《神經模糊系統及其套用》是1998年北京航空航天大學出版社出版的圖書，作者是王士同。
基本介紹
- 作者：主編：王士同
- ISBN：9787810127332
- 頁數：315
- 定價：28.00元
- 出版社：北京航空航天大學出版社
- 出版時間：1998-02
- 裝幀：精裝
圖書目錄
目錄
第一章 緒 論
1.1模糊邏輯與模糊邏輯系統
1.2模糊邏輯與神經網路
1.3本書概要
第二章 模糊集合
2.1模糊集合的定義及運算
2.2模糊集的模運算
2.3分解定理和擴展原理
2.4模糊數及其擴展運算
2.5模糊關係
2.6區間值模糊集
2.7模糊事件的機率與語言機率
2.8常用的模糊蘊涵規則
2.9模糊條件推理的方法
2.10擴展模糊推理
第三章 神經網路的基礎
3.1人工神經元模型
3.2人工神經網路模型
3.3前向神經網路
3.4反饋神經網路
3.5自組織神經網路
3.6神經網路的兩大類學習方法
3.7誤差反向傳播BP算法
3.8套用神經網路產生模糊集的隸屬函式
第四章 模糊邏輯系統
4.1模糊邏輯系統的組成與分類
4.2模糊規則庫
4.3模糊推理機
4.4模糊產生器和反模糊化器
4.5常見的模糊邏輯系統
4.6模糊系統與神經網路比較
第五章 萬能逼近理論與模糊系統確定
5.1高斯型模糊邏輯系統的萬能逼近理論
5.2廣義隸屬度型模糊邏輯系統的萬能逼近理論
5.3廣義模糊邏輯系統的萬能逼近理論
5.4模糊邏輯系統的反向傳播學習方法
5.5模糊邏輯系統的OLS法確定
5.6模糊邏輯系統的表格查尋學習算法
5.7模糊邏輯系統的最近鄰聚類學習算法
第六章a―模糊基函式系統及其在倒立擺平衡系統中的套用
6.1a－模糊基函式系統及其MOLS確定
6.2倒立擺平衡問題的a―模糊基函式系統的實現
6.3仿真結果及分析
第七章 倒立擺平衡控制問題的基於C/C十十的模糊控制系統
7.1問題及實現的理論基礎
7.2具體實現
第八章 模糊神經網路
8.1模糊神經元及模糊神經網路
8.2模糊聯想記憶
8.3模糊極小―極大神經網路
8.4模糊關係神經網路
8.5模糊Hopfielld神經網路
8.6模糊推理的基於h－水平截集的模糊神經網路
8.7模糊邏輯系統的基於正規化模糊神經網路的實現
8.8用模糊神經網路來修正不完善的模糊規則
第九章 模糊神經網路套用實例
9.1模糊超球神經網路及其在模式聚類中的套用
9.2基於動態結構神經網路的自組織模糊控制
9.3基於神經網路集成的高木―關野模糊系統及套用
9.4改進的模糊神經網路模型及其建模套用
9.5混合pi―sigma神經網路在天氣預報中的套用
9.6具有結構與參數學習的模糊神經網路及套用
第十章 模糊神經網路及其套用的C/C十十編程實現
10.1pi－sigma神經網路及其建模套用的C/C十十實現
10.2模糊Modular神經網路與建模
第十一章 模糊遺傳算法與建模
11.1遺傳算法簡介
11.2遺傳算法在模糊規則最佳化與模糊模式識別中的套用
11.3模糊尋優問題的模糊遺傳算法FGA
11.4基於模糊系統與遺傳算法的建模
11.5用遺傳算法調整參數
11.6FAM矩陣
11.7基於C/C十十的模糊遺傳建模系統
11.8系統運行實例
附錄一 應用程式包
附錄二 經濟情況數據
參考文獻
第一章 緒 論
1.1模糊邏輯與模糊邏輯系統
1.2模糊邏輯與神經網路
1.3本書概要
第二章 模糊集合
2.1模糊集合的定義及運算
2.2模糊集的模運算
2.3分解定理和擴展原理
2.4模糊數及其擴展運算
2.5模糊關係
2.6區間值模糊集
2.7模糊事件的機率與語言機率
2.8常用的模糊蘊涵規則
2.9模糊條件推理的方法
2.10擴展模糊推理
第三章 神經網路的基礎
3.1人工神經元模型
3.2人工神經網路模型
3.3前向神經網路
3.4反饋神經網路
3.5自組織神經網路
3.6神經網路的兩大類學習方法
3.7誤差反向傳播BP算法
3.8套用神經網路產生模糊集的隸屬函式
第四章 模糊邏輯系統
4.1模糊邏輯系統的組成與分類
4.2模糊規則庫
4.3模糊推理機
4.4模糊產生器和反模糊化器
4.5常見的模糊邏輯系統
4.6模糊系統與神經網路比較
第五章 萬能逼近理論與模糊系統確定
5.1高斯型模糊邏輯系統的萬能逼近理論
5.2廣義隸屬度型模糊邏輯系統的萬能逼近理論
5.3廣義模糊邏輯系統的萬能逼近理論
5.4模糊邏輯系統的反向傳播學習方法
5.5模糊邏輯系統的OLS法確定
5.6模糊邏輯系統的表格查尋學習算法
5.7模糊邏輯系統的最近鄰聚類學習算法
第六章a―模糊基函式系統及其在倒立擺平衡系統中的套用
6.1a－模糊基函式系統及其MOLS確定
6.2倒立擺平衡問題的a―模糊基函式系統的實現
6.3仿真結果及分析
第七章 倒立擺平衡控制問題的基於C/C十十的模糊控制系統
7.1問題及實現的理論基礎
7.2具體實現
第八章 模糊神經網路
8.1模糊神經元及模糊神經網路
8.2模糊聯想記憶
8.3模糊極小―極大神經網路
8.4模糊關係神經網路
8.5模糊Hopfielld神經網路
8.6模糊推理的基於h－水平截集的模糊神經網路
8.7模糊邏輯系統的基於正規化模糊神經網路的實現
8.8用模糊神經網路來修正不完善的模糊規則
第九章 模糊神經網路套用實例
9.1模糊超球神經網路及其在模式聚類中的套用
9.2基於動態結構神經網路的自組織模糊控制
9.3基於神經網路集成的高木―關野模糊系統及套用
9.4改進的模糊神經網路模型及其建模套用
9.5混合pi―sigma神經網路在天氣預報中的套用
9.6具有結構與參數學習的模糊神經網路及套用
第十章 模糊神經網路及其套用的C/C十十編程實現
10.1pi－sigma神經網路及其建模套用的C/C十十實現
10.2模糊Modular神經網路與建模
第十一章 模糊遺傳算法與建模
11.1遺傳算法簡介
11.2遺傳算法在模糊規則最佳化與模糊模式識別中的套用
11.3模糊尋優問題的模糊遺傳算法FGA
11.4基於模糊系統與遺傳算法的建模
11.5用遺傳算法調整參數
11.6FAM矩陣
11.7基於C/C十十的模糊遺傳建模系統
11.8系統運行實例
附錄一 應用程式包
附錄二 經濟情況數據
參考文獻
