具体描述
智能控制是一门新兴的交叉学科，神经—模糊和软计算正是该学科发展和研究的关键技术内容。本书系统地介绍了近年来最新发展的神经—模糊和软计算的基本理论及其应用。全书共22章，内容包括：模糊逻辑的基本理论和术语；系统辨识理论和多种先进的优化技术的综述；各种各样的神经元网络实现思想和原理；模糊—神经元网络的结构辨识和模糊建模方法；各种神经—模糊控制器设计技术以及各种典型的工程应用实例等。 本书取材新颖，内容深入浅出，便于自学与应用，可作为信息、自动化及计算机应用等专业的本科生或研究生的教材及参考书，也可供有关教师和科技工作者参考。
作者简介
目录信息
读后感
对模糊数学的介绍非常明快清楚，在优化计算的基础上介绍神经网络这一部分则更加精彩，本书的遗憾在于没有更新。
评分对模糊数学的介绍非常明快清楚，在优化计算的基础上介绍神经网络这一部分则更加精彩，本书的遗憾在于没有更新。
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用户评价
我是一名从事数据科学工作的从业者，经常需要处理大量的、包含噪声和不确定性的数据。在数据分析和建模过程中，我发现单纯依靠统计学方法有时难以捕捉数据中潜在的复杂关系和非线性特征。而机器学习中的神经网络，虽然在特征提取和模式识别方面表现出色，但其模型的解释性往往较差。我一直对“模糊”和“软计算”的概念很感兴趣，它们似乎能够提供一种更灵活、更易于理解的数据处理和建模方法。我希望这本书能够深入介绍神经—模糊系统，特别是如何利用神经网络的强大学习能力来构建和优化模糊推理系统。例如，我非常想了解如何使用神经网络来自动学习模糊规则，以及如何调整隶属函数的形状以更好地拟合数据。同时，软计算的理念，如容忍不精确性、处理模糊性等，对于处理现实世界中的嘈杂数据至关重要。我希望书中能够详细阐述软计算如何在神经—模糊系统中发挥作用，例如如何提高模型的鲁棒性、适应性和泛化能力。我期待书中能够提供一些具体的算法和模型，例如模糊神经网络、自适应模糊逻辑系统等，并附带一些实际的数据集应用案例，帮助我将这些理论知识转化为实践技能。
评分我一直在思考如何让机器更好地理解和处理那些模糊、不确定的信息，这些信息在人类的日常交流和决策中扮演着重要的角色。模糊逻辑的引入为解决这类问题提供了一种思路，而神经网络则展现了强大的学习和模式识别能力。因此，将这两者结合，构建出“神经—模糊”系统，在我看来是一种非常有前景的发展方向。我希望这本书能够提供一个系统的框架，让我能够深入理解神经—模糊系统的构建原理，例如如何利用神经网络来学习模糊规则，以及如何将模糊逻辑的推理过程与神经网络的计算相结合。我特别关注书中是否会介绍如何利用软计算的理念来增强神经—模糊系统的性能。软计算强调容忍不精确性、不确定性和局部近似性，这对于构建在复杂、多变的真实环境中能够稳定工作的智能系统至关重要。我希望书中能够详细阐述软计算的原则如何在神经—模糊系统中发挥作用，例如如何提高系统的鲁棒性、适应性和泛化能力。我期待书中能够包含一些具体的算法和模型，例如模糊神经网络、自适应模糊推理系统等，并附带一些实际的应用案例，以便我能够更好地掌握和应用这些技术。
评分这本书的封面设计就吸引了我，那种深邃的蓝色和抽象的线条，仿佛预示着即将探索的奥秘。我是一名对人工智能领域充满好奇心的爱好者，尤其是那些能够模拟人类智能，甚至超越我们既有认知的技术。我一直对“模糊”和“软计算”这两个概念感到着迷，它们挑战了我们对精确和逻辑的固有思维方式。这本书的名字，将“神经”与“模糊”和“软计算”巧妙地结合在一起，让我产生了一种强烈的求知欲。我迫不及待地想了解，神经网络的强大学习能力，是如何与模糊逻辑的灵活处理能力相结合，又如何在软计算的框架下，构建出更具鲁棒性、适应性和智能性的系统。我希望这本书能够深入浅出地解释这些复杂的概念，并提供一些实际的应用案例，让我能够更好地理解它们是如何在现实世界中发挥作用的。例如，我曾听说过模糊逻辑在控制系统中的应用，比如家电的智能调节，或者在机器人技术中的应用，让它们能够更自然地与环境互动。而神经网络，更是深度学习的基石，驱动着图像识别、自然语言处理等前沿技术的发展。这本书能否揭示这三者之间千丝万缕的联系，构建出一个完整的知识图谱，是我最期待的。我希望作者能够用生动的语言，配以清晰的图示，将那些抽象的数学模型和算法，转化为易于理解的知识，让我这个非专业背景的读者也能有所收获。我期望这本书不仅仅是一本理论性的著作，更是一本能够激发我思考和实践的指南。
