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第一章 模糊逻辑与模糊系统的基础研究2

1.1 模糊性的层次特征与模糊论2

1.2 通用不确定性推理模型7

1.3 模糊推理的全蕴涵三I算法14

1.4 基于模糊认知图的因果推理26

1.5 一类模糊系统的逼近问题35

1.6 基于神经网络的模糊逻辑推理系统模型43

1.7 模糊联想推理及其实现50

第二章 神经网络与模糊神经网络58

2.1 ANN应当怎样向BNN学习58

2.2 智能模拟神经网络的发展新动向62

2.3 容错神经网络研究69

2.4 径向基神经网络的构造理论76

2.5 开关电流神经网络87

2.6 智能学习技术及其应用94

2.7 模糊神经网络研究99

2.8 一种模糊神经计算模型：结构、算法与功能106

2.9 模糊神经网络的一种混合递推学习算法114

2.10 人工神经网络：当前的进展与问题121

第三章 模式聚类、分类及识别中的模糊技术与神经网络技术129

3.1 利用神经网络发现分类规则129

3.2 神经网络用于模式识别分类的改进算法134

3.3 区间值数据模糊c-均值聚类新算法139

3.4 模糊聚类分析的传递方法146

3.5 基于证据理论模糊推理的多传感器信息融合海上目标识别152

第四章 模糊控制、神经网络控制与智能控制160

4.1 现代控制技术的理论、应用与发展趋势160

4.2 自适应模糊变结构控制的研究167

4.3 基于遗传算法的模糊系统优化设计方法174

4.4 一种新复用型模糊控制器VLSI技术183

4.5 基于模糊--神经融合的自适应模糊控制系统研究188

4.6 基于遗传算法的模糊神经网络智能控制器及其应用193

4.7 仿人智能控制与模糊控制神经网络融合技术199

4.8 一种高效的模糊规则自动生成方法204

4.9 变论域自适应模糊控制器210

第五章 基于模糊技术和神经网络技术的知识处理与专家系统222

5.1 智能混合系统研究综述222

5.2 基于神经网络的符号知识获取方法228

5.3 利用模糊神经网络进行数据挖掘的一种算法237

5.4 基于因素空间和模糊聚类的概念形成方法244

5.5 模糊传感器概念生成方法的研究251

第六章 模糊技术、神经网络技术与工程设计257

6.1 智能设计体系结构的研究257

6.2 工程设计智能混合系统262

6.3 机械结构的多目标模糊优化方法267

6.4 结构分析有限元系统与神经网络272

6.5 机械模糊可靠性计算方法的研究276

6.6 一种基于离散马尔科夫模型的神经网络可靠性设计方法284

6.7 工程系统设计方案多目标灰色关联度决策模型及其应用的研究288

6.8 流程工业中模糊控制和故障诊断的建模及网络综合集成293

第七章 基于模糊逻辑与神经网络的故障诊断技术301

7.1 智能故障诊断技术的发展和展望301

7.2 多Agent诊断系统的几个问题研究308

7.3 基于因素空间理论的故障诊断数学模型及其应用316

7.4 基于模型的故障诊断中的模糊建模和推理322

7.5 基于规则的模糊神经网络故障诊断专家系统327

7.6 基于可能性理论的设备故障诊断332

7.7 智能理论在BIT设计与故障诊断中的应用340

第八章 模糊技术、神经网络技术与信息处理346

8.1 信息及其数学表达346

8.2 一种基于模糊理论的一致性数据融合方法350

8.3 基于神经网络的多传感器信息融合技术356

8.4 基于遗传算法的多传感器数据融合360

8.5 基于神经网络的多传感器自适应滤波367

第九章 采用模糊技术和神经网络技术的运筹管理与决策方法374

9.1 神经网络在预测中的一些应用研究374

9.2 两层多目标决策问题的模糊交互式决策方法382

9.3 多目标多层次系统多维模糊决策理论模型389

9.4 带约束两级遗传算法编制模糊化生产计划及FMS调度396

9.5 一种基于神经网络的生产调度方法402

9.6 一种基于满意度的模糊层次分析评估方法409

9.7 概率和模糊条件下谈判报价模型415

第十章 模糊逻辑、神经网络与遗传算法422

10.1 基于嵌入混沌序列的遗传算法422

3.10 一种基于遗传算法的混合聚类技术426

10.2 遗传算法与神经网络的结合431

10.3 融合神经网络的一种改进遗传算法437

10.4 基于模糊优选的多目标优化遗传算法444

10.5 用于前馈神经网络的遗传设计452

一、模糊逻辑与模糊系统的基础研究457

1.1 模糊逻辑的研究457

1.2 基于信息分配技术的模糊推理方法457

1.3 关于模糊语义紧致性的若干定理457

1.4 布尔算子模糊逻辑中一种新的假说修正方法457

1.5 模糊思辨逻辑系统457

1.6 模糊度与贴近度的关系研究457

第十一章 文章摘要457

