模糊控制技术及其应用

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出版者:江西科学技术出版社
作者:
出品人:
页数:234
译者:
出版时间:1997-09
价格:20.00
装帧:平装
isbn号码:9787539012278
丛书系列:
图书标签:
  • 好东西
  • 模糊控制
  • 控制技术
  • 自动控制
  • 人工智能
  • 工程应用
  • 智能系统
  • 工业控制
  • 算法设计
  • 系统仿真
  • 应用案例
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具体描述

内容提要

本书从工程应用角度出发,系

统全面地论述了模糊控制及其应用

的最新研究成果。包括模糊控制的

起源,发展和现状;模糊控制器的

工作原理和设计方法;单变量模糊

控制器;自适应模糊控制器;多变

量模糊控制器的设计思想、结构组

成和具体工程实现方法;模糊控制

系统的稳定性及语言分析;模糊控

制的实现方式及模糊控制的典型应

用实例。

《智能系统设计原理》 在日新月异的技术浪潮中,构建能够自主感知、理解并响应复杂环境的智能系统已成为现代工程领域的核心挑战。本书《智能系统设计原理》深入探讨了这一前沿领域的基础理论、关键技术及其广泛的应用前景。我们旨在为读者提供一个系统性的视角,揭示如何从根本上理解和设计各类智能系统,无论其应用领域是自动化制造、智能交通、医疗健康,抑或是环境保护。 本书的首篇聚焦于智能系统的基本概念与架构。我们将从“智能”的本质出发,解析智能体(Agent)的概念、行为模式及其与环境的交互方式。读者将了解什么是感知(Perception)、推理(Reasoning)和行动(Action),以及这些核心功能如何在系统层面协同工作。我们将介绍常见的智能系统架构,如基于规则的系统、基于模型的系统以及混合系统,并分析它们各自的优势与局限性。通过对这些基础知识的梳理,读者能够建立起对智能系统整体框架的清晰认知。 第二篇深入剖析了数据驱动的智能系统设计。在当今大数据时代,数据是智能的基石。本篇将详细介绍各种类型的数据采集、预处理与特征工程技术,为后续的智能算法奠定基础。我们重点关注机器学习(Machine Learning)的核心方法,包括监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)。读者将学习到线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、聚类算法(如K-Means)、主成分分析(PCA)等经典算法的原理与实现。此外,我们还将介绍深度学习(Deep Learning)的最新进展,如卷积神经网络(CNN)在图像识别中的应用,循环神经网络(RNN)在序列数据处理中的能力,以及Transformer模型在自然语言处理(NLP)领域的突破性贡献。本书将通过丰富的案例,展示如何利用这些强大的学习工具构建具有预测、分类、聚类、降维等功能的智能模块。 第三篇着力于基于推理与知识的智能系统。除了从数据中学习,很多智能系统还需要利用人类已有的知识和逻辑推理能力。本篇将介绍知识表示(Knowledge Representation)的方法,包括逻辑表示(如谓词逻辑、描述逻辑)、语义网络、框架表示等。我们将探讨推理引擎(Inference Engine)的设计,学习如何构建专家系统(Expert Systems),通过前向推理、后向推理等机制解决复杂问题。此外,我们还将讨论搜索算法(Search Algorithms),如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、A搜索等,它们在规划、路径查找等问题中扮演着至关重要的角色。本篇将引导读者理解如何将领域知识转化为机器可理解的形式,并赋予系统进行逻辑判断和决策的能力。 第四篇探讨了多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)的设计与协作。在许多现实场景中,单个智能体不足以完成复杂任务,需要多个智能体协同工作。本篇将介绍多智能体系统的基本概念,包括智能体的自主性、交互性以及群体行为。我们将深入研究智能体间的通信与协调机制,如协商(Negotiation)、拍卖(Auction)、契约网(Contract Net)等。读者将了解如何设计分散式决策和全局优化策略,实现复杂任务的分解、分配与执行。本篇还将涉及博弈论(Game Theory)在多智能体系统中的应用,分析智能体间的策略选择和均衡状态,为构建高效协同的智能群体提供理论指导。 第五篇关注智能系统的优化与控制。无论是追求效率、精度还是鲁棒性,优化和控制始终是智能系统设计的关键环节。我们将介绍优化算法(Optimization Algorithms),包括遗传算法(Genetic Algorithms)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization)、模拟退火(Simulated Annealing)等启发式搜索方法,以及它们在参数调优、组合优化等方面的应用。同时,本篇还将介绍控制理论(Control Theory)在智能系统中的应用,如PID控制、模型预测控制(MPC)等,以及如何结合学习方法实现自适应控制和鲁棒控制,确保系统在动态变化的环境中稳定运行。 第六篇聚焦于智能系统的应用与案例分析。理论知识最终需要落地到实际应用。本篇将通过一系列跨学科的案例,展示智能系统设计的实际价值。我们将涵盖智能制造中的应用,如机器人自主导航、生产流程优化、预测性维护;智能交通领域,如自动驾驶车辆的感知与决策、交通流量预测与调度;医疗健康方面,如疾病诊断辅助、个性化治疗方案推荐、药物研发;以及环境保护中的应用,如环境监测与污染预警、资源管理优化。每个案例都将深入分析其面临的挑战、采用的核心技术以及取得的成果,帮助读者将所学知识与实际问题相结合。 本书的特色在于其系统性、前沿性和实践性。我们不仅介绍了智能系统设计的基础原理,还紧跟技术发展的最新动态,涵盖了当前热门的机器学习和深度学习技术。同时,本书强调理论与实践的结合,通过大量的案例分析,使读者能够更直观地理解抽象概念,并为解决实际工程问题提供可操作的思路。我们力求以严谨的逻辑、清晰的语言和丰富的图示,为读者构建一个全面而深入的智能系统设计知识体系。 本书适合于计算机科学、自动化、电子工程、人工智能等相关专业的本科生、研究生,以及在相关领域工作的工程师、研究人员和技术爱好者。无论您是希望入门智能系统设计,还是寻求深化专业知识,亦或是探索前沿技术应用,本书都将是您宝贵的参考。通过阅读《智能系统设计原理》,您将掌握构建未来智能世界的关键能力。

