模糊技术与神经网络技术选编 4PDF电子书下载

目录 2

第一章 模糊逻辑与模糊推理的基础研究 2

1.1 论模糊性及其数学问题 2

1.2 模糊推理与模糊逻辑 9

1.3 基于落影表现理论的模糊条件语句的真域研究 25

1.4 布尔算子模糊逻辑中一种新的假说修正方法 30

1.5 模糊证据理论 36

第二章 神经网络与模糊神经网络 42

2.1 神经网络理论的发展与前沿问题 42

2.2 多层前向神经网络结构的研究进展 59

2.3 一种多层前馈网参数可分离学习算法 67

2.4 变结构神经网络 74

2.5 模糊神经网络理论研究综述 81

2.6 一种混合模糊联想记忆网络 92

2.7 新模糊神经网络模型及其建模应用研究 99

2.8 模糊小脑模型神经网络 106

2.9 神经网络模糊逻辑的软硬件技术 111

第三章 模式聚类、分类及识别中的模糊技术与神经网络技术 120

3.1 模糊聚类计算方法的理论分析 120

3.2 模糊聚类分析理论与应用研究进展 126

3.3 模糊联想分类器及其进化训练 131

3.4 基于混合遗传训练方法的分类器参数设计 137

3.5 对图形识别具有平移、旋转、伸缩不变性的神经网络 143

3.6 一种模糊聚类模式识别方法及应用 153

3.7 未确知系统的模糊模式识别 158

3.8 一种用于模式识别的新型多功能开关电流模糊处理器 168

第四章 模糊控制、神经网络控制与智能控制 176

4.1 神经控制器的典型结构 176

4.2 神经网络自学习控制研究 186

4.3 基于动态递归神经网络稳定控制器的设计 193

4.4 采用不同的模糊推理方法时典型模糊控制器的结构分析 200

4.5 基于遗传算法的模糊控制器设计 207

4.6 一种新的模糊控制器电路设计 214

4.7 学习控制技术、方法和应用的发展新动向 221

4.8 智能控制理论分析与探索 229

第五章 基于模糊技术和神经网络技术的知识处理与专家系统 236

5.1 神经网络的知识处理 236

5.2 基于BP神经网络的模糊语言及其规则表示 240

5.3 基于人工神经网络的知识求精方法 245

5.4 一种基于神经网络的模糊知识自动获取方法 251

5.5 自适应模糊匹配模型及实现技术 256

5.6 基于Fuzzy Petri网专家系统的研究 261

第六章 模糊技术、神经网络技术与工程设计 267

6.1 用结构可控神经网络作结构分析 267

6.2 MCM划分的自组织神经网络 272

6.3 基于特征的结构分析有限元h型自适应模糊控制算法 280

6.4 工程表决子系统的可靠性模糊优化设计 286

第七章 基于模糊技术和神经网络技术的智能化故障诊断 295

7.1 故障诊断的智能模型研究述评 295

7.2 用于故障诊断的集成型智能系统 299

7.3 模糊故障树分析方法 305

7.4 故障诊断专家系统的知识网络设计 312

7.5 控制系统故障的智能诊断技术 321

第八章 模糊技术、神经网络技术与信息融合 332

8.1 综合智能信息处理——形势、趋向、问题与突破口 332

8.2 模糊神经网络在数据融合中的应用 337

8.3 信息融合模型的神经网络描述 345

8.4 模糊神经延时Petri网络的信息融合模型 352

8.5 基于模糊神经网络及证据推理的数据融合系统 357

第九章 采用模糊技术和神经网络技术的运筹管理与决策方法 365

9.1 综合评判的神经网络方法 365

9.2 基于知识的综合评价问题的模糊推理求解方法 371

9.3 求解模糊目标／资源问题的拟人化算法 381

9.4 具有一般信息结构的模糊多属性决策方法 387

9.5 决策支持系统中的不精确推理研究 391

9.6 基于模糊-神经网络的援例支持系统 400

