模糊系统结构解析及在线自组织设计
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作者王宁,韩敏 著
出版社科学出版社
ISBN9787030526038
出版时间2017-05
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数193页
字数268千字
定价78元
货号SC:9787030526038
上书时间2024-12-23
商品详情
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内容简介:
王宁、韩敏著的《模糊系统结构解析及在线自组织设计》面向模糊系统结构解析和在线自组织设计问题，系统介绍了作者在该领域取得的近期新研究成果。全书共9章，主要内容包括：很简模糊控制器的结构解析及其闭环模糊控制系统稳定性分析、齐次T-S模糊系统的逼近性能、基于输入空间模糊划分的T-S模糊控制系统的稳定性分析与系统化设计、模糊系统与神经网络的等价性、基于神经网络的在线自组织模糊系统、模糊神经系统在船舶工程领域的应用等。本书从实际问题出发，凝练科学问题，试图从理论分析和算法设计的角度，为工程实践提供可靠有效的解决方案。本书概念清晰、结构合理、可读性强，不仅适合电气工程及其自动化、控制理论与控制工程、轮机工程、船舶电子电气工程等相关专业的高年级本科生及研究生阅读，也可供相关科研和工程技术人员参考。
摘要:
**章 绪论
1.1 研究背景和意义
随着科学技术的飞速发展，现代工业过程日趋复杂，过程的严重非线性、多变量、时滞、未建模动态和有界干扰等，使得被控对象的准确数学模型难以建立，即使对一些复杂对象能够建立起数学模型，而这些模型也往往过于复杂，使得系统的分析设计、实施有效的控制变得**困难。因此，单一的应用传统的控制理论和方法从对象所能获得的信息量相对减少，难以满足复杂控制系统的设计要求。这样，复杂性与准确性就形成了尖锐的矛盾。美国控制专家Zadeh教授提出的不相容原理[1]指出：“随着系统复杂性的增长，我们使其准确化的能力将减小，在达到一定阈值时，复杂性与准确性将相互排斥”。也就是说，一个系统的复杂性与分析它能达到的精度之间服从一个粗略的反比关系。这就意味着，高精度与高复杂性是不兼容的。
现代电子计算机的应用是解决准确性与复杂性之间矛盾的有效方法，但它并不能像人脑那样进行判断和推理。人脑可以理解由感知器官提供的不准确及不完整的传感信息，如何使计算机能够模拟人脑思维的模糊性特点，使部分自然语言作为算法语言直接进入计算机程序，让计算机完成更复杂的任务，这正是模糊理论产生的直接背景。1965年，Zadeh教授发表了开创性论文Fuzzy Sets[2]，标志着模糊系统理论的诞生。随后，随着模糊系统理论成功应用于控制、信号处理、模式识别、通信等各个领域，越来越多的学者开始研究模糊系统理论，并取得了一系列引人注目的研究成果。其*重大的应用一直集中在控制问题上，模糊控制是模糊理论在控制领域所形成的一门新的控制技术。它具有不依赖被控对象的准确数学模型、设计简单、应用灵活、抗干扰能力强、响应速度快、对参数变化有较强的鲁棒性等特点，不仅可以应用于常规控制系统的设计，而且在经典控制理论和现代控制理论难以应用的场合也能发挥很好的作用。1974年英国学者Mamdani首次将模糊理论应用于热电厂的蒸汽机控制[3]。随后，1985年日本学者Takagi和Sugeno首次提出了一种动态系统的模糊模型辨识方法，称为Takagi-Sugeno(T-S)模型[4]，该模型以系统局部线性化为出发点，具有结构简单、逼近能力强的特点，成为模糊辨识中的常用模型，并为复杂工业过程的建模提供了很好的实现手段。此后，美国、日本、英国、中国等国家的学者先后将模糊控制技术应用于交通控制、机器人、航天、工业生产等领域，取得了显著的成果[5-9]。时至今日，模糊控制理论已成为智能控制技术的一个重要分支。
尽管模糊控制技术的应用日益广泛，但在理论上还处于不断发展和完善之中。从理论的角度来看，自20世纪90年代至今，模糊控制理论的发展是迅猛的，尽管鲜有突破性的进展，但对于模糊系统与模
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目录:
《博士后文库》序言
前言
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 相关领域的研究现状
1.2.1 Mamdani模糊控制器的结构分析
1.2.2 Mamdani模糊控制系统的稳定性分析
1.2.3 T-S模糊系统逼近性能分析
1.2.4 T-S模糊控制系统稳定性分析和系统化设计
1.2.5 基于神经网络的在线自组织模糊系统
1.3 模糊系统理论中存在的几个主要问题
1.3.1 Mamdani模糊控制系统解析及其稳定性分析
1.3.2 T-S模糊控制系统逼近性能及其稳定性分析
1.3.3 在线自组织模糊神经网络
1.4 本书主要研究内容
第2章 模糊系统和神经网络理论基础
2.1 模糊系统
2.1.1 模糊集
2.1.2 模糊规则
2.1.3 模糊推理系统的结构与基本原理
2.1.4 模糊推理系统的分类
2.1.5 输入空间的模糊划分
2.1.6 模糊系统是万能逼近器
2.2 神经网络
2.2.1 神经网络的特性
2.2.2 径向基神经网络
2.3 基于神经网络的模糊系统
2.3.1 模糊系统与神经网络的知识处理
2.3.2 模糊系统与神经网络的等价性
2.3.3 基于神经网络的自组织模糊系统
第3章 模糊控制器结构解析
3.1 概
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