1.7 加权抽取模糊算法及其应用458

1.8 一种保证隶属函数完备性和模糊集合语义一致性的学习方法458

1.9 模糊逻辑中一些问题的探讨458

二、神经网络与模糊神经网络458

2.1 模糊神经网络研究458

2.2 一种模糊神经网络的改进学习算法458

2.8 模糊神经网络及其在时间序列分析中的应用459

2.7 一种基于神经网络的自组织模糊系统459

2.3 一种基于遗传算法的模糊神经网络结构和参数优化459

2.5 最大-乘积型模型联想记忆网络的最大最小编码学习算法459

2.4 基于模糊逻辑推理的BP神经网络及其应用459

2.6 模糊神经网络问题解决方法分析459

2.9 模糊对向传播神经网络的学习算法460

2.10 模糊神经网络研究460

2.11 用模糊逻辑方法优化多层前馈网络结构460

2.12 模糊双向联想记忆的稳定性与容错性460

2.13 模糊系统和神经网络的融合技术460

3.4 基于证据理论的模式识别算法461

3.5 模糊灰关联模式识别方法及其应用461

3.6 多字体字符识别的模糊神经网络模型461

3.2 应用模糊信息融合实现目标物体的分类461

3.1 模糊聚类中的模糊等价矩阵461

三、模式聚类、分类及识别中的模糊技术与神经网络技术461

3.3 一个基于模糊神经网络的模式分类系统461

3.7 模糊聚类分析的传递方法462

3.8 基于多阶段的模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究462

3.9 一种多类原型模糊聚类的初始化方法462

3.11 心电图的智能识别技术462

4.3 基于遗传算法的动态模糊模型辨识非线性系统方法463

4.5 一种使用遗传算法生成模糊控制器的方法463

4.4 模糊控制的系统化设计和稳定性分析463

3.12 模糊自组织神经网络在语音识别中的应用463

4.2 一种模糊神经网络自适应预测控制方案的研究463

4.1 模糊控制回顾与前瞻463

四、模糊控制、神经网络控制与智能控制463

4.11 自适应模糊滑模控制器的设计与分析464

4.10 模糊控制系统的稳定性464

4.9 模糊系统解耦的充分条件464

4.7 一种实用模糊控制器的研制464

4.6 基于通用数模电路的模糊控制器硬件实现464

4.8 基于神经网络的模糊参数自校正控制系统464

4.12 非线性系统模糊滑模控制器的设计465

4.13 模糊控制隶属函数的优化算法及其应用465

4.14 基于遗传算法的模糊神经控制及其应用465

4.15 粗糙集理论及其在智能控制领域的应用前景465

4.16 基于模糊--神经融合的自适应模糊控制系统研究465

4.17 遗传算法优化模糊控制器及其在非线性系统中的应用465

4.21 作为通用逼近子的模糊系统及其逼近性质466

4.22 模糊控制与神经控制的比较466

4.23 基于Fuzzy函数逼近的柔性模糊控制器论域压缩算法466

4.19 模糊控制系统的稳定区域及其确定方法466

4.18 基于遗传算法的模糊神经网络控制器设计及其稳定性分析466

4.20 模糊滑模变结构控制系统的研究466

4.27 基于神经网络的模糊控制器467

4.28 通用模糊控制器的研究与设计467

4.29 一种进化模糊逻辑控制器的新方法467

4.26 变结构模糊神经网络控制及其学习规律研究467

4.25 降价模糊控制算法及其应用研究467

4.24 分散自适应模糊滑模控制器的设计与分析467

4.30 模糊控制智能开发系统468

4.31 基于遗传算法的多变量模糊控制器的设计方法468

4.32 一种新的鲁棒自适应模糊控制器的设计及性能分析468

4.33 一种自组织模糊控制算法及其实现468

4.34 复杂系统的C-R模糊模型结构及递推辨识算法468

4.35 多变量模糊系统建模与控制理论468

4.41 模糊控制研究的现状与新发展469

4.40 基于模糊推理专用芯片的自适应PID调节器469

4.30 改善模糊控制器性能的若干途径469

4.38 基于多层前向网络的模糊规则自动生成469

4.36 模糊控制器参数调整的产生式方法469

4.37 一种预测模糊集成控制系统的设计方法469

4.42 一种基于自适应神经元的模糊变结构控制器470

4.43 变频空调机的模糊控制器设计470

4.44 智能控制研究动态470

4.45 改善模糊神经网络控制器性能的新方法--混合遗传算法470

4.46 热力系统模糊控制软件开发系统的研究470

4.47 可编程模糊逻辑控制器芯片的设计470

5.1 模糊联想记忆系统规则提取的新方法471

5.2 基于模糊推理的专家系统设计与实现471

5.3 一种基于RoughSetes和模糊神经网络的规则获取的方法471

4.49 基于遗传算法的模糊神经网络智能控制器及其应用471

