《模糊系统和ANFIS的改进及其在空间光学中的应用(精)》编著者武星星、刘金国。

本书比较系统地阐述了模糊系统和自适应模糊神经推理系统(ANFIs)

的改进、在嵌入式系统中的实现，及其在空间光学中的应用等领域的研究成果。

《模糊系统和ANFIS的改进及其在空间光学中的应用(精)》编著者武星星、刘金国。

《模糊系统和ANFIS的改进及其在空间光学中的应用(精)》内容提要：本书比较系统地阐述了模糊系统和自适应模糊神经推理系统(ANFIS)的改进、在嵌入式系统中的实现，及其在空间光学中的应用等领域的研究成果。内容包括：模糊系统、ANFIS和DSP技术的发展和应用，模糊系统和ANFIs的基本理论，基于改进型模糊聚类的模糊系统建模方法研究，混合输入型模糊系统及其应用，ANFIS的改进和应用研究，模糊系统和ANFIS在DsP上的实现和优化，以及模糊系统和ANFIS在空间光学中的应用等。

本书可供从事模糊系统、神经网络、嵌入式系统、空间光学等领域研究的科技人员以及计算机、空间光学、信息科学、控制等专业的高年级本科生和研究生参考

前言

第l章 模糊系统、ANFIS和DSP技术的发展和应用

 1.1 模糊系统的发展和应用

 1.2 模糊系统和神经网络结合技术的发展和应用

 1.3 DSP的发展和应用

第2章 模糊系统和ANFIS的基本理论

 2.1 模糊逻辑基础

2.1.1 模糊集合

2.1.2 模糊集合运算的基本性质

2.1.3 隶属度函数

2.1.4 模糊集合相关的定义和定理

2.1.5 模糊关系 

2.1.6 模糊语言变量

2.1.7 模糊逻辑推理

 2.2 模糊推理系统分类与组成

2.2.l 纯模糊逻辑系统

2.2.2 T.S型模糊逻辑系统

2.2.3 Mamdanl型模糊逻辑系统

2.3 ANFIS的原理

2.3.1 ANFlS的结构

2.3.2 BP算法的各种改进方法

 2.4 模糊聚类

2.4.1 普通聚类分析

2.4.2 模糊聚类分析

2.4.3 常用模糊聚类算法

 2.5 本章小结

第3章 基于改进型模糊聚类的模糊系统建模方法研究

 3.1 模糊聚类算法的改进

3.1.1 改进型聚类算法的提出

3.1.2 改进型聚类算法的实现

3.1.3 改进前后算法聚类结果比较

 3.2 基于改进型模糊聚类的模糊系统建模

3.2.1 模糊系统建模新方法的提出

3.2.2 拟合方法及其在MATLAB中的实现

 3.3 模糊系统建模方法的验证

3.3.1 水箱水位控制系统模型

3.3.2 输入／输出样本集的获取

3.3.3 水位控制模糊系统建模

3.3.4 控制性能比较与结论

 3.4 本章小结

第4章 混合输入型模糊系统及其应用

 4.1 混合输入型模糊系统的提出

 4.2 转换器的实现方法

 4.3 图形用户界面的设计

 4.4 本章小结

第5章 ANFlS的改进和应用研究

 5.1 ANFIS的改进

5.1.1 ANFlS改进算法的提出

5.1.2 用Fletcher-ReeveS pdate法改进的ANFIS

5.1.3 用比例共轭梯度法改进的ANFIS 

 5.2 改进算法的验证与比较

5.2.1 在混沌时间序列预报中的应用

5 2.2 在逼近非线性函数中的应用

5.3 本章小结

第6章 模糊系统和ANYFIS在DSP上的实现和优化

 6.1 模糊系统在DSP上的实现

 6.2 ANFIS在DSP上的实现

 6.3 代码优化

 6.4 本章小结

第7章 模糊系统和ANFIS在空间光学中的应用

 7.1 ANFIS在空间相机最佳焦面位置预测中的应用

 7.2 模糊聚类在遥感图像分割中的应用

 7.3 本章小结

参考文献

附录IRIS数据集