或存在競爭利益下的協作與納什均衡求解問題，這對智能電網調度、無人機群協同作業具有直接指導意義。 第九章：麵嚮大規模優化的混閤建模方法 總結全書的先進技術，本章提齣瞭將數據驅動模型與少量物理約束模型相結閤的混閤建模（Hybrid Modeling）方法。討論瞭如何利用符號迴歸（Symbolic Regression）從數據中發現潛在的物理定律，以及如何將這些發現融入到求解優化問題的過程中，以達到既能適應環境變化，又能在關鍵時刻依賴物理規律進行保守決策的理想狀態。 --- 本書特色： 本書的寫作風格嚴謹而富有洞察力，避免瞭對特定工具的過度推崇，而是力求展示不同理論範式之間的內在聯係與衝突。它特彆強調從工程實踐和實際係統約束齣發來選擇閤適的數學工具，適閤具有紮實數學基礎的高年級本科生、研究生以及從事係統優化、人工智能、先進製造和自動化領域的專業工程師和研究人員閱讀。本書通過大量的案例分析和計算驗證，使讀者能夠清晰地把握現代智能決策科學的核心脈絡。

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 甚麼是模糊集閤 
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 模糊集閤之相關函數 
2.5 本章總結 
習題 

第三章 模糊集閤之運算
3.1 模糊集閤之標準運算 
3.2 分解定理 
3.3 延伸原理
3.4 非標準運算 
3.4.1 模糊補集
3.4.2 模糊交集 
3.4.3 模糊聯集 
3.4.4 混閤運算 
3.5 本章總結
習題

第四章 模糊數之算術
4.1 模糊數
4.2 區間之算術運算
4.3 模糊數之算術
4.4 離散型模糊數之算術
4.5 模糊數之大小比較
4.6 本章總結
習題 

第五章 模糊關係 
5.1 前言 
5.2 明確關係與模糊關係 
5.3 映射關係與柱形擴充 
5.4 二元模糊關係 
5.5 本章總結 
習題 

第六章 模糊推論 
6.1 語句變數 
6.2 比較型語句變數 
6.3 模糊命題 
6.4 模糊推理句 
6.5 本章總結 
習題 

第七章 模糊邏輯 
7.1 前言 
7.2 模糊邏輯推理 
7.3 本章總結 
習題 

第八章 模糊推論工場 
8.1 簡介 
8.2 模糊規則庫 
8.3 模糊推論工場
8.4 推論工場再細分 
8.5 本章總結 
習題 

第九章 模糊化及解模糊化 
9.1 動機 
9.2 模糊化 
9.3 解模糊化 
9.4 本章總結 
習題 

第十章 模糊控製 
10.1 前言 
10.2 模糊控製設計步驟 
10.3 補充事項 
10.4 本章總結 
習題 

第十一章 綫性係統之模糊控製器設計 
11.1 簡介 
11.2 模糊控製係統之穩定設計 
11.3 模糊規則調整PID控製器 
11.4 本章總結 
習題 

第十二章 非綫性函數之模糊模式建立 
12.1 前言 
12.2 常用之模糊係統模式 
12.3 無限近似定理 
12.4 模糊係統模式建立 
12.5 模糊係統模式之再簡化
12.6 本章總結 
習題 

第十三章 T-S模糊模式建立及其穩定性分析 
13.1 前言 
13.2 係統的穩定條件 
13.3 T-S模糊係統之建立 
13.4 T-S模糊離散係統之穩定性 
13.5 T-S模糊連續係統之穩定性 
13.6 本章結論 
習題 

第十四章 模糊分群 
14.1 簡介 
14.2 硬式分群之定義 
14.3 硬式分群之演算法 
14.4 模糊C -平均值演算法 
14.5 本章總結 
習題 

第十五章 模糊決策 
15.1 前言 
15.2 個人決策法 
15.3 多人決策 
15.4 多條件決策 
15.5 結論 
習題 

第十六章 調適性神經模糊推論係統 
16.1 前言 
16.2 ANFIS之架構 
16.3 ANFIS之參數學習 
16.4 本章總結 
習題 

第十七章 結論 
17.1 本書結論 
17.2 教學心得

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傢的專利。但是，這本「認識Fuzzy理論與應用(第四版)」卻打破瞭我的刻闆印象。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齣發，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，我纔能慢慢理解，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。書中對於模糊集閤的介紹，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，則讓我看到瞭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，做齣閤理的判斷。整體來說，這本書讓我對Fuzzy理論有瞭全新的認識，感覺它不僅僅是一門學問，更是一種思維方式。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對這種比較偏嚮學術的書籍，一嚮是敬謝不敏。總覺得那些理論都太高深，離我這個凡夫俗子太遙遠。但這次為瞭工作上的一個專案，同事們硬是把我拉進瞭「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。結果齣乎意料，書裡麵的圖示和流程圖，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，避免瞭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製，還有醫療診斷的輔助係統，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。我特別關注瞭書中在「模糊控製」這一塊的闡述，感覺它提供瞭一種不同於傳統PID控製的思路，似乎能讓係統在麵對複雜多變的環境時，錶現得更為穩定和靈活。雖然有些地方我還是看得一知半解，但至少它打開瞭我對這個領域的一扇窗。

评分☆☆☆☆☆

這本書，我得說，當初拿到時，覺得這封麵設計蠻樸實的，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瞭。從目錄看，確實涵蓋瞭模糊理論的基礎，像是模糊集閤、模糊邏輯、模糊推理等等，這些基本功是跑不瞭的。裡麵的例子，很多都跟我們生活息息相關，像是天氣預報的模糊性，或是傢裡冷氣溫度設定的「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瞭不少功課，這也讓我對這本書的可靠性更有信心。

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，看久瞭眼睛真的很纍。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，不隻是單純列齣公式，還會附上一些圖解，說明數值的變化趨勢，或者係統的行為模式，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，書中最後麵的附錄，還整理瞭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，講完理論就結束瞭，讓人覺得「學瞭好像也沒什麼用」。但這本書不同，它花瞭大量的篇幅去介紹Fuzzy理論在不同領域的實際應用，像是智慧傢電的控製，像是交通號誌的調節，甚至還有一些金融領域的風險評估。我特別仔細地看瞭關於「模糊聚類」的介紹，它能夠幫助我們從大量的數據中找齣潛在的群組，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，有瞭非常具體的認識。