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| 編輯推薦： |
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本书优点如下：1.基本概念清楚。本书既考虑了大学本科模糊控制的教学要求，也照顾到广大科技工作者自学的实际需要，尽量介绍模糊控制的基本概念、基本原理和基本方法。2.中心内容明确。在组织模糊集合数学理论和神经网络的内容时，均以模糊控制为中心，按照它们和模糊控制的关系及需要组织和介绍必须的基础理论。3.紧密联系实际。本书集多年讲授模糊控制的教学经验，从实例引出模糊控制，然后围绕这个中心展开讨论，对实际例子进行仿真。通过实例把基本概念、基本原理和基本方法串联在一起，有利于读者学习掌握和实际应用。4.从系统高度上把握。本书从系统工程的角度展开编写。同时为了弥补学习过程中缺乏实践的缺陷，书内介绍了MATLAB计算机仿真的基本内容和方法，对一些控制实例进行了计算机仿真，为实践中进行模糊控制系统的计算机设计打下良好基础。5.简明易懂。本书是在多年进行模糊控制教学经验的基础上编写的，叙述简练，概念清晰，中心明确，层次分明，便于自学。
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| 內容簡介： |
本书着重介绍模糊控制的基本概念、基本原理和基本方法。主要内容包括模糊控制的数学和逻辑学基础、模糊控制器的设计、模糊控制系统的仿真以及神经网络在模糊控制中的应用。
本书内容深入浅出、循序渐进、叙述简明、精练实用,可以作为控制科学和技术类专业本科及研究生学习模糊控制的教材，也可供与此相关的科研人员和从事控制工程的技术人员阅读和参考。
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| 目錄：
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第1章引言
1.1自动控制理论的发展历程
1.2智能控制概况
1.2.1智能控制的发展简况
1.2.2智能控制的几个重要分支
1.3模糊控制
1.3.1模糊控制解决的问题
1.3.2模糊控制的发展简史
1.3.3模糊控制的特点及展望
思考与练习题
第2章模糊控制的数学基础
2.1模糊集合
2.1.1经典集合
2.1.2模糊集合
2.2隶属函数
2.2.1确定隶属函数的基本方法
2.2.2常用隶属函数
2.3模糊集合的运算
2.3.1模糊集合的基本运算
2.3.2模糊集合的基本运算规律
2.3.3模糊集合运算的其他定义
2.4模糊关系及其运算
2.4.1经典关系
2.4.2模糊关系
2.4.3模糊关系的运算
2.4.4模糊关系的合成
2.5模糊向清晰的转换
2.5.1模糊集合的截集
2.5.2模糊关系矩阵的截矩阵
2.5.3模糊集合转化为数值的常用方法
思考与练习题
第3章模糊控制的逻辑学基础
3.1二值逻辑简介
3.1.1判断
3.1.2推理
3.2自然语言的模糊集合表示
3.2.1一些自然词语的F集合表示
3.2.2模糊算子
3.3模糊逻辑和近似推理
3.3.1模糊命题
3.3.2常用的两种基本模糊条件语句
3.3.3近似推理及其合成法则
3.4TS型模糊推理
3.4.1双输入、单输出系统的TS型模糊推理
3.4.2MISO系统的TS模糊推理
思考与练习题
第4章模糊控制器的设计
4.1模糊控制系统的基本组成
4.1.1从传统控制系统到模糊控制系统
4.1.2模糊控制器的结构
4.2Mamdani型模糊控制器的设计
4.2.1Mamdani型模糊控制器的基本组成
4.2.2量化因子和比例因子
4.2.3模糊化和清晰化
4.2.4模糊控制规则
4.2.5模糊自动洗衣机的设计
4.3TS型模糊控制器的设计
4.3.1TS型模糊模型
4.3.2TS型模糊系统设计要点
4.4F控制器和PID控制器的结合
4.4.1FPID复合控制器基本原理
4.4.2FPID复合控制器的其他形式
4.4.3用模糊控制器调节PID控制器的参数
思考与练习题
第5章模糊控制系统的MATLAB仿真
5.1Simulink仿真入门
5.1.1MATLAB中的仿真模块库
5.1.2仿真模型图的构建
5.1.3动态系统的Simulink仿真
5.2模糊推理系统的设计与仿真
5.2.1模糊推理系统的图形用户界面简介
5.2.2模糊推理系统编辑器
5.2.3隶属函数编辑器
5.2.4模糊规则编辑器
5.2.5模糊规则观测窗
5.2.6FIS输出量曲面观测窗