第十章 模糊逻辑、神经网络与遗传算法 406

10.1 软计算中的协作和融合技术综述 406

10.2 神经网络的函数逼近理论 415

10.3 杂合遗传算法与计算智能 423

10.4 进化神经网络研究进展 428

1.2 布尔算子模糊逻辑中的删除策略 435

10.5 基于遗传算法的神经模糊网络 435

1.5 格值命题逻辑系统L（X）（Ⅰ）、（Ⅱ） 443

1.3 模糊推理中的真值传播研究 443

1.4 A→B对x的模糊α-真的新的充要条件 443

1.1 模糊逻辑的紧致性 443

一、模糊逻辑与模糊推理的基础研究 443

第十一章 文章摘要 443

1.6 双枝模糊集（Ⅰ）（Ⅱ）（Ⅲ） 444

1.7 Fuzzy集合与集合套的T模交与S模并 444

二、神经网络与模糊神经网络 445

2.1 BP神经网络的设计 445

2.2 一种提高BP算法学习速度的有效途径 445

2.3 BP神经网络实际应用中的若干问题 445

2.4 遗传算法与神经网络模型的结合 445

2.10 人工神经网络回归建模方法及其应用 446

2.9 神经网络学习中”附加样本”的技术 446

2.8 一种新的联想记忆系统及其学习收敛性 446

2.7 模拟退火算法及其改进形式 446

2.6 神经网络中的逼近问题 446

2.5 基于遗传算法的神经网络结构设计 446

2.11 一种推广的模糊神经网络及学习算法 447

2.12 一种混合模糊联想记忆网络 447

2.13 新模糊神经网络模型及其建模应用研究 447

2.14 模糊神经网络系统的隶属函数初始化算法研究 447

2.15 基于遗传算法的分布结构模糊神经网络 447

2.16 神经计算机的发展及其应用 448

2.17 神经计算机理论（Ⅲ）、（Ⅳ） 448

2.18 一种快速BP算法的研究 448

2.19 联想记忆神经网络吸收区域的估计 448

2.20 区间估计的FWNN及其区间学习算法 448

2.21 一维双向耦合映象网络及其应用 448

4.21 基于神经网络的自适应模糊控制器 449

2.22 一种模糊规则动态调整BP算法中参数的方法 449

3.1 一种新的高效软聚类方法：截集模糊C-均值（S2FCM）聚类算法 450

3.2 基于可能性分布的聚类有效性 450

3.3 一种模糊聚类模式识别方法及应用 450

3.4 模糊聚类网中多对一映射的实现 450

3.5 一种基于加权模糊优先相似法的聚类分析方法 450

三、模式聚类、分类及识别中的模糊技术与神经网络技术 450

4.27 基于加速进化编程的非线性模糊控制系统的优化设计 450

3.6 一种结构自适应模糊聚类神经网络分类器的研究 451

3.7 模糊聚类计算方法的理论分析 451

3.8 小波包模糊聚类网络研究及应用 451

3.9 一种组合径向基函数网络结构的分类方法 451

3.10 基于混合遗传训练方法的分类器参数设计 451

3.15 通用前馈网络及排序学习前向掩蔽模型在模式识别中的应用 452

3.11 遗传算法与神经网络在模式分类中的应用 452

3.14 利用主元分析与神经网络进行人脸识别 452

3.13 一种用于模式识别的新型多功能开关电流模糊处理器 452

3.12 智能自动化的模式识别方法 452

3.16 一种基于第二代开关电流技术的模式识别模糊处理器 453

3.17 基于神经网络子空间模式识别方法研究（Ⅰ） 453

3.18 多层前馈模糊神经网络进行图像识别 453

3.19 基于模糊算法的判决神经网络 453

3.20 模糊模式识别方法研究 453

4.5 通用模糊控制器及其硬件电路实现 454

4.4 采用模糊控制工具箱设计模糊控制器的方法 454

四、模糊控制、神经控制与智能控制 454

4.3 模糊神经网络实现的PID参数自调整控制及应用研究 454

