具体描述
内容简介
本书是一部将模糊逻辑与神经网络进行结合研究的论著，介绍了作者近年来在模糊逻辑与神
经网络的结合研究与探索中的部分研究成果与心得体会。全书共分五篇，内容包括：智能模拟中的
模糊逻辑与神经网络；模糊命题逻辑与模糊谓词逻辑；神经网络基本概念、机理与系统理论；模糊
系统与模糊神经网络；因素神经网络的基本概念与理论，解析型因素神经网络和模拟型因素神经
网络。
本书为国家八五重点科技图书之一。对其工程应用与具体实现，将在本书的姐妹篇《模糊逻辑
与神经网络―一工程应用及实现技术》一书中进行论述。
本书适合于从事智能科学、系统科学、计算机科学、应用数学、信息及自动控制等领域研究的
广大科技人员和工程技术人员阅读，也可作为大学同类专业高年级大学生和研究生的参考书。
作者简介
刘增良1958年5月生于
河北深泽，数学博士、计算机博
士后、指挥自动化与现代运筹学
博士导师，北京高校（青年）学科
带头人，任（模糊技术与应用丛
书》主编，《博士丛书》副主编，中
国博士联谊会执行理事长，国家
模糊技术标准化专家组成员等
职。曾受聘国际ICIK’95会议
程序委员会主席、青年科学家论
坛（第七次）主席等。在模糊信
息和智能工程理论研究方面，先
后主持承担了国家自然科学基
金、国家863计划及中国博士后
科学基金等10余项研究课题，
提出了因素神经网络理论，研制
了模糊控制计算机系统等一批
研究成果。已有8项成果获全
军省部级科技进步奖，其中6项
成果是第一获奖人和项目主持
人。在国内外发表论文30余
篇，已出版专著4部。
目录信息
序篇 智能模拟中的模糊逻辑与神经网络
0.1智能和智能系统的主要特征
0.1.1什么是智能和智能系统的主要特征
0.1.2完善智能系统的主要特点
0.2实现智能模拟的前提性条件
0.2.1智能模拟实现的目标与前提
0.2.2完备的智能模拟工程系统
0.3智能模拟中的模糊技术与神经网络技术
0.3.1智能模拟中的心理模式与生理模式
0.3.2智能模拟中的神经网络技术
0.3.3智能模拟中的模糊技术
0.4自适应模糊系统与因素神经网络理论
0.5本书的目标和内容安排
第一篇 模糊逻辑
第一章 模糊逻辑的集合论基础
1.1CONTOR集合与模糊集合
1.1.1CONTOR集合及其本质特征
1.1.2模糊集合及其表示方法
1.2模糊集合上的运算及其性质
1.2.1模糊集合的基本运算
1.2.2模糊集合上的一些特殊运算
1.3模糊集合与普通集合间的转化
1.3.1模糊集的截集与集合套
1.3.2分解定理和表现定理
1.4模糊关系与模糊等价关系
1.4.1关系与模糊关系
1.4.2模糊关系的合成
1.4.3模糊等价关系
1.5模糊映射与扩展原理
1.5.1映射与模糊映射
1.5.2模糊映射与扩展原理
1.6广义模糊集
1.6.1区间数与模糊数
1.6.2语言值模糊集
1.6.3格模糊集与高阶模糊集
第二章 模糊命题逻辑
2.1模糊命题及其真值表示方法
2.1.1命题与模糊命题
2.1.2模糊命题真值的表示方法
2.1.3复合模糊命题
2.2模糊命题逻辑及其合式公式
2.2.1几种典型三值逻辑简介
2.2.2狭义模糊逻辑
2.2.3模糊命题逻辑的合式公式
2.2.4模糊命题逻辑公式的范式与化简
2.3狭义模糊命题演算及推理系统
2.4区间值模糊命题逻辑
2.4.1基于区间值模糊命题的不精确性知识描述
2.4.2区间值模糊命题逻辑
2.4.3不确定性区间值模糊推理
2.5语言值模糊逻辑与自然语言型推理
2.5.1语言值模糊逻辑与分布值模糊逻辑
2.5.2自然语言型模糊推理
