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  • 模糊系统结构解析及在线自组织设计 王宁,韩敏 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 王宁,韩敏 著著
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2017-05-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 王宁,韩敏 著著
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2017-05-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-05-01
    • 字数:268千字
    • 页数:193
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787030526038
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:科学出版社

    模糊系统结构解析及在线自组织设计

    作  者:王宁,韩敏 著
    定  价:78
    出 版 社:科学出版社
    出版日期:2017年05月01日
    页  数:193
    装  帧:平装
    ISBN:9787030526038
    主编推荐

    内容简介

    王宁、韩敏著的《模糊系统结构解析及在线自组织设计》面向模糊系统结构解析和在线自组织设计问题,系统介绍了作者在该领域取得的近期新研究成果。全书共9章,主要内容包括:很简模糊控制器的结构解析及其闭环模糊控制系统稳定性分析、齐次T-S模糊系统的逼近性能、基于输入空间模糊划分的T-S模糊控制系统的稳定性分析与系统化设计、模糊系统与神经网络的等价性、基于神经网络的在线自组织模糊系统、模糊神经系统在船舶工程领域的应用等。本书从实际问题出发,凝练科学问题,试图从理论分析和算法设计的角度,为工程实践提供可靠有效的解决方案。本书概念清晰、结构合理、可读性强,不仅适合电气工程及其自动化、控制理论与控制工程、轮机工程、船舶电子电气工程等相关专业的高年级本科生及研究生阅读,也可供相关科研和工程技术人员参考。

    作者简介

    精彩内容

        **章 绪论

        1.1 研究背景和意义

        随着科学技术的飞速发展,现代工业过程日趋复杂,过程的严重非线性、多变量、时滞、未建模动态和有界干扰等,使得被控对象的准确数学模型难以建立,即使对一些复杂对象能够建立起数学模型,而这些模型也往往过于复杂,使得系统的分析设计、实施有效的控制变得**困难。因此,单一的应用传统的控制理论和方法从对象所能获得的信息量相对减少,难以满足复杂控制系统的设计要求。这样,复杂性与准确性就形成了尖锐的矛盾。美国控制专家Zadeh教授提出的不相容原理[1]指出:“随着系统复杂性的增长,我们使其准确化的能力将减小,在达到一定阈值时,复杂性与准确性将相互排斥”。也就是说,一个系统的null