4.1 人工神经网络-模糊控制研究近况 454

4.2 模糊控制器的硬件电路实现 454

4.6 基于模块化的模糊控制器算法功能设计 455

4.7 一类非线性系统迭代优化神经网络控制器 455

4.8 一种自组织模糊神经元网络控制学习方法及其应用 455

4.9 用BP算法实现模糊控制规则的自校正 455

4.10 智能控制中的模糊控制、神经网络控制及遗传算法（上） 455

4.11 基于神经网络的非线性控制系统自组织辨识 456

4.12 基于遗传算法的模糊控制器设计 456

4.13 模糊控制器一种快速算法 456

4.14 基于神经网络的模糊自适应PID控制及其实现 456

4.20 遗传算法与模拟退火算法混合策略模糊控制的研究 457

4.19 基于神经网络的仿人模糊智能控制 457

4.18 模糊控制系统的稳定性分析和设计方法研究 457

4.17 基于遗传算法的混沌系统模糊控制 457

4.16 一种基于GA的模糊控制器直接设计方法 457

4.15 一种无需对象模型的自适应控制方法 457

4.22 基于多值逻辑电路和二值PLA的硬件模糊控制器 458

4.23 模糊逻辑控制系统分析与设计 458

4.24 遗传算法在抽取和过滤模糊控制规则中的应用研究 458

4.25 人机结合的模糊控制优化设计 458

4.26 一种提高模糊控制器控制精度的方法 458

4.28 模糊神经网络自适应控制 459

4.29 基于模糊神经网络的辨识与控制技术的现状及展望 459

4.30 模糊控制技术中的几个问题 459

4.31 模糊PID增益调节器的算法、结构及硬件实现 459

4.36 连续非线性系统的神经网络α阶逆系统控制方法 460

4.35 基于强化学习的模糊自适应控制器 460

4.34 模糊控制的插值机理 460

4.32 基于模糊控制规则自调整与自寻优的模糊控制器 460

4.33 一种新型的模糊神经网络控制器 460

4.37 基于PID神经元多层网络的多变量解耦控制系统 461

4.39 陶瓷窑温度模糊控制系统的总体设计 461

4.40 电饭煲的模糊控制器 461

4.41 电冰箱模糊控制器的设计 461

4.42 电冰箱模糊控制的设计探讨 461

4.43 全自动模糊控制洗衣机的设计 461

4.44 模糊控制技术在变频空调器中的应用 462

4.45 推理合成法在炉温模糊控制系统中的应用 462

4.46 模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究 462

4.47 二自由度平面机械手的T-S模型模糊自适应控制 462

5.3 智能系统的综合集成 463

5.5 模糊知识处理与专家系统 463

5.4 并行工程中基于信任度的知识（信息）协同问题研究 463

5.2 专家系统与人工神经网络的发展与结合 463

5.1 一个基于符号神经网络的知识获取系统 463

五、基于模糊技术和神经网络技术的知识处理与专家系统 463

5.6 基于模糊性不确定性知识处理技术的研究与实现 464

5.7 基于实例的工艺知识获取模型 464

5.8 动态模糊语义网及其并行执行 464

5.9 广义可能区间集及其在知识表示中的应用 464

5.10 混合型神经网络专家系统 464

5.11 基于神经网络的专家规则推理系统 464

7.17 基于模糊神经网络的变压器故障诊断新方法 464

5.12 飞机总体外形设计中的模糊知识处理方法研究 465

5.13 高炉异常炉况判断专家系统及神经网络的实现 465

5.14 新一代的地震预报专家系统NGESEP中的推理子系统 465

5.15 铣削加工过程多目标优化专家系统 465

5.16 基于神经网络的控制专家系统开发环境的实现 465

