神经网络与模糊控制 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:清华大学出版社作者:张乃尧出品人: 页数:261 译者: 出版时间:1998-10 价格:19.50元装帧:平装 isbn号码:9787302029625 丛书系列:

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具体描述

内容简介

神经网络与模糊控制是两种重要的智能控制技术，它们都能模拟人的智能行为，解决不确定、非线

性、复杂的自动化问题，具有非常广阔的应用前景。本书以智能控制的观点，对神经网络与模糊控制进行

了V综合论述，并分析比较了它们的共性、特性、适用范围和相互结合的途径，以使读者更全面地了解智能

控制领域的最新研究成果。本书选材精炼，论述简明，介绍和分析了大量的应用实例，包括字符识别、股

票预测、旅行商最优路径规划、石灰窑炉辨识、PH值控制、化工反应器故障诊断、机械手、倒立摆、倒车

等，便于读者了解各种技术的应用对象、应用方法以及应用效果。

本书可作为工科有关专业研究生和本科生、电大和业大学生以及工程技术人员的教材或自学读物。

好的，这是一份关于一本假设的、与“神经网络与模糊控制”无关的书籍的详细简介。 --- 《现代光电集成技术与器件设计》导言：光电子时代的基石在信息技术飞速发展的今天，我们正处于一个由光和电子共同驱动的时代。数据传输速率、计算效率以及传感器灵敏度的提升，越来越依赖于对光与物质相互作用的精确控制与高效利用。本书《现代光电集成技术与器件设计》正是聚焦于这一前沿领域，系统性地梳理了从基础物理原理到尖端工程应用的完整知识体系。本书旨在为电子工程、物理学、材料科学以及光电子学领域的研究人员、工程师和高年级学生提供一本全面、深入且兼具实践指导意义的参考资料。第一部分：光电基本原理与材料科学基础本部分为全书奠定坚实的理论基础，深入探讨了光与半导体材料相互作用的基本物理机制，并详细分析了支撑现代光电器件的核心材料特性。第一章：半导体光电效应的量子力学基础本章从量子力学的角度出发，详细阐述了半导体材料中电子-空穴对的产生、复合机制，特别是光激发过程的详细物理模型。重点讨论了直接带隙与间接带隙半导体的能带结构差异，以及这如何决定了材料在发光和光探测应用中的适用性。引入了晶格振动（声子）对光吸收和发射光谱的影响，并对界面缺陷态的能级分布进行了深入的分析，这对理解器件性能的限制至关重要。第二章：关键光电材料的结构与特性本章聚焦于当前光电器件中最常用和最具潜力的新型材料。详细介绍了砷化镓（GaAs）、磷化铟（InP）等III-V族化合物半导体的晶体生长技术（如MOCVD、MBE），以及它们在制造高效率激光器和探测器方面的优势。此外，本书还专门开辟章节讨论了硅基光电子学的发展，包括硅锗（SiGe）合金的光电特性，以及碳化硅（SiC）在高温、高功率光电器件中的应用潜力。对于新兴的二维材料，如石墨烯和过渡金属硫化物（TMDs）在超快光电调制和超灵敏传感方面的探索，也进行了前瞻性的介绍。第三章：异质结与量子阱结构光电器件的性能往往由精巧的异质结结构决定。本章详细分析了不同材料界面处的能带匹配问题，即肖特基势垒和欧姆接触的形成机理。特别强调了量子阱（Quantum Well, QW）结构在能级量子化效应上的应用，解释了如何通过精确控制量子阱的厚度来实现对发射波长和阈值电流的精确调控，这是现代激光二极管设计的核心。