作者简介

作者简介

杨辉,1965年3月出生,1985年毕业于江

西工业大学工业自动化专业,1987年获东北大

学自动控制专业工学硕士学位。现为江西省科

学院机电仪一体化研究开发中心副研究员。

主要从事模糊控制与智能控制理论及其应用、机电仪一体化的研究

开发工作。主持承担并完成了多项国家、省

级及横向课题的研究。获国家“八五”科技攻

关重大科技成果一项。

王金章,1960年毕业于东北大学工业企

业自动化专业,多年来在东北大学从事工业

自动化的教学和研究工作,主要研究方向为

自适应控制和模糊控制理论及其应用。

曾先后到日本、美国、匈牙利、罗马尼亚参加国

际学术会议和进行学术交流活动。现为中国系统

工程学会过程系统工程委员会委员,沈阳市自动

化学会副理事长,东北大学教授。

目录信息

目录
第一章 模糊控制理论基础
1.1 普通集合与模糊集合
1.1.1普通集合及其运算
1.1.2模糊集合及其运算
1.2 模糊关系、模糊矩阵与模糊变换
1.2.1模糊关系、模糊矩阵
1.2.2模糊变换
1.3 模糊逻辑及函数
1.3.1模糊逻辑
1.3.2模糊逻辑的运算
1.3.3模糊逻辑公式
1.3.4模糊逻辑函数
1.4 模糊语言
1.4.1语言变量
1.4.2模糊算子
1.5 模糊推理
1.5.1模糊推理的CRI法
1.5.2模糊条件语句及其推理方法
第二章 模糊自动控制的工作原理和设计方法
2.1 模糊自动控制的工作原理
2.2 模糊控制器的结构设计
2.3 精确量的模糊化
2.4 模糊控制器的控制算法
2.4.1基于操作人员的经验和控制工程师知识的模糊控制算法
2.4.2基于操作人员控制作用的模糊控制算法
2.4.3基于被控对象模糊模型的模糊控制算法
2.5 模糊量的判决方法
第三章 单变量模糊控制器
3.1 状态评价模糊控制器
3.1.1一个实用的单输出模糊控制器
3.1.2单变量模糊控制器的简便算法
3.2 预测模糊控制器
3.3 模糊动态系统及其控制
3.3.1模糊动态系统模型
3.3.2模糊关系方程的解法和模糊控制系统的综合
3.4 模糊线性复合控制
第四章 自适应模糊控制
4.1 基于规则修改的自适应模糊控制器
4.1.1自组织模糊控制器
4.1.2带修正因子的自适应模糊控制器
4.2 参数自校正模糊控制器
4.2.1控制器参数与系统输出特性的关系
4.2.2参数自整定算法
4.2.3仿真实验
4.3 模型参考模糊自适应控制
4.4 神经网络自学习模糊控制器
4.4.1神经网络的基本原理
4.4.2神经网络的学习算法
4.4.3神经网络模糊控制器
第五章 多变量模糊控制器
5.1 多变量模糊控制系统的结构
5.1.1多变量开环模糊控制系统的结构
5.1.2多变量系统的联接
5.1.3多变量闭环模糊控制系统的结构
5.2 多变量模糊控制器
