图书介绍
模糊示例学习与模糊控制PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 王熙照，哈明虎编著 著
- 出版社： 保定：河北大学出版社
- ISBN：7810288296
- 出版时间：2002
- 标注页数：265页
- 文件大小：7MB
- 文件页数：277页
- 主题词：
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模糊示例学习与模糊控制PDF格式电子书版下载
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图书目录
第1章 模糊集合1
1.1 引言1
1.2 模糊集的基本概念3
1.3 模糊集合的运算6
1.4 模糊截集及其性质11
1.5 分解定理14
1.6 贴近度17
1.7 模糊模式识别27
参考文献33
第2章 模糊关系与模糊聚类34
2.1 模糊关系的定义及表示形式34
2.2 模糊关系的合成39
2.3 模糊关系的性质42
2.4 模糊等价关系和相似关系43
2.5 模糊聚类51
2.6 模糊聚类中的最大树法57
参考文献62
3.1 引言63
第3章 不确定性的度量63
3.2 经典集合的第一类不确定性64
3.3 模糊集合的第一类不确定性67
3.4 分割的第一类不确定性及熵70
3.5 模糊集合的第二类不确定性一模糊熵72
3.6 两类不确定性的区别74
参考文献76
第4章 模糊示例学习简介78
4.1 机器学习简要回顾78
4.2 示例学习及其研究状况80
4.3 模糊环境下的示例学习83
4.4 研究模糊示例学习的意义85
参考文献90
第5章 训练数据的模糊化99
5.1 引言99
5.2 使用统计数据产生隶属函数100
5.3 产生隶属函数的Maxmin方法102
5.4 其于相似性的方法106
5.5 基于聚类的迭代算法109
参考文献112
第6章 模糊决策归纳学习114
6.1 引言114
6.2 传统的决策树与模糊决策树的比较116
6.3 ID3算法119
6.4 模糊ID3算法128
6.5 产生模糊决策树的Min-A算法134
6.6 模糊决策树的最优化及MB算法142
6.7 试验结果的比较与分析148
6.8 连续值属性二叉树产生时分点的模糊性151
6.9 区间值（模糊数值）属性决策树157
参考文献163
第7章 模糊决策表的简化168
7.1 模糊规则与模糊知识库168
7.2 初始模糊规则的核与精简172
7.3 最小精简与NP-困难173
7.4 启发式算法176
7.5 实验结果分析181
参考文献182
第8章 模糊扩张矩阵184
8.1 引言185
8.2 相关概念186
8.3 启发式算法192
8.4 实验结果的分析与比较200
参考文献206
9.1 模糊控制的基本概念210
第9章 模糊控制基础210
9.2 模糊控制的一个实例215
参考文献244
第10章 基于模糊示例学习的模糊控制器245
10.1 基于示例学习的模糊控制器原理245
10.2 基于模糊示例学习的模糊控制器的可行性分析252
10.3 仿真结果及分析257
参考文献263