现代智能信息处理实践方法PDF电子书下载

1 绪论 1

1.1测试系统的信号获取 1

1.2数据信息融合 3

信息融合的定义及应用 3

信息融合的一般模型 4

信息融合的层次 5

信息融合典型算法 6

1.3智能信息处理概述 9

1.4网络化虚拟测量概述 12

虚拟仪器技术的产生与发展 13

网络技术与虚拟仪器技术的结合 14

网络化虚拟测量技术的应用 17

2 嵌入式远程测量信息处理实践平台技术 20

2.1嵌入式远程测量信息处理实践的意义 20

2.2嵌入式远程测量系统的基本实现技术 20

虚拟仪器的结构和功能 20

虚拟仪器的特点 21

虚拟仪器与传统仪器的比较 21

虚拟仪器设计的一般步骤 22

基于虚拟仪器的无线嵌入式测量实验系统 22

LabVIEW与MATLAB混合编程 25

基于LabVIEW的网络化虚拟测量 26

网络化虚拟测量通信模型 27

基于LabVIEW的DataSocket及UDP通信 28

2.3实践平台硬件与软件系统 33

系统的硬件和软件组成 33

系统的硬件设置 34

无线网络配置 35

2.4实践平台应用流程 40

2.5实践平台操作注意事项 44

2.6思考与总结 44

3 神经计算实践方法实现 45

3.1神经计算方法概论 45

3.2神经网络分类及其优化 46

实践内容 46

实践步骤 46

思考与总结 48

3.3采用神经计算解决误差曲面问题 50

实践内容 50

实践步骤 50

3.4线性神经元的训练问题 51

实践内容 51

实践步骤 51

3.5神经计算方法实践的意义 52

3.6实践平台硬件与软件系统 53

硬件设备 53

系统软件 54

3.7实践平台应用流程 54

3.8实践平台操作注意事项 58

3.9思考与总结 58

4 神经计算典型MATLAB程序设计实现 59

4.1面向MATLAB的BP神经网络设计 59

BP神经网络的初始化 59

BP神经网络的创建 59

BP神经网络的仿真 61

BP神经网络的训练 62

4.2径向基函数网络设计 65

问题描述 65

网络建立 66

仿真网络 67

结论 69

5 进化计算实践方法实现 70

5.1进化计算方法概论 70

5.2进化计算方法基本原理 70

遗传算法 70

粒群智能 83

5.3基于进化计算的多项式逼近信号去噪 95

5.4进化计算性能分析实践平台的搭建与软、硬件系统 97

进化计算性能分析实践的意义 97

进化计算性能分析实践平台硬件与软件系统 97

实践平台应用流程 98

实践平台应用注意事项 102

6 进化计算的MATLAB程序设计实现 103

6.1面向MATLAB的遗传算法设计 103

遗传算法的MATLAB工具箱介绍 103

遗传算法编程实例 106

遗传算法优化结果分析 108

6.2微粒群优化算法程序设计及MATLAB实现 109

微粒群优化算法的基本原理 109

微粒群优化算法程序实现 111

微粒群优化算法结果分析 115

7 模糊计算实践方法实现 118

7.1模糊逻辑概述 118

模糊逻辑的起源 118

模糊逻辑的特点和应用分析 119

7.2模糊推理系统基本原理 120

模糊推理系统概述 120

模糊推理系统分类 122

7.3模糊推理系统控制实践的意义 124

7.4模糊推理系统控制实践平台的硬件与软件系统 124

硬件设备 124

系统软件 125

7.5模糊推理系统控制实践平台的基本原理 125

7.6模糊推理系统控制实践平台应用流程 128

7.7模糊推理系统控制实践平台操作注意事项 131

7.8思考与总结 131

8 模糊控制系统设计及MATLAB实现 133

8.1模糊系统结构 133

8.2模糊控制器的设计 134

模糊化 134

建立模糊推理规则 135

确定权与规则信度 136

选择适当的关系生成方法和推理合成算法 137

反模糊化 137

8.3模糊控制系统的MATLAB实现 138

模糊逻辑工具箱的图形界面工具 138

FIS编辑器 139

隶属函数编辑器 140

模糊规则编辑器 142

模糊规则观察器 144

输出曲面观察器 145

自定义模糊推理系统 147

参考文献 149