模糊专家系统原理与设计 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:北京航空航天大学出版社

作者:刘有才刘增良

出品人:

页数:269

译者:

出版时间:1995-03

价格:18.00

装帧:平装

isbn号码:9787810125314

丛书系列:

图书标签:

模糊专家系统
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具体描述

内容简介

本书在总结国内外同类研究成果的基础上，结合作者自己的研究成果与经验，全面系统地论述

了模糊专家系统设计的原理与方法。内容包括：知识的模糊表达与模糊逻辑；模糊专家系统及其开

发；模糊系统开发时环境与工具的选择；模糊专家系统开发的经验和实例；采用神经网络技术的模糊

专家系统设计等。书中内容深入浅出，是一部实用的模糊专家系统研究与开发的论著。

本书是《模糊技术与应用丛书》之一。它适合于人工智能、专家系统、计算机、自动控制、企业管

理和信息工程等专业的科技人员阅读，也可作为大学同类专业本科生及研究生的参考书及教材。

图书简介：《非线性控制系统分析与优化：现代控制理论的实践应用》作者： [此处可虚构一位专家姓名，例如：陈建军教授] 出版社： [此处可虚构一家出版社名称，例如：高科技电子工业出版社] 出版年份： [此处可虚构年份，例如：2023年] --- 内容概述本书深入探讨了现代控制理论在处理复杂、非线性系统时所面临的挑战与创新的解决方案。它并非关注模糊逻辑或专家系统的传统范畴，而是聚焦于微分方程建模、Lyapunov稳定性分析、反馈线性化、滑模控制（SMC）以及先进的鲁棒控制设计方法。全书旨在为读者构建一个坚实的、基于数学基础的非线性控制理论框架，并辅以大量的工程实例，指导读者如何从理论推导到实际系统设计与验证。目标读者本书主要面向以下群体： 1. 控制工程、自动化、航空航天、机械工程等相关专业的高年级本科生和研究生。 2. 从事过程控制、机器人、精密仪器等领域研发工作的工程师和技术人员。 3. 对经典PID控制有基础了解，希望深入掌握现代、先进控制策略的专业人士。核心章节与技术深度本书共分为六大部分，层层递进，确保内容的连贯性和深度：第一部分：非线性系统的数学基础与建模（约占20%篇幅）本部分着重于构建分析非线性系统的数学语言。状态空间表示的扩展：详细阐述了超越线性系统的局限性，引入非线性微分方程组的描述。平衡点分析与局部线性化：深入探讨雅可比线性化（Jacobian Linearization）的原理、局限性及其在设计初步控制器时的应用。特别强调了在多重平衡点系统中，局部稳定性的局限性。输入-输出线性化（Input-Output Linearization）：引入微分几何的概念，如李导数（Lie Derivatives）和可积性条件（Integrability Conditions），指导读者如何通过坐标变换和状态反馈，将复杂的非线性系统转化为标准的欧米茄（Omega）形式，为后续设计提供基础。第二部分：稳定性理论的现代视角（约占25%篇幅）稳定性是控制系统的基石。本部分完全摒弃了传统的李雅普诺夫指数（Lyapunov Exponents）的浅层讨论，聚焦于更强大的分析工具。直接法（Lyapunov直接法）：详细介绍了构造合适的标量函数$V(mathbf{x})$来判断系统全局稳定性的严格方法。重点讲解了拉萨尔不动点定理（LaSalle's Invariance Principle），该定理在无法证明$dot{V} le 0$的保守情况下，如何精确分析渐近稳定性和一致最终有界性（Ultimate Boundedness）。