5.2.1模糊控制器的简化算法
5.2.2基于规则分解的多变量模糊控制器
5.3 多变量模糊控制的实现
5.3.1多变量解耦模糊控制系统
5.3.2多变量模糊控制系统仿真
第六章 模糊控制系统的稳定性分析
6.1 系统的稳定性
6.2 模糊控制系统的描述函数分析
6.2.1非线性特性的描述函数
6.2.2非线性控制系统的描述函数分析
6.2.3模糊控制器的多值继电器模拟
6.2.4基于模糊控制器代数模型的系统稳定性分析
6.3 模糊控制系统的波波夫稳定性分析
6.3.1波波夫稳定判据
6.3.2模糊控制系统波波夫稳定性分析
6.4 李雅普诺夫分析法
6.4.1判定系统稳定性的李雅普诺夫方法
6.4.2模糊控制系统的李雅普诺夫分析
6.4.3基于李雅普诺夫第二法的模糊控制器设计
6.5 模糊动态系统的稳定性分析
6.5.1基本概念
6.5.2模糊动态系统的能量
6.5.3模糊动态系统的稳定性
第七章 模糊控制系统的语言分析与综合
7.1 模糊系统的语言模型
7.2 模糊系统的语言分析
7.2.1语言稳定状态分析
7.2.2语言动态特性分析
7.2.3闭环系统的语言分析
7.3 模糊控制器的语言综合
第八章 模糊控制在工程控制中的应用
8.1 模糊控制实现方式
8.1.1单片机模糊控制方式
8.1.2模糊单片机
8.2 模糊-PID控制器在蒸气养护窑温度控制中的应用
8.3 自组织模糊控制器在电弧炉电极调节系统中的应用
8.4 模糊控制在轧机厚度自动控制系统中的应用
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书给我带来的,是一种从“精确”到“模糊”再到“更智能”的认知飞跃。我一直以来接触的控制理论,大多侧重于精确的数学模型和严格的逻辑推导。然而,当接触到这本书后,我才意识到,在许多现实世界的复杂系统中,建立精确的模型往往是困难甚至不可能的。模糊控制技术,正是为解决这些挑战而生。作者在书中非常巧妙地循序渐进地展开论述,从模糊集合论的基础出发,逐步深入到模糊逻辑、模糊规则的构建,以及模糊推理的实现。他用生动形象的比喻,将“隶属度”这个抽象的概念解释得非常透彻,比如“一个物体有多‘高’”,而不是简单的“高”或“不高”。这种对现实世界“模糊性”的数学化描述,让我对模糊控制的本质有了更深刻的理解。书中大量的案例分析,更是将模糊控制的理论优势展现在眼前。例如,在描述如何用模糊控制器控制列车自动驾驶时,作者详细解释了如何根据列车速度、轨道坡度、乘客舒适度等多种模糊输入,通过一系列模糊规则,最终输出精准的加速、减速或制动指令。这种“以人为本”的控制思路,让我对未来智能控制系统的发展有了更深的期待。这本书不仅教会了我模糊控制的“是什么”和“怎么做”,更重要的是,它启示我如何用一种更灵活、更具适应性的方式来思考和解决工程问题。