评分我是一位对智能控制系统充满热情的工程师，一直致力于开发更先进、更可靠的控制策略。在我的工作实践中，我发现很多控制对象和环境都具有高度的非线性、时变性以及不确定性，使得传统的基于精确数学模型的控制方法难以胜任。模糊逻辑控制因其能够处理模糊信息和非精确模型而备受青睐，但其规则的获取和参数的优化往往依赖于专家的经验，效率较低。而神经网络，特别是深度学习，在学习复杂模式和进行非线性映射方面表现出色。因此，我一直渴望找到一本能够系统地介绍如何将神经网络与模糊逻辑相结合，以实现更强大、更智能的控制系统的书籍。我非常希望这本书能够详细阐述神经—模糊控制器的原理，包括如何利用神经网络来学习模糊规则、隶属函数，以及如何构建自适应和在线学习的神经—模糊控制器。我期待书中能够提供一些经典的神经—模糊控制器模型，例如基于反向传播算法的模糊神经网络，或者基于遗传算法优化的模糊系统。此外，我也希望书中能够包含一些实际的工程应用案例，例如在机器人控制、过程控制、自动驾驶等领域的应用，以帮助我更好地理解和应用这些技术。
评分我最近在进行一项关于智能决策系统的研究，需要借鉴不同 AI 技术来构建一个能够处理不确定性和模糊信息的系统。在搜寻相关资料的过程中，我偶然发现了这本《神经—模糊和软计算》。从书名来看，它似乎能够解决我目前面临的许多挑战。我特别关注书中关于如何将神经网络的自学习能力与模糊逻辑的解释性相结合的论述。传统意义上的神经网络模型，尤其是深度学习模型，往往被诟病其“黑箱”特性，即难以解释其决策过程。而模糊逻辑，恰恰以其易于人类理解的规则和推理过程而著称。我希望这本书能够提供一种途径，让我们可以利用神经网络强大的数据处理能力，来构建出具有良好解释性的模糊系统。比如说，能否通过神经网络来自动生成模糊规则集，或者调整模糊隶属函数的形状？同时，我也很好奇软计算的理念是如何贯穿其中的。软计算强调容忍不精确性、不确定性和局部近似性，这在现实世界的许多问题中是不可避免的。这本书是否会探讨如何利用软计算的思想，来设计更鲁棒、更高效的神经—模糊系统，使其能够应对复杂的、动态变化的环境？我希望书中能够提供一些具体的算法和模型，例如模糊神经网络、自适应模糊推理系统等，并附带一些可以在实际问题中应用的示例。
评分在我对人工智能各个分支的探索过程中，我注意到“神经—模糊”和“软计算”是一个极具潜力的交叉领域。我一直对模糊逻辑在处理人类语言的模糊性和不确定性方面的能力感到惊叹，同时也对神经网络在模式识别和学习能力上的强大表现印象深刻。将两者结合，构建出既能理解模糊信息又能从数据中学习的系统，是我一直以来所期待的。我希望这本书能够为我提供一个清晰的视角，来理解神经—模糊系统是如何协同工作的。例如，我很好奇神经网络是否能够被用来“学习”人类专家的模糊规则，或者如何通过神经网络来优化模糊推理系统中隶属函数的形状和位置。此外，软计算所倡导的容忍不精确性、不确定性和局部近似性的理念，对于构建在复杂、动态环境中稳定运行的智能系统至关重要。我希望这本书能够深入探讨软计算如何在神经—模糊系统中得到体现，例如如何利用软计算的技术来提高系统的鲁棒性、适应性以及泛化能力。我期待书中能够包含一些关于模糊神经网络、自适应模糊推理系统等具体模型和算法的介绍，并附带一些实际应用场景的案例分析，以帮助我更全面地理解和掌握这一技术。