4.48 一种简易实用的专家智能控制器471

五、基于模糊技术和神经网络技术的知识处理与专家系统471

5.7 模糊再设计专家系统开发工具的研究和开发472

5.8 一种基于模糊神经网络的专家系统推理的方法472

5.9 模糊解释结构模型472

5.6 一种模糊知识库的数据描述方法472

5.5 基于因素空间和模糊聚类的概念形成方法472

5.4 动态模糊专家数据库系统的设计472

5.10 模糊规则提取的两种方法性能分析473

5.11 认知空间上的智能系统FDSS473

5.12 信度理论的扩张与一个审定损害的专家系统473

六、模糊技术、神经网络技术与工程设计473

6.1 模糊可靠度计算模型473

6.2 基于模糊集和证据推理的武器系统可靠性评估473

6.3 产品开发过程中模糊神经网络规则提取及模糊控制473

6.8 机械产品方案设计中模糊知识表示与推理策略的研究474

6.7 智能结构控制发展综述474

6.10 多目标结构模糊优化的分层序列法474

6.9 基于模糊神经网络的多方案优选方法的研究474

6.5 系统可靠性分配有效方法474

6.4 一种基于模糊重要度的多目标优化设计方法474

6.6 模糊可靠性优化设计及其在蜗杆传动中的应用474

6.11 机械系统模糊可靠性随机模拟475

6.12 零件配合设计中模糊推理技术的研究475

6.13 机械结构的多目标模糊优化方法475

6.14 流程工业中模糊控制和故障诊断的建模及网络综合集成475

6.15 模糊综合评判在多目标优化设计中的应用475

6.16 结构强度的模糊可靠性分析与计算475

7.1 工程系统模糊故障诊断现状476

7.3 Fuzzy ART及其在故障诊断中的应用476

7.2 基于模型的故障诊断中的模糊建模和推理476

七、基于模糊技术和神经网络技术的故障诊断技术476

6.18 多目标结构模糊优化中的一种非线性方法476

6.17 基于工程实例的推理策略--综合评判研究476

7.4 基于模糊系统与神经网络融合的故障诊断方法477

7.5 用神经网络提取模糊诊断知识的方法477

7.6 基于知识与模糊神经网络的故障诊断技术477

7.7 基于模糊神经网络的智能诊断系统的研制477

7.8 利用人工神经网络的故障诊断的模糊分类477

7.9 小波--神经网络--模糊识别在旋转机械故障诊断中的应用研究477

7.10 模糊信息处理技术在故障诊断中的应用478

7.11 机械故障模糊诊断中模糊矩阵的可视化处理与分析478

7.12 基于模糊神经网络的机械故障诊断研究478

7.13 一种机械故障诊断的知识获取工具478

7.14 故障诊断专家系统中的模糊推理算法478

7.15 失败模式及影响分析中的模糊推理方法478

八、模糊技术、神经网络技术与信息处理479

7.19 汽车发动机故障诊断模糊专家系统研究479

8.2 模糊冗余度及其应用479

8.1 多传感器模糊--概率交互作用的数据关联算法479

7.18 一种故障树模糊重要度分析的新方法479

7.17 中医模糊诊断方法479

7.16 一种基于实例的故障混合诊断方法479

8.3 一种基于模糊理论的一致性数据融合方法480

8.4 基于模糊积分的信息融合研究480

8.5 一种有参数学习能力的决策融合方法480

8.6 模糊信息处理与模糊神经网络480

九、采用模糊技术和神经网络技术的运筹管理与决策方法480

9.1 模糊假言推理确定施工工期480

9.2 模糊逼近算法与人工神经网络预测功能481

9.3 新产品开发方案的模糊综合评价法481

9.4 群决策中模糊偏好集结的软技术481

9.5 一种多指标综合评价合成技术方法研究481

9.6 模糊一致矩阵在多层次，多因素决策方案优选中的应用481

9.7 多目标线性规划模糊决策的加权集成方法481

9.12 自适应优化的模糊预测系统及其应用482

9.11 多目标系统模糊决策理论在并行工程中的应用482

9.13 模糊关系积在群决策中的应用482

9.9 人机界面的模糊多层次综合评价482

9.10 工作分派问题的一种模糊决策模型482

9.8 模糊系统综合评判模型482

9.14 多目标多层次系统多维模糊决策理论模型483

9.15 神经网络多指标综合评价方法研究483

9.16 时间序列模糊滑动预测483

9.17 多目标群决策问题的交互式模糊规划规划方法483

9.18 一类总体方案支持模糊决策系统的研究483

9.19 模糊数计算非肯定型网络计划483

9.20 模糊优化最优水平值的灰色模糊综合评判483

9.21 模糊决策对归纳算法及应用484

十、模糊逻辑、神经网络与遗传算法484

10.1 一门新学科--计算智能484

10.2 基于遗传算法的模糊系统优化设计方法484

10.3 基于模糊优选的多目标优化遗传算法484

10.4 加快遗传模糊算法的搜索过程484