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这本书给我的感觉,更像是一本开启智慧之门的钥匙,它让我看到了传统控制理论之外的另一片广阔天地。起初,我对于“模糊”这个词汇,总觉得有些虚无缥缈,担心它会脱离实际,变成空中楼阁。然而,随着阅读的深入,我逐渐被书中严谨的逻辑和丰富的实例所折服。作者对于模糊集合和隶属函数的阐释,是如此的细腻和清晰,他不仅仅是给出了数学定义,更通过大量的图示和类比,帮助读者理解这些抽象概念的物理意义。例如,在描述“温度高”这个模糊概念时,作者并没有简单地设定一个阈值,而是构建了一个平滑过渡的隶属函数,这使得系统在判断温度高低时,能够更加灵活和适应性强。此外,书中关于模糊推理过程的讲解,也堪称精妙。从模糊化、模糊规则推理到解模糊,每一步的转换都显得那么自然而合乎逻辑,仿佛是把人类的直观判断过程,用数学语言进行了优雅的重现。而贯穿全书的对实际应用的探讨,更是将模糊控制的理论价值体现得淋漓尽致。无论是航空航天领域的姿态控制,还是医疗器械的精准操作,亦或是环境保护的智能监测,书中列举的案例都充分展示了模糊控制在处理复杂、非线性、不确定性系统时的优越性。这本书不仅仅是一本技术手册,更是一本关于如何用更“智能”的方式解决工程问题的哲学指南。

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读完这本书,我对“模糊”这个概念的理解,已经从最初的模糊不清,演变成了清晰而深刻的认识。这本书以一种非常独特且引人入胜的方式,将模糊控制技术这一抽象的概念,以一种极具可操作性的方式呈现给了读者。作者在阐述模糊逻辑的起源和发展时,并没有陷入枯燥的历史叙述,而是巧妙地将其与人类的认知模式联系起来,使得读者能够轻易地理解其核心思想——如何模拟人类的模糊判断能力来解决工程问题。书中对隶属函数类型的多样性和选择策略的讨论,让我对如何精确地“模糊化”一个真实世界的量有了更深入的理解。例如,针对不同的应用场景,如何选择合适的隶属函数形状(如三角形、梯形、高斯函数等),以及如何调整其参数,以达到最佳的控制效果。此外,书中对模糊规则的建立和优化过程的讲解,也为我打开了新的思路。它不仅仅是简单地罗列“IF-THEN”规则,而是强调了规则的系统性、完备性和鲁棒性,以及如何通过学习和调整来优化规则库。最令我印象深刻的是,书中对不同类型模糊控制器的介绍,如Mamdani型和Sugeno型,并详细比较了它们的优缺点和适用范围。这些深入的理论分析,辅以大量贴近实际的工业应用案例,如电机调速、机械臂运动控制、水处理厂的pH值调节等,让我对模糊控制技术在解决复杂工程问题中的强大能力有了全新的认识,也激发了我将其应用于我所感兴趣的特定领域的渴望。

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这本书在我看来,不仅仅是一本关于模糊控制技术的教材,更是一本关于如何理解和应对复杂世界的指南。作者在书中展现出的对模糊控制理论的深刻洞见,以及对实际应用场景的敏锐把握,让我受益匪浅。从最初对模糊集合和隶属函数的初步认识,到理解模糊逻辑运算的精妙之处,再到掌握如何构建有效的模糊规则库,整个学习过程都显得异常流畅和富有启发性。我尤其欣赏书中对“泛化能力”和“鲁棒性”的强调。模糊控制系统之所以能够广泛应用于各种复杂系统,正是因为它能够有效地处理不确定性和噪声,并对参数变化具有一定的容忍度。作者通过对各种模糊控制器(如Mamdani型、Sugeno型)的深入分析和比较,为读者提供了如何根据具体应用场景选择最合适控制器的指导。书中列举的成功案例,从工业生产的自动化,到航空航天领域的飞行控制,再到家用电器的智能化升级,都生动地展现了模糊控制技术的强大应用潜力和价值。这些案例的分析不仅仅是简单地罗列,而是深入剖析了模糊控制在其中所扮演的关键角色,以及它如何优化了系统的性能和用户体验。这本书让我意识到,模糊控制并非是“不精确”的代名词,而是一种“更加智能”的控制策略,它能够模拟人类的经验和直觉,从而在许多传统控制方法难以奏效的领域取得突破。