第二部分：核心光电器件的设计与制造本部分转向工程应用，详细剖析了实现光信号产生、传输、调制和接收所需的核心器件的设计原理、结构优化以及制造工艺流程。第四章：半导体光源技术——激光器与LED 本章系统阐述了发光二极管（LED）和半导体激光器（Laser Diode, LD）的物理模型。对于LED，侧重于效率提升（如如何解决内部和外部量子效率的瓶颈）。对于激光器，详细介绍了光腔设计，包括法布里-珀罗腔和分布式反馈（DFB）激光器的原理，并深入分析了增益媒质的特性、阈值电流密度、线宽和模式选择的工程方法。此外，还探讨了垂直腔面发射激光器（VCSEL）在光互连和阵列集成中的独特优势。第五章：光探测器与光电导器件光探测器的核心在于将光信号高效转化为电信号。本章对比分析了PIN光电二极管、雪崩光电二极管（APD）以及光电导探测器的结构与工作原理。重点讨论了影响探测器性能的关键参数：响应度、噪声等效功率（NEP）和带宽。针对特定应用（如可见光成像、近红外通信），详细介绍了如何通过材料选择和电学结构设计来优化其性能，以满足高信噪比和高速度的要求。第六章：光波导与集成光学元件随着集成度的提高，光信号在芯片上的传输变得至关重要。本章详细介绍了光波导的理论基础，包括平面光波导（PLW）和脊形波导的模式特性、损耗机制（如散射损耗和吸收损耗）。重点讲解了如何利用光刻和刻蚀技术制造高精度波导结构。同时，本章还涵盖了光耦合器、光开关、光调制器（如电吸收调制器EAM和马赫-曾德尔调制器MZM）的设计与性能优化，它们是高速光通信系统的关键组成部分。第三部分：光电集成系统与前沿应用本部分将目光投向器件的集成化和系统化，探讨如何将多个光电器件集成到一个单一的芯片平台上，以及这些技术在各个领域中的实际应用。第七章：光电混合集成技术（PICs）光电集成电路（PIC）是实现高性能、低成本光子系统的关键。本章详细探讨了不同材料体系（如InP、SiP）的集成工艺流程。重点介绍了异质集成（Heterogeneous Integration）的技术难点，如不同材料层的精确对准、热管理和电学互连。深入分析了无源器件（如波导、分束器）与有源器件（如激光器、调制器）在同一衬底上实现高效耦合和稳定工作的工程策略。第八章：光互连与数据中心应用随着数据中心带宽需求的爆炸式增长，光互连技术正逐步取代传统的电互连。本章分析了片上光互连（On-chip Interconnect）和板间光互连（Board-to-board Optical Links）面临的挑战。讨论了如何利用VCSEL阵列、高速调制器以及光开关矩阵构建高效的交叉点矩阵，实现低延迟、高密度的信号路由。第九章：先进传感与生物光子学光电技术在传感领域的应用日益广泛。本章介绍了利用光纤布拉格光栅（FBG）传感器测量应变和温度的原理，以及基于集成光子芯片的光谱分析仪在化学传感中的应用。特别关注了生物光子学，例如利用表面等离子激元共振（SPR）传感器进行分子检测，以及基于微环谐振腔技术实现高灵敏度的生物标志物快速筛查系统。结语《现代光电集成技术与器件设计》旨在提供一个从微观物理到宏观系统的完整视角。本书强调理论深度与工程实践的紧密结合，通过大量的案例分析和设计实例，帮助读者掌握设计、制造和评估下一代光电器件与系统的核心能力。本书内容聚焦于光、电、材料的交界面，是推动信息技术、能源和医疗健康领域创新的重要参考工具。

