神經(jīng)模糊系統(tǒng)及其應(yīng)用

     目錄
   第一章 緒 論
    1.1模糊邏輯與模糊邏輯系統(tǒng)
    1.2模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    1.3本書(shū)概要
   第二章 模糊集合
    2.1模糊集合的定義及運(yùn)算
    2.2模糊集的模運(yùn)算
    2.3分解定理和擴(kuò)展原理
    2.4模糊數(shù)及其擴(kuò)展運(yùn)算
    2.5模糊關(guān)系
    2.6區(qū)間值模糊集
    2.7模糊事件的概率與語(yǔ)言概率
    2.8常用的模糊蘊(yùn)涵規(guī)則
    2.9模糊條件推理的方法
    2.10擴(kuò)展模糊推理
   第三章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)
    3.1人工神經(jīng)元模型
    3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    3.3前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.4反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.5自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩大類學(xué)習(xí)方法
    3.7誤差反向傳播BP算法
    3.8應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生模糊集的隸屬函數(shù)
   第四章 模糊邏輯系統(tǒng)
    4.1模糊邏輯系統(tǒng)的組成與分類
    4.2模糊規(guī)則庫(kù)
    4.3模糊推理機(jī)
    4.4模糊產(chǎn)生器和反模糊化器
    4.5常見(jiàn)的模糊邏輯系統(tǒng)
    4.6模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較
   第五章 萬(wàn)能逼近理論與模糊系統(tǒng)確定
    5.1高斯型模糊邏輯系統(tǒng)的萬(wàn)能逼近理論
    5.2廣義隸屬度型模糊邏輯系統(tǒng)的萬(wàn)能逼近理論
    5.3廣義模糊邏輯系統(tǒng)的萬(wàn)能逼近理論
    5.4模糊邏輯系統(tǒng)的反向傳播學(xué)習(xí)方法
    5.5模糊邏輯系統(tǒng)的OLS法確定
    5.6模糊邏輯系統(tǒng)的表格查尋學(xué)習(xí)算法
    5.7模糊邏輯系統(tǒng)的最近鄰聚類學(xué)習(xí)算法
   第六章a—模糊基函數(shù)系統(tǒng)及其在倒立擺平衡系統(tǒng)中的應(yīng)用
    6.1a－模糊基函數(shù)系統(tǒng)及其MOLS確定
    6.2倒立擺平衡問(wèn)題的a—模糊基函數(shù)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
    6.3仿真結(jié)果及分析
   第七章 倒立擺平衡控制問(wèn)題的基于C/C十十的模糊控制系統(tǒng)
    7.1問(wèn)題及實(shí)現(xiàn)的理論基礎(chǔ)
    7.2具體實(shí)現(xiàn)
   第八章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    8.1模糊神經(jīng)元及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    8.2模糊聯(lián)想記憶
    8.3模糊極小—極大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    8.4模糊關(guān)系神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    8.5模糊Hopfielld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    8.6模糊推理的基于h－水平截集的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    8.7模糊邏輯系統(tǒng)的基于正規(guī)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)
    8.8用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)修正不完善的模糊規(guī)則
   第九章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例
    9.1模糊超球神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在模式聚類中的應(yīng)用
    9.2基于動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織模糊控制
    9.3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的高木—關(guān)野模糊系統(tǒng)及應(yīng)用
    9.4改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其建模應(yīng)用
    9.5混合pi—sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在天氣預(yù)報(bào)中的應(yīng)用
    9.6具有結(jié)構(gòu)與參數(shù)學(xué)習(xí)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用
   第十章 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用的C/C十十編程實(shí)現(xiàn)
    10.1pi－sigma神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其建模應(yīng)用的C/C十十實(shí)現(xiàn)
    10.2模糊Modular神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與建模
   第十一章 模糊遺傳算法與建模
    11.1遺傳算法簡(jiǎn)介
    11.2遺傳算法在模糊規(guī)則優(yōu)化與模糊模式識(shí)別中的應(yīng)用
    11.3模糊尋優(yōu)問(wèn)題的模糊遺傳算法FGA
    11.4基于模糊系統(tǒng)與遺傳算法的建模
    11.5用遺傳算法調(diào)整參數(shù)
    11.6FAM矩陣
    11.7基于C/C十十的模糊遺傳建模系統(tǒng)
    11.8系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)例
   附錄一 應(yīng)用程序包
   附錄二 經(jīng)濟(jì)情況數(shù)據(jù)
   參考文獻(xiàn)