第三章 模糊谓词逻辑
3.1模糊谓词与模糊谓词逻辑中的合式公式
3.1.1谓词与模糊谓词
3.1.2模糊谓词逻辑中的合式公式
3.2模糊谓词逻辑的等值演算
3.3基于模糊谓词逻辑的模糊推理
3.3.1无约束变元时的模糊谓词逻辑演算及推理系统
3.3.2考虑变元约束时的模糊谓词逻辑等值演算与推理
第四章 关于模糊逻辑的理论研究
4.1格值（模糊）逻辑
4.1.1有关格的一些基本概念
4.1.2格值（模糊）逻辑及其合式公式
4.1.3格值逻辑公式的化简
4.2算子模糊逻辑
4.2.1算子格与算子模糊逻辑公式
4.2.2算子模糊逻辑中的范式与λ－归结
第二篇 神经网络基本理论
第五章 人工神经网络的生物基础
5.1生物神经元与神经网络
5.1.1生物神经元的生理结构与功能结构
5.1.2生物神经元间信息传递的机制与生物神经网络的构成
5.2大脑的生理模型及其信息处理机制
5.2.1大脑的生理模型与功能结构
5.2.2人脑进行信息处理的机制与特性
5.3关于思维和记忆的一些研究和猜测
5.3.1对大脑学习和记忆机理的一些认识
5.3.2对意识和思维过程的一种猜测模型
第六章 人工神经网络的基本模型
6.1基本人工神经元及其网络模块
6.1.1人工神经元的基本模型
6.1.2人工神经网络及其主要类型
6.2能实现映射变换的三层前馈型BP网络
6.2.1BP网络的数学模型
6.2.2BP网络的学习算法
6.2.3对BP网络及其学习算法的一些改进
6.3可实现联想记忆的Hopfield网络
6.3.1Hopfield网络的数学模型
6.3.2Hopfield网络的动态稳定性
6.3.3连续型Hopfield网络及其稳定性
6.4随机型BM网络
6.4.1BM网络的功能结构
6.4.2BM网络的运行机理和学习算法
6.5其他典型联想记忆网络模型
6.5.1单向线性联想存储器
6.5.2双向联想记忆网络
6.6对向传播（CP）网络
6.6.1三层对向传播网络的数学模型
6.6.2三层对向传播网络的学习过程
第七章 神经网络的软硬件实现
7.1电子神经元器件的基本结构与实现技术
7.1.1模拟神经元器件的基本结构与实现技术
7.1.2基于电流模式的模拟实现方法
7.1.3数字神经元器件的基本结构与实现技术
7.2光神经器件的实现技术
7.2.1光神经器件实现的一些基本技术
7.2.2光神经器件的基本结构与实现
7.3神经网络的软件实现方法
7.3.1利用已有的神经网络软件开发环境开发神经网络软件
7.3.2利用专门的神经网络描述语言开发神经网络软件
7.3.3使用通用计算机编程语言开发神经网络软件
第八章 神经网络系统理论
8.1神经网络系统的动力学稳定特性
8.2网络系统的吸引子与吸引域分析
8.3网络的随机稳定性（概率统计的观点）
8.4神经网络的熵理论
8.4.1能量与熵
8.4.2同步并行计算时的熵变规律
8.4.3异步串行计算时的熵变规律
第三篇 模糊神经网络
第九章 模糊信息处理与模糊神经网络
9.1模糊信息处理的神经网络方法
9.2基本模糊神经元及模糊神经网络模型
9.2.1几种基本模糊神经元
9.2.2前向型模糊神经网络与反馈型模糊神经网络
第十章 模糊推理网络
10.1模糊推理模型的表达方法
10.1.1模糊关系模型的数学描述
10.1.2模糊关系模型的化简与规则型模糊推理
10.2模糊推理的神经网络实现方法
10.2.1前馈型模糊神经网络的基本构成
10.2.2神经网络与模糊推理协作系统
第十一章 模糊联想记忆网络
11.1模糊记忆与模糊联想存储器
11.1.1模糊自联想存储器
