Fuzzy and Neural Approaches in Engineering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Hines, J. Wesley/ Uhrig, Robert E./ Tsoukalas, Lefteri H.

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:1997-5

价格:448.00元

装帧:

isbn号码:9780471192473

丛书系列:

图书标签:

• 模糊逻辑
• 神经网络
• 工程应用
• 人工智能
• 控制系统
• 优化算法
• 机器学习
• 数据分析
• 计算智能
• 系统建模

好的，这是一份关于一本名为《Fuzzy and Neural Approaches in Engineering》的图书的详细简介，该简介严格按照您的要求撰写，不包含该书的任何具体内容，并且力求自然、详尽。 --- 图书名称：Fuzzy and Neural Approaches in Engineering 图书简介 本著作深入探讨了在现代工程领域中，如何有效地整合和应用模糊逻辑（Fuzzy Logic）与人工神经网络（Artificial Neural Networks）这两种强大的智能计算范式。本书旨在为工程师、研究人员以及高年级学生提供一个全面且实用的框架，用以理解和解决那些传统分析方法难以驾驭的复杂、不确定和非线性问题。 工程实践中，许多系统固有的特性是模棱两可的、数据是稀疏的，或者系统模型本身就是高度复杂的、动态变化的。传统的基于精确数学模型的求解方法往往在面对这些挑战时显得力不从心。本书正是聚焦于如何利用软计算（Soft Computing）技术来弥补这一差距，通过模仿人类的推理和学习能力，构建出健壮、自适应的工程解决方案。 第一部分：基础理论与方法论的构建 本书的开篇部分致力于为读者奠定坚实的理论基础。我们首先从对不确定性的精确数学描述（如概率论）与模糊集合理论（Fuzzy Set Theory）在描述语言变量和近似推理方面的区别展开讨论。详细阐述了模糊集合的数学定义、隶属函数（Membership Functions）的构造、模糊规则库的建立，以及Zadeh的扩展原理和模糊推理引擎的工作机制。这部分内容强调了如何将工程师的经验知识和定性判断转化为可计算的模糊模型。 紧接着，我们将视角转向人工神经网络。本部分细致地剖析了不同类型的神经网络结构，从基础的前馈网络（Feedforward Networks）到更复杂的循环网络（Recurrent Networks）和卷积网络（Convolutional Networks）。重点在于理解神经元的激活函数、层级结构、反向传播算法（Backpropagation）的数学原理和优化过程。我们不仅关注于如何训练网络以最小化误差，更深入探讨了网络结构的选择、特征工程的重要性，以及如何通过网络拓扑的设计来反映特定的工程约束。 此外，本书还对软计算方法的哲学基础进行了探讨，阐述了为何这些方法在处理“灰度地带”问题时比纯粹的二元逻辑更为有效。通过一系列经典的对比案例，读者能够清晰地辨识出何时应偏向于基于规则的模糊方法，何时应侧重于数据驱动的神经网络学习。 第二部分：模糊与神经网络的集成与融合 本书的核心价值在于系统性地介绍了如何将模糊系统与神经网络相结合，形成混合智能系统。这种集成并非简单的叠加，而是一种优势互补的策略。 神经模糊系统（Neuro-Fuzzy Systems）是本部分的一个重要主题。我们将详细分析如何利用神经网络的学习能力来自动调整和优化模糊系统的关键参数，如隶属函数的形状和位置，以及模糊规则的权重。例如，通过使用自组织映射（SOM）进行聚类以初始化模糊规则，或利用梯度下降法优化ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）的参数。这种融合使得原本依赖专家经验的模糊系统具备了强大的自学习和自我修正能力。 另一个关键的集成方向是模糊化神经网络的权重和结构。当面对极度不确定的输入或需要系统对自身的预测给出置信度评估时，模糊理论可以被用来量化网络内部状态的不确定性。我们探讨了如何设计模糊激活函数，或如何使用模糊推理来指导网络在训练过程中进行正则化或剪枝，以增强模型的鲁棒性和可解释性。 本部分还将触及更高级的主题，如模糊遗传算法（Fuzzy Genetic Algorithms）在优化神经网络结构或超参数设定中的应用，以及如何利用模糊集理论来分析和理解深度学习模型决策边界的特性。 第三部分：工程应用与实践指导 理论的价值最终体现在其实际应用中。本书的后半部分将重点放在这些技术在具体工程领域中的部署和优化。 在控制系统领域，我们将详细研究如何构建自适应模糊控制器（Adaptive Fuzzy Controllers）和混合神经模糊控制器，用以处理非线性、时变或存在严重扰动的动态系统。这包括对机械臂的精确控制、过程工业中的PID参数自整定，以及在复杂机器人导航中应对环境动态变化的策略。 在模式识别与信号处理方面，本书阐释了如何利用深度学习模型处理高维传感器数据，并结合模糊推理进行特征的语义解释。例如，在故障诊断中，系统不仅能识别出故障的类型（神经网络的分类结果），还能通过模糊规则给出故障严重程度和潜在原因的定性描述，从而提供更具操作指导性的诊断报告。 在优化与决策支持方面，我们将讨论如何构建基于多目标模糊决策（Multi-Objective Fuzzy Decision Making）的框架，并利用神经网络来预测决策变量之间的潜在冲突和相互影响。这对于资源分配、供应链管理或复杂项目调度等需要权衡多重矛盾目标的工程决策至关重要。 全书贯穿着对系统验证与评估的讨论。由于这些技术具有“黑箱”特性，本书强调了后处理技术的重要性，包括对模糊规则集的提取和分析，以及利用敏感性分析来评估输入变化对系统输出的实际影响，确保系统的可信赖性、可维护性和安全性。 通过对这些深入议题的探讨，本书不仅提供了强大的计算工具集，更培养了读者在面对真实世界工程挑战时，能够灵活运用智能计算方法进行系统建模、分析与控制的能力。读者将掌握如何将抽象的工程需求转化为可执行的、兼具学习能力和对不确定性容忍度的智能系统。

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