评分我是一名热衷于探索人工智能前沿技术的学生，对那些能够模拟甚至超越人类认知能力的算法和模型尤为着迷。在学习了基础的神经网络和模糊逻辑后，我一直在寻找能够将这两者深度融合，并进一步拓展到更广泛的软计算范畴的知识。这本书的名字《神经—模糊和软计算》恰好满足了我的需求。我非常期待书中能够深入讲解神经—模糊系统的构建原理，例如如何利用神经网络的强大学习能力来自动生成和优化模糊规则，以及如何将模糊逻辑的推理机制嵌入到神经网络的结构中。我希望书中能够提供一些经典的神经—模糊模型，并详细阐述它们的数学基础和实现方法。此外，软计算所倡导的“容忍不精确性、不确定性和局部近似性”的理念，在我看来是构建真正智能的系统的关键。我希望这本书能够清晰地阐释软计算的原则如何在神经—模糊系统中得到体现，例如如何利用软计算技术来提高系统的鲁棒性、适应性和容错能力。我期待书中能够包含一些生动有趣的案例分析，例如在图像识别、语音处理、机器人控制等领域的应用，让我能够更直观地感受到神经—模糊和软计算技术的魅力。
评分在我对人工智能的求知旅程中，“模糊”和“软计算”一直是我特别着迷的概念。我一直认为，人类的智能并非完全基于精确的逻辑，而是充满了对不确定性和模糊性的处理能力。神经网络在模拟这种学习和适应能力方面表现出色，但如何将其与模糊逻辑的灵活性相结合，一直是我想深入了解的。我希望这本书能够系统地阐述神经—模糊系统的理论基础和构建方法。我特别期待书中能够详细介绍如何利用神经网络来学习模糊规则、隶属函数，以及如何构建自适应的模糊推理系统。同时，软计算所倡导的容忍不精确性、不确定性和局部近似性的理念，在我看来是构建真正有用的智能系统的关键。我希望书中能够深入探讨软计算如何在神经—模糊系统中得到体现，例如如何提高系统的鲁棒性、适应性和容错能力。我期待书中能够提供一些实际的应用案例，如在智能控制、模式识别、决策支持等领域的应用，让我能够更直观地感受到神经—模糊和软计算技术的强大力量和广阔前景。
评分作为一名在人工智能领域摸索多年的研究者，我一直在寻找能够系统性地梳理和深化我对“神经—模糊和软计算”这一交叉领域的理解的书籍。市面上关于神经网络的书籍汗牛充栋，关于模糊逻辑和软计算的专著也不少，但能将这三者融会贯通，并从更宏观的视角进行阐述的，却相对较少。我希望这本书能够提供一个清晰的框架，将这些看似独立的理论和技术，有机地整合起来，形成一个完整的知识体系。我对书中关于如何利用神经网络强大的模式识别能力，来学习模糊规则和参数的描述非常感兴趣。这是否意味着，我们可以通过大量数据训练，让神经网络自动“发现”并“学习”最优的模糊控制器？反过来，模糊逻辑和软计算的思想，又如何能够指导和优化神经网络的设计和训练过程？我期待书中能够深入探讨这些相互促进、相互补充的关系。此外，我希望书中能够涵盖最新的研究进展和应用实例，让我能够了解这个领域当前的发展趋势以及未来的潜力。例如，在医疗诊断、金融风险评估、智能交通系统等领域，神经—模糊和软计算技术是否已经展现出超越传统方法的优势？我更关注的是，书中是否能提供一些实用的算法和实现细节，让我可以在自己的研究中进行尝试和验证。如果书中能够提供一些代码示例，或者引导读者如何构建和训练自己的神经—模糊模型，那将是极大的福音。
评分作为一个对人工智能伦理和可解释性有着深刻关注的学者，我一直在思考如何构建既强大又透明的智能系统。在我看来，传统的符号逻辑和规则系统虽然解释性强，但在处理海量、高维度、模糊不清的数据时显得力不从心；而以深度学习为代表的连接主义方法，虽然在模式识别和预测方面取得了巨大成功，但其“黑箱”的特性却让人难以对其决策过程进行有效审查和干预。因此，将神经网络的强大建模能力与模糊逻辑的直观性和可解释性相结合，在我看来是解决这一矛盾的关键路径。我希望这本书能够深入探讨这一融合的可能性，并提供理论上的指导和实践上的参考。例如，书中是否会介绍如何通过神经网络来学习模糊规则，以及如何将人类专家的模糊知识融入到神经网络模型中？我特别期待书中能够阐述如何利用模糊逻辑的推理机制，来解释神经网络的内部工作原理，从而增强其透明度。此外，软计算的理念，特别是其对不精确性、不确定性和近似性的包容，对于构建真正能够适应复杂真实世界环境的智能系统至关重要。我希望这本书能够深入挖掘软计算在神经—模糊系统中的作用，例如如何利用软计算的技术来提高系统的鲁棒性、适应性和容错能力。
评分书中对作者提出的ANFIS模型的评价太高了
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