间接法与Backstepping设计理论：详细推导了基于Lyapunov函数的反步法（Backstepping）设计流程。针对四阶及以上系统的设计，详细给出了构建虚拟控制量和递归更新Lyapunov函数的具体步骤，这是设计复杂级联非线性系统的核心技术。输入到状态的稳定性（ISS）：引入ISS概念，用以分析系统在有界外部扰动或参考信号变化下的鲁棒性，这是设计现代控制器时必须考虑的关键性能指标。第三部分：基于反馈的非线性控制器设计（约占30%篇幅）这是本书实践性最强的部分，重点介绍两种对工程应用至关重要的先进控制技术。滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）：理论推导：深入分析了SMC的两个阶段：等效控制律的计算和到达律的设计。重点讲解了如何通过选择合适的滑模面（Sliding Surface）来保证期望的动态性能（如快速收敛、对参数不确定性的鲁棒性）。 Chattering（抖振）问题及对策：详细分析了抖振现象的物理根源（高频开关）及其对执行机构的损害。提供了SMC的改进策略，包括功率函数切换（Power Rate Switching）、基于高阶滑模（Higher-Order Sliding Mode, HOSM）的设计，如Super-Twisting算法，以实现零抖振收敛。基于反馈线性化的控制器设计：结合第一部分获得的线性化模型，讨论如何设计标准的LQR或极点配置控制器，实现非线性系统的精确跟踪和规范性能。讨论系统不完全可反馈时的处理方法，例如对零动态（Zero Dynamics）稳定性的分析。第四部分：鲁棒性和不确定性处理（约占15%篇幅）本部分超越了对理想模型的控制，开始处理实际工程中的参数不确定性和外部干扰。奇异摄动法（Singular Perturbation Theory）：适用于包含快慢动态子系统的多速率系统。利用时标分解，将复杂系统拆解为慢动态控制器和快动态观测器设计，显著简化设计过程。 $mathcal{H}_{infty}$控制简介：简要介绍$mathcal{H}_{infty}$范数在量化控制性能和干扰抑制方面的优势，作为处理结构化不确定性的有力工具。基于Lyapunov-Krasovskii泛函的延迟系统稳定性分析：针对带有时间延迟的非线性系统，介绍如何构建适当的泛函来保证稳定性，这在长距离通信或机械臂控制中至关重要。第五部分：仿真与实验验证（约占10%篇幅）强调理论到实践的转化。 MATLAB/Simulink实践案例：提供完整的SMC和反步法应用于倒立摆（Inverted Pendulum）、无人机姿态控制（UAV Attitude Control）的Simulink模型结构和关键参数设置说明。硬件在环（HIL）测试与数据后处理：讨论在实际嵌入式系统中实现先进控制算法时需要注意的计算资源限制和量化误差问题。 --- 本书的特色与优势 1. 纯粹的现代控制视角：本书严格聚焦于基于微分几何和Lyapunov函数的现代控制理论，与基于规则和知识库的模糊系统方法截然不同。 2. 深度与广度的平衡：既有对反步法和HOSM这类前沿算法的严谨数学推导，也有对实际工程中抖振抑制、奇异性处理等实用技巧的详细阐述。 3. 强调稳定性保证：所有控制律的设计都紧密围绕Lyapunov函数的构造，确保了理论上的严格稳定性和性能可预测性，这是传统启发式方法难以提供的保证。 4. 强调动态分析：重点分析系统的动态特性，而非稳态下的逻辑判断，如系统收敛速度、对外部扰动的抑制能力等。通过研读本书，读者将能够系统地掌握处理各类复杂、高耦合、强非线性工业过程和机电系统的核心控制技术，实现对系统性能的精准塑造和鲁棒控制。