5.18 基于模糊推理的机械手表设计专家系统的研究 466

5.17 选择隧道施工方法的神经网络专家系统 466

6.1 基于神经网络的内燃机零件可靠性优化设计 467

6.2 2K-H行星减速器的模糊可靠性优化设计 467

6.3 四连杆打纬机构的模糊优化设计 467

6.4 机械优化设计的Hopfield神经网络算法 467

6.5 受轴向变载紧螺栓组联接的模糊可靠性优化设计 467

六、基于模糊技术和神经网络技术的可靠性与优化设计 467

8.11 基于估计熵的模糊滤波 468

6.6 摆线针轮行星减速器的模糊可靠性优化设计 468

6.7 圆柱压缩螺旋弹簧的模糊优化设计 468

6.8 考虑模糊因素的结构多目标优化设计 468

6.9 谷氨酸流加发酵过程的神经网络优化研究 468

6.10 机械系统的模糊可靠性 468

8.12 模糊数据发掘的研究 468

7.5 复杂系统故障诊断中的模糊聚类方法 469

7.4 基于神经网络及专家系统的混合诊断法 469

7.3 神经网络双向推理策略研究及其在故障诊断中的应用 469

7.2 神经网络的故障诊断方法研究 469

7.1 故障特征识别技术综述 469

七、基于模糊逻辑和神经网络的故障诊断技术 469

7.6 一种模糊诊断的自适应修正 470

7.7 一种自生成基函数模糊神经元故障诊断模型及其应用 470

7.8 FMS故障诊断专家系统的研究与开发 470

7.9 神经网络多参数诊断法及其应用研究 470

7.10 基于神经网络的故障诊断 470

7.11 基于产生式人工神经网络的汽轮发电机组故障诊断专家系统研究 470

7.12 一种用于冷轧过程故障诊断的实时专家系统 471

7.13 包装机械神经网络专家系统故障诊断新方法 471

7.14 FMS故障诊断的模糊行为Petri网研究 471

7.15 神经网络与模糊故障诊断专家系统结合的应用研究 471

7.16 频谱特征自动提取方法在旋转机械故障诊断中的应用 471

7.22 模糊诊断技术在旋转机械设备故障诊断中的应用 472

7.18 汽轮发电机组故障诊断的复合式进化网络 472

7.20 模糊自组织神经网络在汽轮机转子故障诊断中的应用 472

7.19 基于模糊神经网络的机械故障诊断方法的研究 472

7.21 金属结构故障诊断的模糊专家系统研究 472

8.3 要素空间方法与全源信息融合技术基础 474

8.4 决策融合的模糊积分方法 474

8.5 基于模糊神经网络的分布式多传感器多目标信息融合 474

8.1 基于模糊信息的信息融合及决策 474

八、信息数据处理中的模糊技术与神经网络技术 474

8.2 模糊聚合及遗传算法在多传感器数据融合中的应用 474

8.6 一种具有信息融合功能的模糊推理方法 475

8.7 神经网络在图像压缩编码中的应用研究 475

8.8 基于模糊算法的图像处理新方法 475

8.9 一种基于小波变换的图像压缩方法 475

8.10 用人工智能和神经网络的方法组建数据压缩系统 475

9.3 模糊环境下的优化决策 477

9.5 层次模糊决策法及其在生态环境评价中的应用 477

9.4 系统模糊决策优选的阈值及应用 477

九、模糊技术、神经网络技术与管理决策 477

9.2 一般未确知数在模糊综合评判中的应用 477

9.1 一种基于模糊集理论的群决策综合评判方法 477

9.6 应用模糊集和神经网络的城市评价决策支持系统 478

9.7 决策风格及一种模糊决策方法 478

9.8 产品开发与计算机辅助决策分析方法研究 478

9.9 并行设计的模糊决策及其决策系统 478

9.10 一种基于专家模糊偏好集结的群决群策方法 478

9.11 一个基于人工神经元网络的决策支持系统 478

9.12 大系统决策论研究及其应用 479