11.1.2模糊异联想存储器
11.2模糊异联想存储器多模式对联想存储学习算法的优化
11.2.1模糊赫布型学习规则的特征与不足
11.2.2多模式对联想记忆学习的优化算法
11.3模糊双向联想记忆与推理网络
11.3.1模糊双向联想记忆与推理网络的基本性能
11.3.2模糊双向联想记忆与推理网络的动态分析及稳定特性
第十二章 基于模糊神经网络的模糊规则提取
12.1模糊系统的联接主义表达与特点
12.2模糊规则提取的神经网络方法
12.3对提取规则的置信度估计
第四篇 因素神经网络理论
第十三章 知识的因素表示理论
13.1因素与因素空间
13.1.1事物、因素及因素状态
13.1.2因素间的关系与运算
13.1.3事物与因素的关系描述
13.1.4事物的层次结构与识别因素（开关因素）
13.1.5因素状态空间及其分类
13.1.6事物因素分析的一般步骤
13.1.7因素空间及其初步性质
13.2知识的因素表示方法
13.2.1知识、智能及其数学描述
13.2.2知识的因素表示模式
13.2.3概念的因素表示方法
13.2.4推理、判断的因素表示
13.2.5因素推理模式的真值流解释
第十四章 因素神经元与因素神经网络
14.1选用因素神经元作为知识表示基本模式的一些考虑
14.2因素神经元形式化定义及意义
14.2.1因素神经元形式化定义
14.2.2关于因素神经元形式化定义的几点说明
14.3因素神经网络形式化定义及其类型
14.3.1因素神经网络形式化定义
14.3.2对因素神经网络定义的几点解释
14.3.3因素神经网络的主要类型
第十五章 几种典型因素神经元及其网络
15.1点值（单一数值）型因素神经元及其网络
15.1.1一类二值型因素神经元的形式化定义
15.1.2二值型因素神经元的电子实现方法
15.1.3二值型因素神经元及其网络可实现的函数性质研究
15.1.4二值命题逻辑运算的二值型因素神经网络等价实现方法
15.1.5一类连续值因素神经元及其性质
15.1.6连续值因素神经网络对任意逻辑函数关系的可实现性
15.1.7连续值因素神经元的电子实现
15.1.8模糊综合决策问题的连续值因素神经网络实现
15.2区间值因素神经元及其网络
15.2.1区间值因素函数与区间值逻辑函数
15.2.2一类区间值型因素神经元定义及其性质
15.2.3区间值因素神经元的电子实现
15.2.4一类区间值不精确推理及其区间值因素神经网络实现
15.2.5不确定性区间值推理网络的学习算法
15.3分布值因素神经元及其网络
15.3.1分布值函数与分布值逻辑
15.3.2一种分布值（模糊语言值）因素神经元定义及其简单性质
15.3.3分布值（模糊语言值）因素神经元的电子实现
15.3.4分布值（模糊语言值）因素神经元应用举例
第十六章 解析型因素神经网络
16.1解析型因素神经网络描述模型的构建
16.1.1以对象为基础的系统描述方法
16.1.2对象的模糊划分与模糊关系
16.1.3系统认知与描述对象的解析型因素神经元表达
16.2解析型因素神经元中的推理机制
16.2.1解析型因素神经网络推理模型的建立
16.2.2解析型因素神经元中的演绎推理与问题求解策略
16.2.3解析型因素神经网络中问题求解策略的具体实现方法
16.3解析型因素神经网络中的非确定性推理与模糊搜索策略
16.3.1非确定性推理模式的一般表达
16.3.2基于概率表达的非确定性推理的实现
16.3.3基于模糊逻辑的非确定性推理方法
16.3.4基于因素表达的非确定性推理
