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第1章MATLAB简介1

1.1 MATLAB概述1

1.2 MATLAB的操作2

1.2.1 MATLAB语言特点2

1.2.2 MATLAB的M文件介绍4

1.2.3 MATLAB的使用命令7

1.2.4 MATLAB的输入与输出函数11

1.3 MATLAB的矩阵运算及应用举例13

1.4 MATLAB的向量运算22

1.5 MATLAB的控制语句24

1.5.1循环语句24

1.5.2条件转移语句25

1.6 MATLAB的绘图应用27

第2章 模糊系统的理论基础35

2.1模糊系统的概述35

2.1.1模糊集35

2.1.2模糊规则35

2.1.3模糊推理系统37

2.1.4模糊系统的非线性逼近40

2.1.5模糊系统存在的问题40

2.2模糊系统的集合41

2.2.1经典集合及其特征函数41

2.2.2模糊集合及其隶属度函数41

2.2.3模糊集合的基本运算应用45

2.3模糊关系的剖析47

2.3.1模糊关系方程组与布尔型模糊关系方程47

2.3.2模糊矩阵的幂运算及收敛性47

2.3.3“如果-则”推理关系57

2.4模糊扩展原理70

2.5凸模糊集合71

2.6模糊数71

第3章 MATLAB结构模糊优化及系统设计73

3.1模糊优化模型73

3.1.1模糊优化设计的步骤73

3.1.2建立数学模型的基本原则73

3.1.3模糊优化基本概念75

3.2模糊优化的分类76

3.2.1对称模糊优化和非对称模糊优化76

3.2.2模糊遗传算法77

3.2.3其他方法78

3.3单目标和多目标优化设计78

3.3.1迭代法78

3.3.2权重最大-最小法82

3.3.3对称多目标模糊优化的求解84

3.3.4多目标模糊优化的向量水平截集法84

3.4用图形界面工具建立模糊系统85

3.4.1模糊推理系统编辑器85

3.4.2模糊规则编辑器87

3.4.3隶属度函数编辑器89

3.4.4模糊推理输入、输出曲面视图90

3.5用命令函数实现模糊逻辑系统91

3.5.1命令行函数使用示例91

3.5.2使用MATLAB命令创建和计算模糊系统94

3.5.3 MATLAB的FIS结构和存储97

3.6模糊逻辑工具箱应用99

3.6.1 MATLAB工具箱附带隶属度函数应用示例99

3.6.2 FIS系统相关操作109

3.6.3模型转换及矩阵操作类函数115

3.6.4系统图形显示函数118

3.6.5模糊推理运算、计算类函数120

第4章 模糊控制器及控制系统的设计126

4.1模糊控制系统的组成部分126

4.1.1传统控制系统到模糊控制系统126

4.1.2模糊控制器的结构129

4.2控制器的输出形式130

4.2.1位置式输出130

4.2.2增量式输出131

4.3 Mamdani型模糊控制的设计131

4.3.1 Mamdani型模糊控制器的组成131

4.3.2量化因子及比例因子133

4.3.3模糊化及清晰化136

4.3.4模糊自动设计的应用138

4.4 T-S型模糊控制器的设计143

4.4.1 T-S型模糊模型143

4.4.2 T-S型模糊系统设计要点147

4.5模糊控制系统设计应用举例147

4.5.1温度控制系统147

4.5.2控制系统性能解析153

第5章MATLAB仿真的模糊控制系统设计158

5.1 Simulink仿真简介158

5.1.1 MATLAB中的仿真模块库160

5.1.2仿真模型图的构建161

5.1.3动态系统的Simulink仿真167

5.2模糊控制系统的设计与MATLAB仿真173

5.2.1 FIS与仿真的连接174

5.2.2设计模型控制系统的Simulink模型图177

5.2.3仿真对系统的分析185

第6章C语言与模糊逻辑工具箱的接口应用194

6.1 fis.c简介194

6.2 fismain.c简介200

6.3 MATLAB模糊推理系统C程序接口举例201

第7章MATLAB模糊逻辑系统设计及应用204

7.1自适应神经网络模糊系统设计204

7.1.1自适应神经模糊系统简述204

7.1.2 MATLAB的自适应神经模糊推理系统设计的anfis和 genfisl函数206

7.1.3 MATLAB辅助ANFIS设计及应用213

7.1.4 MATLAB工具箱的anfissedit图形界面工具223

7.2 Sugeno型模糊推理系统的应用229

7.2.1 Sugeno型模糊推理系统的应用举例229

7.2.2 Sugeno型系统与Mamdani型系统的比较232

7.3 MATLAB实现与模糊聚类应用232

7.3.1 MATLAB图形化模糊聚类工具概述233

7.3.2减法聚类及实例234

7.3.3模糊C-均值聚类241

7.4用ANFIS建立FIS举例244

第8章 神经网络在MATLAB模糊控制设计中的应用255

8.1神经网络的基本原理255

8.1.1神经网络的发展史255

8.1.2神经元生理结构256

8.1.3神经元的功能特点257

8.1.4神经元的数学模型257

8.1.5神经网络模型的学习方法259

8.1.6感知器的学习算法261

8.1.7神经网络学习的梯度算法263

8.1.8人工神经网络模型265

8.1.9反射传播学习的BP算法266

8.2模糊神经网络的应用271

8.2.1算术模糊神经网络的应用271

8.2.2逻辑模糊神经网络的应用273

8.2.3混合模糊神经网络的应用274

8.3遗传算法的应用277

8.3.1遗传算法的概述277

8.3.2遗传算法的原理278

8.3.3模糊神经网络的遗传学习算法280

8.4神经模糊控制系统283

8.4.1神经模糊控制器284

8.4.2神经模糊控制器的学习算法288

8.4.3多种神经元组成的神经模糊控制器290

第9章MATLAB模糊设计系统应用举例295

9.1二关节机械手的逆运动学建模295

9.1.1问题的全面分析295

9.1.2 MATLAB自适应神经网络模糊系统295

9.2模糊自适应消噪301

9.2.1问题全面分析301

9.2.2 ANFIS应用消噪302

9.3小车倒摆模糊系统控制306

9.3.1概述306

9.3.2问题的全面分析306

9.3.3 MATLAB建模设计307

9.4模糊聚类在地质科学中的应用315

9.4.1问题全面分析315

9.4.2岩石的MATLAB模糊C-聚类316

第10章 模糊理论及模糊优化的应用320

10.1模糊理论在图像处理中的应用320

10.1.1概述320

10.1.2图像处理中的模糊理论320

10.1.3模糊系统与神经网络的融合321

10.1.4模糊神经网络的滤波器设计322

10.2模糊优化的应用325

10.2.1 MATLAB优化工具箱的应用325

10.2.2闭式标准斜齿圆柱齿轮模糊优化举例333

10.2.3普通圆柱蜗杆传动多目标模糊优化举例339

参考文献344