基本介紹
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
內容簡介
《基於模糊推理系統的工業過程數據挖掘》從過程控制的角度出發，在簡要介紹數據挖掘的基本概念和模糊推理系統理論的基礎上，全面、系統地研究了基於模糊推理系統的數據挖掘技術在工業過程建模及控制器設計中的套用，為解決複雜非線性且難以建立精確數學模型的控制系統提供了思路。
作者簡介
張立權，1969年生，吉林省人，畢業於大連理工大學，控制理論與控制工程博士。多年來一直從事自適應控制、智慧型控制、網路控制和數據挖掘方面的研究和教學工作。近年來主持或參加了多項國家、省部級科研項目，多篇論文被IE收錄。主編、參編了多部教材、著作和譯著。
圖書目錄
前言
第1章 緒論
1.1 數據挖掘發展概況
1.2 數據挖掘功能描述
1.3 模糊數據挖掘方法
1.4 模糊推理系統及其逼近理論
1.5 模糊數據挖掘技術在工業過程中的套用
1.6 本書的主要研究內容
1.7 本書的邏輯結構框圖
第2章 模糊推理系統基礎
2.1 引言
2.2 模糊集合
2.3 模糊集合的運算
2.4 語言變數
2.5 模糊規則
2.6 小結
第3章 改進的基於梯度的實時學習算法
3.1 引言
3.2 基於梯度下降法的模糊推理系統參數最佳化
3.2.1 冗餘模糊規則修剪
3.2.2 模糊推理系統參數最佳化
3.2.3 最優輸出模糊子集和置信度度量的確定
3.3 改進的G-RTL概述
3.4 G-RTL的收斂性和穩定性分析
3.5 仿真結果和分析
3.6 小結
第4章 基於歸一化方差信息的自適應模糊規則挖掘方法
4.1 引言
4.2 簡化的Mamdani模糊推理系統
4.3 基於Mamdani模糊推理系統的函式逼近
4.4 NV-AMFR概述
4.4.1 基於G-RTL的模糊推理系統參數最佳化
4.4.2 確定合適的隸屬函式配置及評價輸入變數的重要性
4.5 仿真結果和分析
4.6 小結
第5章 空缺模糊規則推理及其在混沌時間序列預測中的套用
5.1 引言
5.2 模糊預測器模型
5.3 基於G-RTL設計模糊預測器模型
5.4 完備模糊規則集與模糊預測器模型的可預測性
5.5 空缺模糊規則的最鄰近擴散推理方法
5.6 仿真結果和分析
5.7 小結
第6章 基於模糊數據挖掘技術的批過程建模與最優模糊控制
6.1 引言
6.2 單輸入多輸出模糊T-S預測模型的結構選擇
6.3 基於G-RTL設計模糊T-S預測模型的參數
6.4 最優模糊控制
6.4.1 非線性系統最優控制問題的等價變換
6.4.2 Pontryagin最小值原理
6.5 批過程建模與最優模糊控制仿真結果
6.5.1 半連續式反應器的建模仿真
6.5.2 半連續式反應器的最優模糊控制仿真
6.6 小結
參考文獻
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