目錄
前言
第1章 二型模糊方法及應(yīng)用研究進(jìn)展 1
1.1 引言 1
1.2 二型模糊基本理論與性質(zhì)研究 2
1.2.1 二型模糊集合及其運(yùn)算研究 2
1.2.2 二型模糊系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及推理研究 2
1.2.3 二型模糊系統(tǒng)基本性質(zhì)研究 3
1.3 基于二型模糊集合的詞計(jì)算研究 4
1.3.1 基于二型模糊集合的感知計(jì)算研究 4
1.3.2 基于二型模糊集合的語言動(dòng)力系統(tǒng)研究 5
1.4 二型模糊系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究 6
1.4.1 二型模糊聚類方法研究 6
1.4.2 二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究 7
1.4.3 二型模糊系統(tǒng)的進(jìn)化優(yōu)化方法研究 8
1.5 二型模糊控制研究 8
1.5.1 二型模糊控制方法研究 8
1.5.2 二型模糊控制應(yīng)用研究 10
1.6 本書簡介 10
參考文獻(xiàn) 12
第2章 二型模糊集合與二型模糊系統(tǒng) 22
2.1 引言 22
2.2 二型模糊集合的定義與運(yùn)算 22
2.2.1 二型模糊集合的定義 22
2.2.2 二型模糊集合的運(yùn)算 23
2.3 二型模糊系統(tǒng) 24
2.3.1 一般二型模糊系統(tǒng) 24
2.3.2 區(qū)間二型模糊系統(tǒng) 27
2.4 本章小結(jié) 30
參考文獻(xiàn) 31
第3章 基于不確定度的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)二型模糊集合構(gòu)建 33
3.1 引言 33
3.2 二型模糊集合的不確定度 34
3.2.1 對(duì)稱二型模糊集合 34
3.2.2 二型模糊集合的截集 34
3.2.3 二型模糊集合的不確定度及其性質(zhì) 36
3.3 典型二型模糊集合不確定度的計(jì)算 38
3.3.1 高斯二型模糊集合 38
3.3.2 梯形二型模糊集合 38
3.4 基于不確定度的二型模糊集合構(gòu)建 40
3.4.1 區(qū)間數(shù)據(jù)預(yù)處理 40
3.4.2 區(qū)間數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量及不確定度的計(jì)算 42
3.4.3 二型模糊集合待定參數(shù)滿足的方程 43
3.4.4 二型模糊集合參數(shù)的確定 45
3.5 在熱感覺建模中的應(yīng)用 46
3.5.1 數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理 46
3.5.2 熱感覺語言詞二型模糊集合模型 47
3.6 在舒適性偏好建模中的應(yīng)用 49
3.6.1 舒適性偏好建模步驟 50
3.6.2 傳感數(shù)據(jù)采集 51
3.6.3 區(qū)間數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理 51
3.6.4 舒適性偏好二型模糊集合模型 53
3.7 本章小結(jié) 54
參考文獻(xiàn) 54
第4章 基于集成方法的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)二型模糊集合構(gòu)建 56
4.1 引言 56
4.2 相關(guān)知識(shí) 56
4.2.1 采用的模糊集合 56
4.2.2 一型模糊集合的含糊度 57
4.3 基于集成方法的二型模糊集合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模 58
4.3.1 二型模糊集合建�？傮w方案 58
4.3.2 代表性一型模糊集合的構(gòu)建 58
4.3.3 一型模糊集合的集成 61
4.3.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的二型模糊集合構(gòu)建流程 63
4.4 在熱感覺建模中的應(yīng)用 63
4.5 本章小結(jié) 65
參考文獻(xiàn) 65
第5章 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的二型模糊系統(tǒng)快速設(shè)計(jì)方法 67
5.1 引言 67
5.2 相關(guān)知識(shí) 68
5.3 二型模糊系統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì) 69
5.3.1 總體方案 69
5.3.2 輸入論域的一型模糊劃分 69
5.3.3 一型模糊系統(tǒng)的優(yōu)化 70
5.3.4 基于集成策略的二型模糊劃分 71
5.3.5 規(guī)則后件參數(shù)的最小二乘優(yōu)化 73
5.4 仿真與比較 74
5.4.1 混沌Mackey-Glass時(shí)間序列預(yù)測 75
5.4.2 二階時(shí)變系統(tǒng)辨識(shí) 76
5.4.3 非線性模型辨識(shí) 78
5.4.4 風(fēng)速預(yù)測 78
5.5 本章小結(jié) 80
參考文獻(xiàn) 80
第6章 知識(shí)在二型模糊系統(tǒng)中的嵌入 84
