MATLAB模糊逻辑工具箱的分析与应用

　　第一章 模糊理论基础
　　1.1 概述
　　1.1.1 模糊理论的创立
　　1.1.2 模糊理论的发展和现状
　　1.1.3 模糊逻辑技术中的几个基本问题
　　1.2 模糊集合论基础
　　1.2.1 模糊集的概念
　　1.2.2 模糊集合的表示方法
　　1.2.3 模糊集合的运算
　　1.2.4 隶属度函数的建立
　　1.2.5 常见的模糊分布
　　1.3 模糊关系和模糊矩阵
　　1.3.1 模糊关系
　　1.3.2 模糊矩阵
　　1.3.3 模糊矩阵的运等性质
　　1.4 模糊逻辑
　　1.4.1 模糊命题
　　1.4.2 模糊逻辑公式
　　1.4.3 模糊逻辑函数的分析与综合
　　1.5 模糊语言
　　1.5.1 自然语言的集合描述
　　1.5.2 语言值
　　1.5.3 语言变量
　　1.6 模糊推理
　　1.6.1 模糊条件语句
　　1.6.2 模糊推理
　　1.6.3 模糊推理的Zadeh法
　　1.6.4 模糊推理的Mamdani法
　　1.6.5 模糊推理的强度转移法
　　第二章 模糊控制的理论基础
　　2.1 引言
　　2.1.1 模糊控制发展
　　2.1.2 模糊控制特点
　　2.2 模糊控制系统的组成
　　2.2.1 模糊化过程
　　2.2.2 知识库
　　2.2.3 推理决策逻辑
　　2.2.4 精确化过程
　　2.3 模糊控制系统的设计
　　2.3.1 模糊控制器的结构设计
　　2.3.2 模糊控制器的设计原则
　　2.3.3 模糊控制器的常规设计方法
　　第三章 Simulink设计基础
　　3.1 Simulink概述
　　3.2 Simulink基本操作
　　3.2.1 运行Simulink
　　3.2.2 Simulink模块的操作
　　3.2.3 模块的连接
　　3.2.4 在连线上反映的信息
　　3.3 Simulink的几类基本模块
　　3.4 Simulink的简单应用设计
　　3.5 自定义功能模块
　　3.5.1 Icon标签页
　　3.5.2 Initialization标签页
　　3.5.3 Documentation标签页
　　3.5.4 Unmask标签页
　　第四章 系统仿真
　　4.1 模拟参数的设定
　　4.1.1 Solver参数的设定
　　4.1.2 工作空间（Workspace）参数的设定
　　4.1.3 诊断（Diagnostics）参数的设定
　　4.2 模型的线性化
　　4.3 在命令窗口输入命令进行仿真
　　第五章 使用模糊逻辑工具箱建立系统
　　5.1 引言
　　5.2 简介
　　5.3 FIS编辑器
　　5.4 隶属度函数编辑器
　　5.5 规则编辑器
　　5.6 规则观察器
　　5.7 曲面观察器
　　5.8 从GUI工具输入和输出
　　5.9 定制你的模糊系统
　　第六章 命令行工作方式
　　6.1 引言
　　6.2 系统显示函数
　　6.3 建立一个系统
　　6.4 FIS求值
　　6.5 FIS结构
　　第七章 与Simulink一起工作
　　7.1 引言
　　7.2 例子：水位控制
　　7.3 建立你自己的模糊仿真模型
　　第八章 Sugeno－Type模糊推理
　　8.1 引言
　　8.2 例子：两个lines
　　8.3 结论
　　第九章 anfis和ANFIS编辑器GUI
　　9.1 引言
　　9.2 建模方案
　　9.3 模型学习和通过ANFIS推理
　　9.3.1 ANFIS是什么？
　　9.3.2 FIS结构和参数调节
　　9.4 熟悉数据类型的有效性：了解你的数据
　　9.5 anfis的某些约束
　　9.6 ANFIS编辑器GUI
　　9.7 ANFIS编辑器GUI例子1：检测据有助于模型验证
　　9.7.1 装入数据
　　9.7.2 初始化和生成你的FIS
　　9.7.3 用ANFIS自动生成FIS结构
　　9.7.4 为ANFIS指定你自己的隶属度函数
　　9.7.5 观察你的FIS结构
　　9.7.6 anfis训练
　　9.7.7 对已训练的FIS测试你的数据
　　9.8 ANFIS编辑器GUI例子2：检测数据不再有效的模型
　　9.9 命令行方式anfis
　　9.10 anfis和ANFIS编辑器GUI详细介绍
　　9.10.1 训练数据
　　9.10.2 输入FIS结构
　　9.10.3 训练选项
　　9.10.4 显示选项
　　9.10.5 方法
　　9.10.6 为训练数据输出FIS结构
　　9.10.7 训练误差
　　9.10.8 步长
　　9.10.9 检测数据
　　9.10.10 对检测数据输出的FIS结构
　　9.10.11 检测误差
　　第十章 模糊聚类
　　10.1 引言
　　10.2 模糊C－Means聚类
　　10.3 例子：2－D聚类
　　10.4 Subtractive聚类
　　10.4.1 例子
　　10.4.2 匹配
　　10.5 聚类GUI工具
　　第十一章 模糊逻辑与模糊工具箱的综合应用实例
　　11.1 一个典型的模糊控制实例
　　11.2 自适应噪声消除
　　11.3 倒立摆控制
　　附录1模糊逻辑工具箱函数简介
　　附录1.1 GUI工具
　　附录1.2 隶属度函数
　　附录1.3 FIS数据结构管理
　　附录1.4 先进技术
　　附录1.5 Simulink仿真块
　　附录1.6 演示
　　附录2模糊逻辑工具箱函数详述
　　附录3独立C代码模糊推理引擎

　　MATLAB是MathWorks公司推出的一套高性能的数值计算和可视化软件，它集数学计算、图形计算、语言设计和模糊逻辑等30多个工具箱于一体，具有极高的编程效率。 《MATLAB模糊逻辑工具箱的分析与应用》由三大部分组成。第一部分介绍模糊基础理论、方法和模糊控制器的分析与设计过程。第二部分介绍了MATLAB的动态系统仿真工具Simulink的功能和基于Simulink的仿真系统的搭建与分析。第三部分系统地介绍MATLAB模糊逻辑工具箱的基本函数、功能分析，并借助于对模糊逻辑工具箱中演示例子的详细介绍，引导读者深入理解工具箱的运用方法和模糊系统的推理过程；叙述模糊逻辑工具箱的图形化系统、模糊逻辑工具的自适应神经-模糊推理系统等高级技术的应用方法；介绍模糊逻辑工具箱与Simulink和C的连接技巧等。此外，书中还给出了一些作者的工作体会，以及一类运用模糊理论进行应用分析与设计的实例。《MATLAB模糊逻辑工具箱的分析与应用》可作为计算机、电子工程、控制工程、信息与通信科学、数学、机械工程和生物医学工程等专业师生的参考教材，对从事上述领域工作的广大科技人员和开发应用人员具有重要的参考价值。