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第一章 绪言1

1.1将数据信息和语言信息统一于工程系统的一种方法——自适应模糊系统法1

1.2 模糊逻辑系统的分类3

1.2.1 纯模糊逻辑系统3

1.2.2 高木-关野模糊系统4

1.2.3 具有模糊产生器和模糊消除器的模糊逻辑系统6

1.3 本书概要7

第一部分自适应模糊系统的分析与设计11

第二章 模糊逻辑系统的描述与分析11

2.1 模糊集合与模糊逻辑的基本概念11

2.1.1 模糊集合与集合计算符11

2.1.2 扩张原理13

2.1.3 模糊关系及其合成运算14

2.1.4 语言变量与修饰词14

2.1.5 广义取式推理(GMP)和广义拒式推理(GMT)15

2.1.6 模糊蕴涵17

2.2 模糊规则库18

2.3 模糊推理机21

2.3.1 模糊“如果—则”规则的表示21

2.3.2 表达式的性质23

2.3.3 模糊推理机的满射26

2.4 模糊产生器26

2.5 模糊消除器26

2.6几种常用的模糊逻辑系统27

2.6.1 怎样合理选择模糊逻辑系统27

2.6.2 几种常见模糊逻辑系统数学表达式的推导29

2.7 充当万能逼近器的模糊逻辑系统32

2.8 本章小结33

第三章 模糊逻辑系统的反向传播学习算法35

3.1引言35

3.2 模糊逻辑系统的反向传播学习算法36

3.3反向传播学习算法在非线性动态系统辨识中的应用38

3.3.1 问题的提出38

3.3.2 模糊辨识器优于神经网络辨识器的两个本质性优点38

3.3.3 模糊辨识器的设计39

3.3.4 仿真44

3.4 本章小结55

第四章 模糊逻辑系统的正交最小二乘学习算法57

4.1引言57

4.2 模糊逻辑系统与模糊基函数展开式58

4.3 正交最小二乘学习算法60

4.4 模糊基函数展开式在非线性球—棒系统控制中的应用63

4.5 模糊基函数展开式在麦克—格拉斯浑沌时间序列建模中的应用70

4.6 本章小结74

第五章 模糊逻辑系统的表格查寻学习算法75

5.1引言75

5.2 从数据信息中产生模糊规则75

5.3 表格查寻学习算法在后倒卡车控制中的应用80

5.4 表格查寻学习算法在时间序列预测中的应用92

5.5 本章小结96

第六章 模糊逻辑系统的最近邻聚类学习算法98

6.1引言98

6.2 最优模糊逻辑系统99

6.3 自适应最优模糊逻辑系统100

6.4 最近邻聚类学习算法在非线性动态系统自适应控制中的应用102

6.5 本章小结107

第七章自适应模糊系统与人工神经网络的比较109

7.1 引言109

7.2 多层感知器与自适应模糊系统的比较110

7.3 径向基函数网络与自适应模糊系统的比较113

7.4 概率广义回归网络与自适应模糊系统的比较115

7.5 本章小结117

第二部分自适应模糊控制与滤波120

第八章 非线性系统的间接型稳定自适应模糊控制120

8.1引言120

8.1.1 采用模糊控制的原因120

8.1.2 采用自适应模糊控制的原因122

8.1.3 直接型和间接型自适应模糊控制123

8.1.4 第一类和第二类自适应模糊控制124

8.2间接型自适应模糊控制器的一种新型李雅普洛夫综合设计方法125

8.2.1 控制任务125

8.2.2 等效控制器127

8.2.3 监督控制128

8.2.4 自适应调节律130

8.3 第一类间接型自适应模糊控制器的设计与稳定性分析133

8.4 第二类间接型自适应模糊控制器的设计与稳定性分析139

8.5 在倒摆跟踪控制问题中的应用143

8.6 本章小结162

第九章 非线性系统的直接型稳定自适应模糊控制164

9.1引言164

9.2 构造直接型稳定自适应模糊控制器的基本思路164

9.3 第一类直接型自适应模糊控制器的设计与稳定性分析168

9.4 第二类直接型自适应模糊控制器的设计与稳定性分析171

9.5 仿真173

9.6 本章小结179

第十章 基于输入——输出线性化概念的自适应模糊控制器的设计181

10.1引言181

10.2 输入—输出线性化的基本概念182

10.3 基于输入—输出线性化概念的自适应模糊控制器的设计184

10.4 在球—棒系统控制问题中的应用186

10.5 本章小结189

第十一章 非线性动态系统模糊辨识器的设计与稳定性分析190

11.1引言190

11.2 动态系统的万能逼近器—模糊辨识器191

11.3 第一类模糊辨识器的设计和稳定性分析192

11.4 第二类模糊辨识器的设计与稳定性分析198

11.5 在糖酵解浑沌振荡器辨识中的应用202

11.6 本章小结209

第十二章 模糊自适应滤波器210

12.1引言210

12.2 递推最小二乘模糊自适应滤波器211

12.3 最小均方模糊自适应滤波器216

12.4 模糊自适应滤波器在非线性信道均衡中的应用219

12.5 本章小结232

第十三章 结束语233

1 3.1 一般性结论233

13.2 未来的研究课题235

附录 万能逼近定理和稳定性定理的证明242

参考文献254

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1994 北京:清华大学出版社
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