作者简介

刘有才

作者简介

1948年10月生于河

北，1975年12月毕业于

北京航空航天大学1981

年研究生毕业后，即致力

于模糊数学及人工智能理

论与应用的研究，在国内

外共发表各类学术论文三

十余篇。近几年来，围绕模

糊逻辑与神经网络的结合

研究和工程应用做了系列

研究开发工作。已与刘增

良合作出版的专著有《因

素神经网络理论及实现策

略研究》《因素神经网络理

论及应用》等。

目录信息

目录
第一章绪论
1.1人工智能与专家系统
1.2专家系统的基本结构与功能
1.3专家系统中的不确定性
1.4现有专家系统中不确定性的几种主要处理方法
1.5模糊专家系统
第二章模糊不确定性信息表达与处理的数学基础
2.1模糊集合理论的一些初步知识
2.1.1普通集合与模糊集合
2.1.2模糊集合上的运算及其性质
2.1.3模糊关系与模糊等价关系
2.1.4分解定理与表现定理
2.1.5扩展原理
2.2模糊统计与隶属函数的确定
2.2.1确定隶属函数的一般方法
2.2.2带确信度的德尔菲法
2.2.3基于集值统计的模糊统计
2.2.4二元对比排序法
2.2.5综合加权法
2.2.6可供选用的一些常用隶属函数
2.3可能性分布与模糊测度
2.3.1模糊限制与可能性分布
2.3.2模糊集合的可能性测度
2.3.3多元可能性分布
第三章模糊专家系统中知识的表示方法
3.1知识的特征及其分类
3.1.1专家知识及其属性
3.1.2专家系统中常用知识的种类及其特征
3.2模糊性知识的规则表示
3.2.1基本产生式系统
3.2.2产生式规则表示法应用举例
3.2.3模糊产生式系统与模糊产生式规则
3.2.4模糊规则及模糊数据的具体表达方法
3.2.5模糊产生式系统运行举例
3.3模糊知识表达的框架方法
3.3.1“静态”知识的框架表示
3.3.2框架表示下的推理过程
3.3.3基于模糊框架的模糊知识表示
3.4模糊知识表达的语义网络方法
3.4.1语义网络及其形式化描述
3.4.2语义网络表示下的推理
3.4.3模糊知识的语义网络表示方法
3.5因素神经网络――一种新的模糊知识表示网络
3.5.1用因素神经网络表示知识的基本考虑
3.5.2因素神经网络与因素神经元
3.5.3因素神经网络中模糊知识的表示方法
第四章基于模糊技术的不确定性推理
4.1现有专家系统中几种常用的不确定性推理模型
4.1.1不确定性推理模型的基本结构
4.1.2不确定性推理的主观Bayes模型
4.1.3不确定性推理的确定性理论模型
4.1.4不确定性推理的证据理论模型
4.2模糊推理的基本概念和基本方法
4.2.1模糊命题与模糊逻辑
4.2.2模糊推理的基本模式和基本方法
4.2.3带有模糊真值限定时的模糊推理方法
4.3直接构造模糊关系矩阵的实用方法
4.3.1假设分布形式的统计回归方法
4.3.2概率及集值统计方法
4.3.3用信息扩散模型处理模糊信息
4.4多重多维蕴涵的模糊推理方法
4.4.1多维模糊推理的一般方法
4.4.2多重模糊推理的推理方法
4.4.3多重多维模糊推理的推理方法
第五章模糊专家系统设计与开发的一般方法
5.1有关专家系统开发的几个基本问题
5.1.1专家系统的基本特征是什么
5.1.2谁需要专家系统
5.1.3谁来开发专家系统
5.2如何开发专家系统
5.2.1专业领域及问题域的确认
5.2.2系统的规划与设计
5.2.3领域相关知识的获取
5.2.4系统的实施
5.2.5系统测试与评估
5.2.6系统的长期完善与发展
5.3模糊专家系统开发的难点与优势
5.4关于模糊专家系统开发的几点建议
第六章模糊专家系统开发工具及环境的选择
6.1专家系统开发与专家系统开发工具
6.2专家系统开发工具的选择
6.2.1选择专家系统开发工具时需考虑的问题
6.2.2专家系统开发工具的几项选择准则
6.2.3已选用开发工具的测试与评价
6.3一些可供选用的开发工具简介
6.3.1可直接用于开发模糊专家系统的开发工具
6.3.2可参考选用的几个专家系统开发工具
6.4模糊专家系统开发工具FRDS简介
6.4.1FRDS的主要功能模块
6.4.2FRDS中图形编辑器的基本功能
6.4.3FRDS中编译器的基本功能
第七章可用于模糊专家系统开发的知识处理语言
7.1程序设计语言与知识处理语言
7.2逻辑程序设计语言Prolog
7.2.1Prolog语言简介
7.2.2Prolog语言的基本语法
7.2.3Prolog程序的执行与控制
7.2.4Prolog中的项与表
7.2.5Prolog中的内部谓词
7.2.6TurboProlog简介
7.3Prolog语言模糊化研究
7.3.1Fuzzy－Prolog系统XDFPS的研制
7.3.2f－Prolog语言的一个实现框架
7.3.3扩展Prolog语言而成的EXTOOL语言
7.4通用可能性模糊关系语言PRUF
7.4.1模糊命题及其翻译
7.4.2PRUF中的几个翻译规则