作者简介

目录信息

目录
第1章绪论
1.1神经网络的发展和应用
1.2人工神经元模型
1.3用有向图表示神经网络
1.4网络结构及工作方式
1.5神经网络的学习方法
1.5.1学习方式
1.5.2学习算法（学习规则）
1.5.3学习与自适应
习题
参考文献
第2章前馈网络
2.1线性阈值单元
2.2感知器学习算法
2.3多层前馈网络及其函数逼近能力
2.4反向传播学习算法
2.5改进BP算法收敛速度的一些措施
2.6径向基函数网络
2.7应用举例
习题
参考文献
第3章学习理论与网络结构选择
3.1基本概念
3.2推广问题
3.3学习过程的统计性质
3.4函数逼近问题
3.5关于网络规模选择中的几个问题
3.6例题
习题
参考文献
第4章反馈网络与联想存储器
4.1离散的Hopfield网络
4.2联想存储器及其学习
4.3相关学习算法
4.4联想存储器的容量问题
4.5伪逆法
4.6线性规划方法
4.7多余吸引子问题
4.8应用举例
4.9双向联想存储器
习题
参考文献
第5章神经网络用于优化计算
5.1概述
5.2连续Hopfield 网络用于求解TSP
5.3离散Hopfield网络用于求解TSP
5.4神经网络用于求解货流问题
5.5在通信网络中的应用举例
习题
参考文献
第6章自组织网络
6.1主成份分析
6.2自组织特征映射
6.3向量量化
6.4广义学习向量量化算法
6.5应用举例――指纹识别
习题
参考文献
第7章动态信号与系统的处理
7.1引言
7.2带延时单元的网络
7.3时空神经元模型
7.4部分反馈网络
7.5学习问题
7.6应用举例
习题
参考文献
第8章全局优化
8.1引言
8.2随机梯度法
8.3模拟退火算法
8.4遗传算法
8.5遗传算法机理的分析
8.6讨论
8.7应用举例
习题
参考文献
第9章神经网络用于非线性
系统辨识
9.1概述
9.2基于NARMA模型的辨识方法
9.2.1问题描述
9.2.2NARMA模型的参数辨识
9.2.3系统辨识的并联模式与
串－并联模式
9.2.4系统Ⅲ辨识的仿真实验
9.3通用辨识模型和动态BP算法
9.3.1通用辨识模型
9.3.2动态BP算法
9.4石灰窑炉的神经网络模型
9.4.1石灰窑炉的生产过程
9.4.2石灰窑的数学模型
9.4.3石灰窑的神经网络模型
习题
参考文献
第10章神经网络用于非线性控制
10.1概述
10.2控制方案
10.2.1监督控制
10.2.2直接逆控制
10.2.3内模控制
10.2.4模型预报控制
10.2.5模型参考控制
10.2.6再励学习控制
10.2.7自学习控制与自适
应控制
10.3内模控制及其在石灰窑炉中
的应用
10.3.1内模控制系统的分析
与设计
10.3.2基于神经网络的内
模控制
10.3.3石灰窑炉的内模控制
10.4模型预报控制及其在pH值控
制中的应用
10.4.1模型预报控制的基
本原理
10.4.2动态矩阵控制（DMC）
10.4.3pH值的神经网络模
型预报控制
习题
参考文献
第11章神经网络用于机器人控制
11.1机器人的控制问题
11.2CMAC网络
11.2.1模型结构
11.2.2工作原理
11.2.3学习算法
11.3用CMAC网络解决机械手的逆
运动学问题
11.3.1三关节机械手在二维
平面的运动
11.3.2解决方案
11.3.3机械手的正模型NN
11.3.4机械手的逆模型NN
11.3.5仿真实验
11.4用CMAC网络解决机械手的逆
动力学问题
11.4.1二关节机械手的伺
服控制
11.4.2控制方案
11.4.3仿真实验结果
11.4.4CMAC设计参数对控制
性能的影响
11.4.5控制系统的鲁棒性和自
适应能力
11.4.6CMAC网络的优缺点
习题
参考文献
第12章模糊数学基础
12.1概述
12.2模糊集合
12.2.1模糊集合的定义
12.2.2模糊集合的表示法
12.2.3常用的隶属函数
12.2.4模糊集合的基本运算
12.2.5分解定理
12.2.6扩张定理
12.3模糊关系
12.3.1模糊关系的定义
12.3.2模糊关系的运算
12.3.3模糊关系的性质
12.4模糊推理
12.4.1广义前向推理和广义
反向推理
12.4.2模糊命题
12.4.3模糊蕴含
12.4.4模糊推理
习题
参考文献
第13章模糊控制理论
13.1模糊控制器的基本结构
13.2D－FC 的工作原理
13.3CFC 的工作原理
13.4模糊控制器的种类和设计参数
13.4.1D－FC和C－FC
13.4.2PD，PI，PID型的模糊
控制器
13.4.3控制规则的三种类型
13.4.4模糊控制器的主要设
计因素
13.4.5模糊控制的特点和理论
研究问题
13.5典型模糊控制器的结构分析
13.5.1概述
13.5.2典型模糊控制器及其
设计参数
13.5.3典型模糊控制器的
结构特性
13.5.4对模糊控制器的几
点认识
13.6模糊控制系统的稳定性分析和
设计方法
13.6.1模糊系统的TS模型
13.6.2模糊方块图
13.6.3稳定性分析
13.6.4设计方法
习题
参考文献
第14章模糊神经网络用于非线性
系统建模和故障诊断
14.1模糊系统与神经网络
14.2模糊系统的函数逼近能力
14.2.1模糊基函数
14.2.2模糊系统的通用逼近性
14.3用神经网络来构造模糊系统
14.4用模糊神经网络辨识非线性系统
14.4.1实验对象
14.4.2结构辨识
14.4.3参数辨识
14.5CSTR控制系统的在线故障诊断
14.5.1CSTR控制系统简介
14.5.2故障诊断的方案
14.5.3故障诊断实验结果
习题
参考文献
第15章基于神经网络的模糊自
适应控制
15.1概述
15.2用DCL算法从数据中提取
模糊规则
15.2.1倒车实验
15.2.2倒车的模糊控制
15.2.3DCL学习算法
15.2.4从输入输出数据中提取
模糊规则
15.3基于模糊神经网络的模型参考自
适应控制
15.3.1基于模糊神经网络的
MRAC方案
15.3.2模糊神经网络结构
15.3.3模糊神经网络的
学习方法
15.3.4自适应学习率
15.3.5非线性对象的模糊自适
应控制实验
15.4采用再励学习的模糊自适应控制
15.4.1GARIC的系统结构
15.4.2GARIC的工作原理
15.4.3GARIC的学习方法
15.4.4倒立摆的自适应控
制实验
习题
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