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初次翻开这本书,我就被它引人入胜的标题所吸引:“模糊控制技术及其应用”。尽管我对模糊控制的了解尚浅,但这个标题本身就预示着一场知识的探索之旅。我期待着能够深入理解模糊控制的核心思想,它是如何从人类模糊的思维方式中汲取灵感,并将其转化为精确的控制策略的。我希望这本书能够详尽地解释模糊集合、隶属函数、模糊规则以及模糊推理等基本概念,并通过生动形象的例子来阐释这些抽象的理论。更重要的是,我希望这本书能够展示模糊控制技术在实际工程领域中的广泛应用,例如在机器人控制、过程控制、家电智能化等方面的成功案例。我希望作者能够深入剖析这些应用的原理和优势,以及模糊控制相比于传统控制方法所带来的独特价值。这本书是否能够提供清晰的数学推导和算法描述,以便我能够理解其背后的运作机制?它是否会涉及一些高级的模糊控制技术,如自适应模糊控制、神经网络模糊控制等?这些都是我在阅读过程中非常关注的问题,我希望这本书能为我一一解答,并为我打开一扇通往更广阔的控制理论世界的大门,让我能够看到未来智能控制的发展方向。

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这本书就像一位经验丰富的导师,带领我一步步走进了模糊控制的奇妙世界。我一直对如何模拟人类智能的决策过程感到好奇,而这本书正是解答我疑惑的钥匙。作者从模糊集合和隶属函数的概念入手,层层递进,将看似抽象的理论,以一种非常直观和易于理解的方式呈现出来。我尤其喜欢书中对模糊规则的构建和推理过程的讲解,那些“如果……那么……”的简单逻辑,如何通过模糊推理引擎,最终生成精确的控制信号,这种“化繁为简”的智慧令人赞叹。书中对不同类型的模糊控制器,如Mamdani型和Sugeno型,进行了详细的比较和分析,并根据不同的应用场景给出了选择建议。让我印象深刻的是,书中列举了大量的实际应用案例,例如在汽车的自动驾驶系统中,如何利用模糊逻辑来处理传感器数据的噪声和不确定性,实现平稳而精准的转向和加速;在工业自动化生产线上,如何通过模糊控制器优化机器人的运动轨迹,提高生产效率和产品质量;甚至在智能家居领域,如空调、洗衣机等,模糊控制是如何让这些设备更加“人性化”,更好地理解用户的需求。这些鲜活的案例,让我真切地感受到了模糊控制技术在解决复杂、非线性、不确定性系统时的优越性,也激发了我进一步探索其应用边界的兴趣,这本书无疑为我打开了一扇通往智能控制新领域的大门。

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这本书以其独特的视角和深入的分析,彻底改变了我对“控制”的理解。我一直以来接触的控制理论,大多依赖于精确的数学模型,而这本书则打开了另一扇门,向我展示了如何利用“模糊”的思维来解决实际工程问题。作者在书中循序渐进地介绍了模糊逻辑的起源、基本概念以及核心算法。我尤其对模糊集合和隶属函数的构建过程印象深刻,它让我明白如何将人类的模糊判断,如“温度适中”、“速度较快”等,用数学的方式进行量化。书中对模糊规则的建立和推理过程的阐述,更是精彩绝伦,它详细讲解了如何将专家的经验和知识转化为一系列“IF-THEN”的模糊规则,并通过模糊推理引擎,生成实际的控制指令。此外,书中对不同类型模糊控制器(如Mamdani型和Sugeno型)的详细对比分析,为我提供了如何根据具体应用场景选择最合适的控制器的宝贵经验。最让我感到兴奋的是,书中穿插了大量详实的实际应用案例,涵盖了从工业过程控制到机器人技术,再到智能交通系统等多个领域。这些案例的深入分析,让我真切地看到了模糊控制技术在提升系统性能、增强系统鲁棒性以及实现智能化决策方面的强大能力。这本书不仅仅是传授技术,更是在启发我如何用一种更灵活、更具适应性的方式来思考和解决工程问题。