5.2.7用GUI设计Mamdani型模糊系统举例
5.2.8用GUI设计Sugeno型模糊系统举例
5.3模糊控制系统的设计与仿真
5.3.1FIS与Simulink的连接
5.3.2构建模糊控制系统的仿真模型图
5.3.3通过仿真对系统进行分析
思考与练习题
第6章神经网络在模糊控制中的应用
6.1神经网络的基本原理
6.1.1神经网络发展历史
6.1.2神经元的生理结构
6.1.3神经元的数学模型
6.1.4人工神经网络模型
6.1.5神经网络模型的学习方法
6.1.6BP型神经网络原理简介
6.2神经模糊控制
6.3用自适应神经模糊系统建立FIS
6.3.1ANFIS图形用户界面简介
6.3.2用Anfis建立FIS的步骤
6.3.3用Anfis建立FIS举例
思考与练习题
参考文献
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| 內容試閱：
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自动控制理论经历了经典控制和现代控制两个重大发展阶段，已经相当完善。然而，对于许多复杂庞大的被控对象及其外界环境，有时难以建立有效的数学模型，因而无法采用常规的控制理论做定量分析计算和进行控制，这时就要借助于新兴的智能控制。智能控制是人工智能、控制论和运筹学相互交叉渗透形成的新兴学科，它具有定量和定性相结合的分析方法，融合了人类特有的推理、学习和联想等智能。模糊控制是智能控制中适用面宽广、比较活跃且容易普及的一个分支。
人类在感知世界、获取知识、思维推理、相互交流及决策和实施控制等诸多的实践环节中，对知识的表述往往带有模糊性的特点，这使得其中所包含的信息容量有时比清晰性的更大，内涵更丰富，也更符合客观世界。1965年美国的控制论专家LAZadeh教授创立了模糊集合论，从而为描述、研究和处理模糊性事物提供了一种新的数学工具。模糊控制就是利用模糊集合理论，把人的模糊控制策略转化为计算机所能接受的控制算法，进而实施控制的一种理论和技术。它能够模拟人的思维方式，因而对一些无法构建数学模型的系统可以进行有效的描述和控制，除了用于工业，也适用于社会学、经济学、环境学、生物学及医学等各类复杂系统。
由于模糊控制应用广泛、便于普及，不仅许多高等学校开设了模糊控制课程，而且不少工程技术人员也渴望了解和学习这方面的知识。集作者多年从事模糊信息处理模糊控制方面的科研和教学经验，编写了这本模糊控制方面的入门书。本书在选材、安排上均遵从入门和实用的原则，着重介绍模糊控制的基本概念、基本原理和基本方法。本着重视实用性和可操作性的工程教育思想，内容选取和叙述形式不追求理论的高深和数学推导的严谨，在学术性和实用性发生冲突时，学术性服从实用性。
本书主要内容包括模糊控制的数学和逻辑学基础、模糊控制器的设计、模糊控制系统的仿真及神经网络在模糊控制中的应用。
在介绍模糊控制的理论时，按照模糊控制的需要介绍必要的基础理论和基本知识，而不是把模糊控制仅仅看作模糊理论的一种应用，片面追求模糊理论的系统性和完整性，致使读者在模糊数学和模糊逻辑的演算上花费很多精力。
在介绍模糊规则的生成方法时，不仅介绍了根据操作经验建立规则的常用方法，而且通过实例介绍了从系统的输入、输出数据中获取模糊规则的方法。
在介绍模糊控制器时，集中介绍了适用范围较广的两种类型模糊控制器：Mamdani型和Sugeno型。前一种模糊控制器的输入量和输出量都是模糊子集，输出量需要经过清晰化才能用于执行机构；而后一种模糊控制器的输入量是模糊子集，输出量为精确量，可以直接用于推动执行机构。
考虑到科技工作者学习模糊控制理论时需要实践的需求，把模糊控制理论和计算机仿真进行了有机融合，较详细地介绍了MATLAB仿真技术及其在模糊控制方面的应用。通过仿真练习，弥补了学习理论过程中难以实践的缺陷，加深对模糊控制的理解，也使在解决实际问题时有所借鉴，为进一步深入学习和应用模糊控制理论打下良好的基础。
神经网络是智能控制的一个重要分支，本书简要介绍了它在模糊控制中的应用，着重举例介绍了MATLAB中自适应神经模糊系统的使用方法。
本书配有教学课件，可发邮件至cbswce@jg.bjtu.edu.cn索取。
吴嫦娥编辑对本书的出版起了极大的推动作用，在此深表谢意！
由于模糊控制领域的理论目前尚不成熟，还存在许多未解难题，虽然作者在模糊领域有十余年的科研教学经验，但毕竟水平有限，恳请广大读者不吝赐教！
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