☆☆☆☆☆

用户评价

☆☆☆☆☆

从作者的行文风格来看，我能感受到一种深厚的学术积累和对教学艺术的执着追求。全书的语言风格非常沉稳、客观，但又不乏一种内在的热情。这种热情不是那种浮夸的口号式鼓动，而是一种对科学真理的敬畏和探索的渴望。特别是在探讨算法的局限性和未来发展方向时，作者展现出了高度的批判性思维。他没有将任何一种技术神化，而是坦诚地指出了现有模型的不足之处以及潜在的改进空间。这种求真务实的态度，对于希望从事前沿研究的读者来说，无疑是极其宝贵的指引。它教会我们不仅要掌握已有的知识，更要学会如何质疑和超越。读完后，我感觉自己不仅仅掌握了一套控制理论，更重要的是，被植入了一种严谨的、面向未来的科学探究精神。

☆☆☆☆☆

阅读过程中，我发现作者在处理复杂概念时展现出一种独特的、近乎艺术的清晰度。那些原本我认为需要耗费数小时才能理解的数学推导，在作者的笔下，似乎被拆解成了一个个可以轻松消化的微小步骤。特别是涉及到隶属度函数和模糊推理系统的构建部分，我之前在其他资料中看到的解释总是显得干巴巴、冷冰冰的，而这本书通过引入一些生活化的情境模拟，比如对“热”或者“快”的模糊判断，让这些理论概念瞬间鲜活了起来。这种强调直觉理解，而非单纯依赖公式记忆的教学方法，极大地降低了学习的门槛。我感觉自己正在学习的不是一堆冰冷的算法，而是一套全新的、描述不确定性世界的逻辑工具。这种体验非常独特，它让我在面对那些看似无解的工程问题时，多了一份从容和自信，因为我知道自己已经掌握了处理模糊信息的有效武器。

☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度远超我的预期，它不仅仅是一本入门读物，更像是一份结构严谨的知识地图。我尤其欣赏它在系统性方面的构建。章节之间的逻辑递进是层层递进的，仿佛在精心设计的迷宫中引导读者前进。比如，在讲解完基础的激活函数之后，作者紧接着就引入了反向传播算法的优化策略，这种紧凑的编排方式极大地提升了学习效率。我感觉自己不是在被动地接受知识灌输，而是在主动地参与一场思维的探险。更值得称赞的是，书中的案例选择非常具有代表性，无论是工业过程的优化还是数据分类的难题，都被剖析得淋漓尽致。这些案例的分析不仅仅停留在“是什么”的层面，更深入挖掘了“为什么”以及“如何更好地做”，这种对细节的打磨和对核心思想的坚持，使得这本书的理论价值和应用价值都得到了最大程度的体现，让人读后能立刻感受到自己的知识结构得到了实质性的扩充和强化。

☆☆☆☆☆

这本书的封面设计实在太引人注目了，那种深邃的蓝色调配上跳跃的红色线条，立刻就给人一种高深莫测但又充满活力的感觉。我原本是带着一丝忐忑翻开它的，毕竟“神经网络”和“模糊控制”这两个词汇本身就带着一种令人生畏的专业感。然而，一进入正文，我惊讶地发现作者的叙述方式极其平易近人。它没有一开始就抛出复杂的数学公式和晦涩难懂的理论，而是从一个非常宏观的、贴近实际工程应用的视角切入，仿佛在娓娓道来一个关于“如何让机器像人一样思考和决策”的故事。特别是关于早期感知器模型的介绍部分，作者用非常形象的比喻，将那些抽象的权重和偏差变得触手可及，让我这个初学者也能迅速建立起一个清晰的认知框架。阅读体验非常流畅，文字间的节奏感把握得恰到好处，不会让人感到拖沓，也不会因为信息量过大而感到窒息。它成功地架起了一座连接理论与实践的桥梁，让人对接下来的复杂内容充满了期待，而不是恐惧。

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这本书的排版和插图设计也为整体阅读体验加分不少。在技术书籍中，清晰的图示往往是理解复杂流程的关键。这里的图表设计极为精良，线条简洁有力，关键的信号流向和数据处理节点标注得一清二楚，完全没有那种为了凑版面而强加的劣质插图。例如，在对比不同模糊逻辑控制器结构图时，作者巧妙地运用了色彩和层次感，使得不同模块之间的交互关系一目了然。此外，字体和行距的选择也体现了出版方的专业性，长时间阅读下来，眼睛的疲劳感明显减轻。这表明编辑和设计团队对目标读者群体有着深刻的理解，他们明白技术读者需要的是高效、无干扰的信息传递。这种对细节的关注，从侧面印证了书中内容的严谨性，让整个阅读过程变成了一种享受，而不是煎熬。

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