    目录
    《博士后文库》序言
    前言
    章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 相关领域的研究现状
    1.2.1 Mamdani模糊控制器的结构分析
    1.2.2 Mamdani模糊控制系统的稳定性分析
    1.2.3 T-S模糊系统逼近性能分析
    1.2.4 T-S模糊控制系统稳定性分析和系统化设计
    1.2.5 基于神经网络的在线自组织模糊系统
    1.3 模糊系统理论中存在的几个主要问题
    1.3.1 Mamdani模糊控制系统解析及其稳定性分析
    1.3.2 T-S模糊控制系统逼近性能及其稳定性分析
    1.3.3 在线自组织模糊神经网络
    1.4 本书主要研究内容
    第2章 模糊系统和神经网络理论基础
    2.1 模糊系统
    2.1.1 模糊集
    2.1.2 模糊规则
    2.1.3 模糊推理系统的结构与基本原理
    2.1.4 模糊推理系统的分类
    2.1.5 输入空间的模糊划分
    2.1.6 模糊系统是万能逼近器
    2.2 神经网络
    2.2.1 神经网络的特性
    2.2.2 径向基神经网络
    2.3 基于神经网络的模糊系统
    2.3.1 模糊系统与神经网络的知识处理
    2.3.2 模糊系统与神经网络的等价性
    2.3.3 基于神经网络的自组织模糊系统
    第3章 模糊控制器结构解析
    3.1 概述
    3.2 两维最简模糊控制器结构分析
    3.2.1 广义梯形隶属函数
    3.2.2 Mamdani最简模糊控制器
    3.2.3 输入采用GTS隶属函数的模糊控制器结构分析
    3.2.4 仿真研究
    3.3 三维最简模糊控制器结构分析
    3.3.1 基本结构
    3.3.2 模糊化模块
    3.3.3 模糊规则与模糊推理
    3.3.4 解模糊模块
    3.3.5 结构解析
    3.4 本章小结
    第4章 齐次模糊系统逼近性能分析
    4.1 概述
    4.2 齐次T-S模糊系统
    4.3 输入空间的模糊划分及性质
    4.4 模糊系统逼近性能分析
    4.4.1 通用逼近性能
    4.4.2 一致逼近的充分条件
    4.4.3 对一次导数的逼近
    4.5 仿真研究
    4.5.1 示例
    4.5.2 示例二
    4.6 本章小结
    第5章 模糊控制系统稳定性分析及系统化设计
    5.1 概述
    5.2 小增益定理
    5.2.1 L稳定
    5.2.2 小增益定理
    5.3 Mamdani模糊控制系统的稳定性分析及设计
    5.3.1 两维模糊控制器系统的稳定性分析
    5.3.2 三维模糊控制器系统的稳定性分析
    5.3.3 仿真研究
    5.4 T-S模糊控制系统的稳定性分析及设计
    5.4.1 T-S模糊模型
    5.4.2 输入采用GFP的T-S模糊系统
    5.4.3 Lyapunov稳定性理论
    5.4.4 释放的闭环模糊系统稳定性条件
    5.4.5 稳定性条件的保守性比较
    5.4.6 T-S模糊控制器的系统化设计
    5.4.7 船舶力控减摇鳍模糊控制系统的设计
    5.4.8 仿真研究
    5.5 本章小结
    第6章 模糊系统与神经网络的等价性
    6.1 概述
    6.2 广义椭球基函数神经网络
    6.3 T-S模糊系统
    6.4 GEBF-NN与T-S模糊系统的等价性
    6.5 仿真研究
    6.6 本章小结
    第7章 基于椭球基函数神经网络的在线自组织模糊系统
    7.1 概述
    7.2 FAOS-PFNN的结构
    7.3 FAOS-PFNN在线学习算法
    7.3.1 规则产生准则
    7.3.2 参数调整
    7.3.3 完整的算法结构
    7.4 仿真研究
    7.4.1 Itermite函数逼近
    7.4.2 多维非线性函数建模
    7.4.3 非线性动态系统辨识
    7.4.4 Mackey-Glass时间序列预测
    7.5 本章小结
    第8章 基于广义椭球基函数神经网络的在线自组织模糊系统
    8.1 概述
    8.2 GEBF-OSFNN的结构
    8.2.1 广义椭球基函数
    8.2.2 GEBF-OSFNN的结构
    8.3 GEBF-OSFNN学习算法
    8.3.1 规则生长准则
    8.3.2 规则修剪准则
    8.3.3 前件调整
    8.3.4 权重估计
    8.3.5 完整的算法结构
    8.4 仿真研究
    8.4.1 多维非线性函数建模
    8.4.2 非线性动态系统辨识
    8.4.3 Mackey-Glass时间序列预测
    8.4.4 真实标杆数据回归
    8.5 本章小结
    第9章 在线自组织模糊神经网络应用
    9.1 概述
    9.2 船舶领域模型辨识
    9.2.1 船舶领域
    9.2.2 阻挡区域
    9.2.3 基于FAOS-PFNN的船舶领域模型辨识
    9.2.4 仿真研究
    9.2.5 小结
    9.3 船舶运动模型辨识
    9.3.1 船舶运动模型
    9.3.2 由两撇系统到响应型模型
    9.3.3 基于GEBF-OSFNN的整体船舶运动模型
    9.3.4 基于GEBF-OSFNN的响应型船舶运动模型
    9.3.5 小结
    9.4 船舶操纵运动控制
    9.4.1 动态PID控制器
    9.4.2 GEBF-OSFNN船舶操纵控制系统
    9.4.3 仿真研究
    9.4.4 小结
    9.5 本章小结
    参考文献
    编后记
    彩图

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