7.4.3PRUF中的模糊推理
7.4.4模糊提问及解答过程
7.5模糊逻辑语言FLL－1
7.5.1FLL－1语言的语法和语义
7.5.2FLL－1语言的形式文法
7.5.3FLL－1语言的属性文法
第八章模糊专家系统开发的实践及经验介绍
8.1模糊产生式系统FMUFL
8.1.1FMUFL的体系结构
8.1.2FMUFL中模糊集合的表示方法
8.1.3FMUFL中知识的表示模式
8.1.4FMUFL中的模糊匹配
8.1.5FMUFL中的模糊推理
8.1.6FMUFL中的冲突解决策略
8.1.7FMUFL中模糊产生式规则的执行
8.1.8FMUFL中的程序设计环境
8.1.9FMUFL运行的一个实例
8.2梁式结构损伤状态评估专家系统EDSBSES
8.2.1EDSBSES 的体系结构
8.2.2EDSBSES的因素关系表
8.2.3EDSBSES中因素状态的模糊表达
8.2.4EDSBSES中的知识表达
8.2.5EDSBSES的知识库
8.2.6EDSBSES系统的推理过程及应用
8.3证券投资模糊专家系统IES
8.3.1为什么要开发证券投资专家系统
8.3.2IES系统的主要功能
8.3.3IES系统中的模糊推理方法
8.3.4IES系统中的规则管理
8.3.5IES系统中的规则
8.3.6IES系统中的学习功能
8.3.7IES系统的运用
第九章基于神经网络的模糊专家系统
9.1专家系统开发的“瓶颈”及神经网络技术的“引入”
9.1.1专家系统开发的“瓶颈”
9.1.2神经网络技术的“复兴”
9.2采用神经网络技术的专家系统
9.2.1采用神经网络技术的专家系统的一般功能与结构
9.2.2能实现映射变换的三层前馈型B－P网络
9.2.3能实现映射变换的三层BM网络
9.2.4神经网络型专家系统中的模式存贮与联想记忆
9.2.5可实现自联想记忆的Hopfield网络
9.2.6双向联想存贮器及其功能
9.3采用神经网络技术的模糊专家系统
9.3.1前馈型模糊推理网络
9.3.2模糊模式的联想存贮记忆
9.3.3模糊双向联想记忆网络
第十章结束语
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本关于模糊专家系统的书，真是让我对这个领域有了全新的认识。我一直觉得人工智能里的逻辑推理部分有些生硬，但这本书深入浅出地讲解了如何将人类思维中的“模糊”概念——那些介于“是”和“否”之间的灰色地带——有效地建模和计算。作者在介绍模糊集的理论基础时，非常注重实际应用的可行性，从Zadeh的经典定义出发，逐步过渡到更复杂的模糊推理机和知识表示方法，清晰地勾勒出了一个完整的系统构建蓝图。特别是关于如何设计和优化隶属函数的部分，给出了大量详实的案例和对比分析，让我明白了在不同的应用场景下，选择什么样的隶属函数形状和参数至关重要。书中对模糊逻辑与传统布尔逻辑的差异性论述得尤为透彻，让我明白了为什么在处理不确定性和不精确信息时，模糊系统能展现出如此强大的生命力。读完第一部分，我感觉自己已经具备了独立设计一个基础模糊控制器的能力，这种知识的即时转化能力，是很多理论书籍所不具备的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格极其严谨，仿佛一位经验丰富的工程师在手把手地指导你进行系统设计。它没有过多地停留在抽象的数学推导上，而是将焦点放在了“设计”二字上，这一点我非常欣赏。书中关于专家系统架构的剖析堪称典范，它详细拆解了知识库、推理机、知识获取模块乃至用户接口的设计要点。对于知识表示，作者不仅讨论了基于规则的表示法，还拓宽了视野，介绍了基于框架和语义网络的模糊表示方法，这极大地丰富了我对复杂知识结构化处理的理解。更让我受益匪浅的是，书中对“冲突消解”和“不确定性传播”的讨论。在处理多个相互矛盾的模糊规则激活时，不同的加权和聚合策略会产生截然不同的结果，书里提供的几种主流策略及其优缺点进行了深入的性能对比，这对于我后续在实际项目中平衡系统鲁棒性和响应速度非常有指导意义。整体而言，它更像一本高级应用手册，而非仅仅是理论入门读物。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对“专家系统”这个概念抱有一些刻板印象，觉得它们大多是上个世纪的技术，更新速度跟不上深度学习的步伐。然而，这本书成功地让我看到了模糊专家系统在特定领域，特别是那些难以获取大量精确训练数据的场景中的独特价值。它强调了“领域知识的显性化”过程，即如何通过专家访谈和知识工程的方法，将那些难以量化的经验知识转化为可计算的形式。书中对知识获取阶段的细致描述，包括访谈技巧、知识表示的迭代过程，都是工程实践中极其宝贵的内容。此外，它还探讨了如何将模糊系统与数据驱动的方法（比如神经网络）进行混合集成，构建混合智能系统。这种前瞻性的视角，让我意识到模糊逻辑并非孤立存在，而是可以作为强大的知识集成器融入更宏大的AI框架中去，极大地拓展了我的技术视野。

