神经-模糊和软计算
|
读过这本书吗？
最近在读
读过
想读
还不熟悉
|
图书城书列：
加入到博客或社交网站：
|
|
我来评论这本书：
内容提要：
智能控制是一门新兴的交叉学科，神经―模糊和软计算正是该学科发展和研究的关键技术内容。本书系统地介绍了近年来最新发展的神经―模糊和软计算的基本理论及其应用。全书共22章，内容包括：模糊逻辑的基本理论和术语；系统辨识理论和多种先进的优化技术的综述；各种各样的神经元网络实现思想和原理；模糊―神经元网络的结构辨识和模糊建模方法；各种神经―模糊控制器设计技术以及各种典型的工程应用实例等。
本书取材新颖，内容深入浅出，便于自学与应用，可作为信息、自动化及计算机应用等专业的本科生或研究生的教材及参考书，也可供有关教师和科技工作者参考。 编辑推荐：
智能控制是一门新兴的交叉学科，神经—模糊和软计算正是该学科发展和研究的关键技术内容。本书系统地介绍了近年来最新发展的神经—模糊和软计算的基本理论及其应用。全书共22章，内容包括：模糊逻辑的基本理论和术语；系统辨识理论和多种先进的优化技术的综述；各种各样的神经元网络实现思想和原理；模糊—神经元网络的结构辨识和模糊建模方法；各种神经—模糊控制器设计技术以及各种典型的工程应用实例等。
本书取材新颖，内容深入浅出，便于自学与应用，可作为信息、自动化及计算机应用等专业的本科生或研究生的教材及参考书，也可供有关教师和科技工作者参考。 目录：
译者的话
序 前言 第1章 神经-模糊和软计算简介 第一部分 模糊集合论 第2章 模糊集合 第3章 模糊规则与模糊推理 第4章 模糊推理系统 第二部分 回归和优化 第5章 系统辨识最小二乘法 第6章 基于导数的优化 第7章 非导数优化 第三部分 神经元网络 第8章 自适应网络 第9章 有监督学习神经元网络 第10章 增强学习 第11章 无监督学习和其它神经元网络 第四部分 神经―模糊建模 第12章 ANFIS：自适应神经.模糊推理系统 第13章 协动作神经.模糊建模：面向一般的ANFIS 第五部分 高级神经―模糊建模 第14章 分类和递归树 第15章 数据聚类算法 第16章 规则库结构辨识 第六部分 神经―模糊控制 第17章 神经-模糊控制1 第18章 神经-模糊控制Ⅱ 第七部分 高级应用 第19章 ANFIS应用 第20章 模糊.滤波神经网络 第21章 模糊集合和基因算法在博弈中的应用 第22章 颜色配方预测的软计算 附录A 部分练习题提示 附录B 缩写表 译者序：
软计算是计算机和控制学科新发展起来的十分活跃和具有挑战性的领域。许多学者正积极投身于这一新兴技术的理论及其应用的研究，并取得了丰硕的成果。读者可以在国内外重要的学术会议和IEEE有关的专业杂志上所发表的众多论文看到它快速发展的趋势。
软计算目前尚未建立起一套完整的理论体系，关于它所包含的技术内容也有多种说法。美国著名的控制论专家查德曾系统地归纳其研究内容为：模糊逻辑、神经元网络、遗传算法、概率推理、混沌理论等。它已经在工程和非工程领域得到广泛的应用。
本书原著作者比较系统地、长期地从事软计算，特别是神经—模糊网络和遗传算法的研究，取得了丰富的经验，作出了重要贡献..
前言：
在最近的几年中，我们已经看到模糊逻辑和神经网络的应用在数量上和种类上迅速增长，其范围从家用电器和工业过程控制到决策支持和金融贸易。神经—模糊建模连同从随机、非梯度优化技术(诸如遗传算法和模拟退火)来的推动力组成了所谓软计算的成分。软计算的目的在于解决现实世界的决策、建模和控制问题。这些问题通常不能精确地定义并需要人的干预。因此，神经-模糊和软计算以它置人人类知识和通过新的优化技术适应知识库的能力，有可能在混合智能系统的概念和设计中起到越来越多的重要作用。
本书首次对神经—模糊和软计算所组成的方法提出综合性处理。神经—模糊和软计算是计算智能范畴内的一个不断发..
序言：
在我的许多ph．D学生中，有些在他们的工作中已创建了新的工具。张智星和孙春在就属于这一类学生。从《神经—模糊和软计算》这本书中就可知道他们对题材的掌握、对事物的洞察和他们探索的技巧。他们的合作者，水谷英二，由于他将工业环境中处理现实问题的丰富经验写入了本书，因而作出了重要的贡献。
《神经-模糊和软计算》是最早把重点放在软计算的书籍之一。软计算是与机器智能直接有关的概念。为此，下面提一下它的发展历史。
软计算概念是在最近几年开始明朗的，而且源于本人早期关于软数据分析、模糊逻辑和智能系统等工作。今天，在人工智能(AI)诞生将近40年之后，我们终于可以说，智能系统正在变成现实。为..
|