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翻开这本书,我仿佛进入了一个充满智慧与创新的领域——模糊控制技术。它不仅仅是一本技术书籍,更是一次对“如何让机器更像人一样思考”的深入探索。作者在开篇就以一种引人入胜的方式,解释了为什么在许多现实世界的复杂系统中,精确的数学模型难以建立,而模糊控制则提供了一种更贴近人类直觉的解决方案。书中对模糊集合、隶属函数以及模糊逻辑运算的讲解,清晰且易于理解,即使是初学者也能快速掌握核心概念。我尤其欣赏书中对于模糊规则构建的详细阐述,作者不仅讲解了如何从专家经验中提取规则,还介绍了多种优化和完善规则库的方法,这为实际应用提供了坚实的基础。更令我惊喜的是,书中列举了大量精彩纷呈的应用案例,从工业自动化领域的精密控制,到航空航天领域的姿态稳定,再到智能家电的普及应用,这些案例无不展现了模糊控制技术的强大生命力和广阔的应用前景。例如,书中详细分析了如何在模糊逻辑控制器的帮助下,实现洗衣机的智能洗涤模式,能够根据衣物的材质、脏污程度和水量自动调整洗涤时间和力度,从而达到最佳的洗涤效果,同时节省能源。这种将抽象理论与具体实践紧密结合的方式,不仅加深了我对模糊控制技术的理解,更激发了我将这些技术应用于我所感兴趣的领域的巨大热情。

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这本书的内容,就如同一个精心编织的知识网络,将原本看似零散的模糊概念,有条理地串联起来,最终勾勒出模糊控制技术那独特而强大的轮廓。从最基础的模糊逻辑入手,作者循序渐进地引导读者理解“模糊”并非混沌,而是对现实世界复杂性的一种更贴近自然的数学描述。隶属函数的形态、取值范围,以及它们如何量化一个模糊概念的“程度”,这些细节被描绘得淋漓尽致。我尤其对模糊规则的构建部分印象深刻,那些“如果……那么……”的简单陈述,如何通过模糊逻辑运算,最终导向一个明确的控制输出,这种“化繁为简”的智慧令人赞叹。这本书并没有止步于理论的讲解,而是大篇幅地探讨了模糊控制在各个领域的实际应用,比如在汽车自动驾驶系统中,如何利用模糊逻辑处理传感器数据的噪声和不确定性,实现平稳而精准的转向和加速;在工业自动化生产线上,如何通过模糊控制器优化机器人的运动轨迹,提高生产效率和产品质量;甚至在日常生活中的智能家居,如空调、洗衣机等,模糊控制是如何让这些设备更加“人性化”,更好地理解用户的需求。这些鲜活的案例,让我真切地感受到了模糊控制技术的强大生命力,也激发了我进一步探索其应用边界的兴趣。

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这本书给我带来的,是一种全新的视角来审视和解决工程领域的挑战。在阅读之前,我总是倾向于寻找精确的数学模型和算法来应对复杂的系统。然而,这本书让我认识到,在许多现实世界的问题中,精确的模型往往难以获得,或者建立成本过高。模糊控制技术,则提供了一种更具灵活性和适应性的解决方案。作者在书中对模糊逻辑的基本原理进行了详尽的阐述,从模糊集合的定义到隶属函数的构建,再到模糊规则的推理过程,都进行了清晰而深入的讲解。我尤其对书中如何将人类的语言和经验转化为模糊规则的策略印象深刻,这使得模糊控制系统能够很好地模拟人类专家的决策过程。此外,书中对不同模糊控制器类型的比较分析,如Mamdani型和Sugeno型,以及它们各自的优缺点和适用场景,为我提供了宝贵的指导。让我受益匪浅的是,书中穿插的大量实际应用案例,从工业过程控制到机器人导航,再到生物医学工程,都充分展示了模糊控制技术的强大生命力。例如,在描述如何用模糊逻辑控制一个机械臂进行精细操作时,作者详细解释了如何根据视觉传感器反馈的物体位置和形状,以及力反馈信号,通过一系列模糊规则,输出平滑而精确的运动指令。这些案例的分析,让我真切地感受到了模糊控制技术在提升系统性能、降低系统复杂度以及增强系统智能化水平方面的巨大潜力。

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