6.1 引言 84
6.2 相關(guān)知識(shí) 84
6.2.1 用到的模糊集合 84
6.2.2 討論的模糊系統(tǒng) 86
6.3 輸入輸出有界性知識(shí)的嵌入 90
6.4 奇偶對(duì)稱性知識(shí)的嵌入 91
6.5 單調(diào)性知識(shí)的嵌入 94
6.5.1 問題描述與定義 94
6.5.2 單調(diào)性條件 95
6.5.3 規(guī)則前件中的模糊集合需滿足的單調(diào)性條件 98
6.5.4 舉例 107
6.5.5 進(jìn)一步的討論 113
6.6 本章小結(jié) 114
參考文獻(xiàn) 114
第7章 知識(shí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)二型模糊系統(tǒng)構(gòu)建 116
7.1 引言 116
7.2 總體方案 116
7.3 優(yōu)化問題中的線性約束條件 118
7.3.1 單輸入情況 118
7.3.2 兩輸入情況 120
7.4 在單輸入問題中的應(yīng)用 121
7.4.1 問題描述 121
7.4.2 仿真結(jié)果 122
7.4.3 辨識(shí)結(jié)果舉例 125
7.4.4 比較與討論 125
7.5 在兩輸入問題中的應(yīng)用 126
7.5.1 問題描述 126
7.5.2 仿真設(shè)定 127
7.5.3 仿真結(jié)果 127
7.6 本章小結(jié) 129
參考文獻(xiàn) 130
第8章 基于知識(shí)的單輸入規(guī)則模塊連接二型模糊控制器設(shè)計(jì) 131
8.1 引言 131
8.2 單輸入規(guī)則模塊連接模糊控制器 131
8.3 知識(shí)驅(qū)動(dòng)單輸入規(guī)則模塊連接模糊控制器設(shè)計(jì) 133
8.3.1 奇對(duì)稱性 133
8.3.2 單調(diào)性 134
8.3.3 閉環(huán)系統(tǒng)的局部穩(wěn)定性 134
8.4 仿真試驗(yàn) 136
8.4.1 倒立擺系統(tǒng) 136
8.4.2 倒立擺控制器設(shè)計(jì) 137
8.5 本章小結(jié) 139
參考文獻(xiàn) 139
第9章 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)及其應(yīng)用 141
9.1 引言 141
9.2 基于KM方法的二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 141
9.3 二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法 143
9.3.1 反向傳播算法 144
9.3.2 混合學(xué)習(xí)算法 147
9.4 在系統(tǒng)辨識(shí)中的應(yīng)用 149
9.4.1 問題描述 149
9.4.2 仿真設(shè)定 149
9.4.3 仿真結(jié)果 150
9.5 基于二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水箱液位直接自適應(yīng)控制 152
9.5.1 二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接自適應(yīng)控制器 152
9.5.2 多容水箱液位控制模型 153
9.5.3 多容水箱液位控制結(jié)果 155
9.6 在水平調(diào)節(jié)吊具系統(tǒng)中的應(yīng)用 157
9.6.1 問題描述 157
9.6.2 水平調(diào)節(jié)吊具系統(tǒng)二型模糊神經(jīng)逆控制器 158
9.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 160
9.7 本章小結(jié) 161
參考文獻(xiàn) 162
第10章 知識(shí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì) 164
10.1 引言 164
10.2 基于BMM方法的二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 164
10.3 單調(diào)二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí) 166
10.3.1 單調(diào)二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)條件 166
10.3.2 單調(diào)二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)方案 167
10.3.3 單調(diào)二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化 167
10.3.4 單調(diào)二型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)的最速下降法 168
10.4 在舒適性指標(biāo)預(yù)測中的應(yīng)用 171
10.4.1 問題描述 171
10.4.2 仿真設(shè)定 172
10.4.3 仿真結(jié)果 173
10.5 本章小結(jié) 175
參考文獻(xiàn) 176