16.3.5问题求解中的模糊搜索策略
16.3.6启发式搜索中的因素辅助搜索策略
16.4解析型因素神经网络中的类比与联想
16.4.1相似、相对与类比
16.4.2联想过程中的导航机制
16.5解析型因素神经网络中的学习与归纳推理
16.5.1学习与归纳推理
16.5.2离散对象的归纳
16.5.3具有特定拓扑结构的对象的归纳推理
第十七章 模拟型因素神经网络
17.1智能模拟与模拟型因素神经网络
17.1.1人类认识中的理论与经验
17.1.2经验模拟与模拟型因素神经元
17.1.3模拟型因素神经元的一般功能与结构
17.1.4模拟型因素神经元中的内部网络模块与节点（胞元）
17.1.5模拟型因素神经元实现智能模拟的方法
17.2模拟型因素神经元中的前馈型网络模块与信息映射变换的实现
17.2.1信息映射变换与映射型网络模块
17.2.2前馈型网络模块实现映射变换的方法
17.3模拟型因素神经元中的反馈型动态网络模块及其联想记忆功能
17.3.1联想与联想记忆
17.3.2模拟型因素神经元实现联想记忆的方法
17.4模拟型因素神经网络中的认知模型
17.4.1认知与认知网络
17.4.2ART－1的结构与运行机制
17.4.3ART－2的结构与网络方程
17.4.4ART－3网络简介
17.5模拟型因素神经网络的功能结构分析
17.5.1具有前馈型网络模块的模拟型因素神经元的功能结构
17.5.2具有反馈型动态网络模块的模拟型因素神经元的功能结构
17.5.3模拟型因素神经网络的一般功能结构
第十八章 组合式因素神经网络的系统设计与系统稳定特性
18.1组合式因素神经网络的系统设计
18.1.1组合式因素神经网络系统的基本结构
18.1.2组合式因素神经网络系统的数学描述
18.1.3组合式因素神经网络系统设计的一般方法
18.1.4组合式因素神经网络系统设计的一些指导性原则
18.2组合式因素神经网络系统的稳定特性
18.2.1组合式因素神经网络系统的状态稳定性
18.2.2组合式因素神经网络系统的结构稳定性
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
对于那些渴望深入理解人工智能底层机制的读者，《模糊逻辑与神经网络：理论研究与探索》无疑是一部不可多得的佳作。这本书的独特之处在于，它并没有回避那些看似抽象和复杂的理论概念，而是以一种非常系统和清晰的方式将它们呈现在读者面前。我非常赞赏作者在介绍模糊逻辑时，所展现出的那种循序渐进的逻辑性，从基本概念的引入，到模糊规则的构建，再到模糊推理的实现，每一个环节都讲解得非常到位。这让我明白了，如何将那些模糊不清的现实世界信息，转化为计算机可以理解和处理的形式。随后，本书转向神经网络，详细地介绍了其发展历程、经典模型以及学习原理。它不仅仅是罗列出公式，而是通过形象的比喻和生动的讲解，帮助读者理解神经网络是如何通过“模仿”人脑来完成学习和决策的。而书中关于模糊逻辑与神经网络如何协同工作的部分，更是让我看到了AI发展的无限可能，它揭示了如何利用这两种技术各自的优势，构建出更加强大、灵活且富有洞察力的智能系统。这本书的深度和广度，都让我对人工智能有了全新的认识。