评分☆☆☆☆☆

我特别喜欢这本书在细节处理上的精确性。许多技术书籍在涉及算法实现时往往含糊带过，但这本关于模糊专家系统的著作却展示了高度的工程化思维。例如，在讲解模糊推理的“前件匹配”和“后件推理”时，书中不仅列出了Mamdani和Sugeno两种最常见的推理模型，还对它们的计算复杂度、推理速度以及输出结果的连续性进行了详尽的对比分析。对于Sugeno模型，它对线性函数的处理和参数辨识的步骤被分解得极其清晰，即便是初次接触此类模型的读者，也能通过书中的流程图和伪代码迅速掌握其精髓。这种对实现层面的关注，避免了理论陷入空谈，确保了读者能够真正地动手构建和调试系统。它不仅仅是告诉你“做什么”，更重要的是告诉你“怎么做”以及“为什么这样做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常令人振奋，它成功地在晦涩的数学理论和实际工程问题之间架起了一座坚实的桥梁。作者对构建一个健壮的模糊系统所涉及的每一个环节都给予了足够的重视，特别是对“系统验证与维护”的章节印象深刻。在实际的专家系统中，知识的半衰期很短，系统需要不断地适应环境变化。书中提供的关于如何进行敏感性分析、如何确定知识更新的触发条件以及如何评估系统性能的指标体系，都是系统生命周期管理的关键要素。这些内容远超出了普通教材的范畴，更像是一份资深架构师的实践备忘录。它培养的不是一个只会套用公式的初学者，而是一个懂得如何从全局角度审视和维护一个复杂智能系统的工程师，这种综合能力的培养，是这本书最核心的价值所在。

评分☆☆☆☆☆