我最近阅读了《模糊逻辑与神经网络：理论研究与探索》，给我的感觉是，这本书非常适合那些对人工智能的底层原理充满好奇心的读者。它不像市面上很多流行的AI科普读物那样，仅仅停留在应用层面，而是扎实地从理论基础出发，逐步构建起对模糊逻辑和神经网络的理解。作者在讲解模糊逻辑时，非常细致地梳理了其与传统逻辑的区别，以及如何在数学上实现“模糊”的概念。对于神经网络部分，更是详细阐述了其基本结构、激活函数、反向传播等核心机制，并配以清晰的图示，使得即使是没有深厚数学背景的读者，也能循序渐进地掌握。最令我印象深刻的是，书中并没有孤立地介绍这两种技术，而是花了不少篇幅讨论了它们之间的协同作用，以及如何将模糊逻辑的“常识推理”能力与神经网络的“数据驱动学习”能力结合起来，创造出更强大的智能系统。读完后，我不仅对这两种技术有了更深刻的认识，还激发了我对未来AI发展方向的一些思考，感觉自己对这个领域有了更宏观、更本质的理解。
作为一名在人工智能领域辛勤耕耘的研究者，我一直在寻求能够深化对核心理论理解的读物，而《模糊逻辑与神经网络：理论研究与探索》恰好满足了我的这一需求。它不像许多技术书籍那样，只是堆砌算法和代码，而是深入探讨了模糊逻辑和神经网络背后的哲学思想和数学基础。我对书中关于模糊集合论的详细论述印象深刻，它清晰地解释了如何用数学工具来描述和处理现实世界中的不确定性和模糊性，这对于构建更加鲁棒的智能系统至关重要。而对神经网络的讲解，则不仅仅停留在其作为一种“黑箱”模型的层面，而是细致地剖析了其内部的计算机制，以及如何通过训练来优化模型参数，使其能够逼近复杂的非线性函数。更重要的是，本书对模糊逻辑与神经网络的融合进行了深刻的探讨，这种融合不仅弥补了单一技术各自的不足，更重要的是，它为我们提供了一种全新的视角来理解和构建更具智慧的AI系统。它鼓励我们思考如何将人类的模糊推理能力与机器的学习能力相结合，从而解决那些传统方法难以企及的复杂问题。
一本让人眼前一亮的著作！作为一名长期在数据分析领域摸爬滚打的从业者，我一直在寻找能够有效解决复杂、模糊问题的方法。传统的统计学模型在处理现实世界中那些非黑即白的“灰色地带”时，总显得有些力不从心。直到我翻开这本《模糊逻辑与神经网络：理论研究与探索》，才像是找到了失散多年的宝藏。这本书并没有空洞地罗列概念，而是深入浅出地剖析了模糊逻辑如何能够捕捉和量化不确定性，以及神经网络如何通过模仿人脑的学习机制来处理非线性关系。我尤其欣赏书中对这两种技术融合的探讨，这为我们构建更智能、更具适应性的系统提供了强大的理论支撑。例如，在金融风险评估中，模糊逻辑可以帮助我们定义“高风险”、“中风险”等模糊概念，而神经网络则可以学习历史数据中的复杂模式，从而更准确地预测违约概率。这种结合不仅提升了模型的精度，更重要的是，让模型的结果更具可解释性，这对于需要向非技术背景的决策者解释复杂模型的我来说，简直是福音。书中大量的案例分析和理论推演，都让我受益匪浅，感觉自己的知识体系得到了极大的拓展和升华。
这本书就像一位经验丰富的导师，带领我探索着人工智能的奇妙世界。《模糊逻辑与神经网络：理论研究与探索》一书，其标题就预示着它将带领读者进行一次深入的理论研究和广泛的探索。我尤其被书中对模糊逻辑概念的严谨阐述所吸引，它不仅仅是将模糊性作为一种“不精确”来处理，而是将其提升到一种能够更贴近人类直觉和现实世界复杂性的表达方式。书中的例子，从简单的家居控制系统到复杂的决策支持系统，都生动地展示了模糊逻辑在实际应用中的强大潜力。紧接着，作者又将目光投向了神经网络，从最基础的感知器模型，到多层前馈网络，再到更复杂的深度学习架构，都进行了详尽的介绍。它所描绘的神经网络学习过程，如同揭示了机器“思考”的奥秘，让我对接下来的探索充满了期待。书中对这两种技术的融合部分，更是精妙绝伦，它告诉我如何将模糊逻辑的“软规则”与神经网络的“硬计算”结合，构建出既能理解模糊概念又能从数据中学习的智能体。这让我看到了解决许多当前AI难题的新途径。
