傳統的控制理論對於明確繫統具有很強的控制能力，但對於過於復雜或難以**描述的繫統，則顯得無能為力了。因此便嘗試著以模糊數學來處理這些控制問題。
本書主要針對MATLAB模糊繫統設計由淺入深地論述了模糊繫統的基本概念、基本原理、結構及其控制設計與應用等過程中，重點介紹了這些基礎理論結合MATLAB模糊邏輯工具的應用，並通過大量的實例來介紹MATLAB模糊邏輯工具的輔助設計功能，也對相關函數進行了相應的介紹。

本書主要針對MATLAB模糊繫統設計由淺入深地論述了模糊繫統的基本 概念、基本原理、結構及其控制設計與應用等過程中，重點介紹了這些基 礎理論結合MATLAB模糊邏輯工具的應用，並通過大量的實例來介紹MATLAB 模糊邏輯工具的輔助設計功能，也對相關函數進行了相應的介紹。 本書內容理論清晰可靠，講解詳細，重點突出，內容新，覆蓋範圍廣 ，應用操作性強，可作為控制科學和技術類專業本科及研究生教材，也可 供與此相關的科研人員和從事控制工程的技術人員參考。

第1章 MATLAB簡介
1.1 MATLAB概述
1.2 MATLAB的操作
1.2.1 MATLAB語言特點
1.2.2 MATLAB的M文件介紹
1.2.3 MATLAB的使用命令
1.2.4 MATLAB的輸入與輸出函數
1.3 MATLAB的矩陣運算及應用舉例
1.4 MATLAB的向量運算
1.5 MATLAB的控制語句
1.5.1 循環語句
1.5.2 條件轉移語句
1.6 MATLAB的繪圖應用
第2章 模糊繫統的理論基礎
2.1 模糊繫統的概述
2.1.1 模糊集
2.1.2 模糊規則
2.1.3 模糊推理繫統
2.1.4 模糊繫統的非線性逼近
2.1.5 模糊繫統存在的問題
2.2 模糊繫統的集合
2.2.1 經典集合及其特征函數
2.2.2 模糊集合及其隸屬度函數
2.2.3 模糊集合的基本運算應用
2.3 模糊關繫的剖析
2.3.1 模糊關繫方程組與布爾型模糊關繫方程
2.3.2 模糊矩陣的冪運算及收斂性
2.3.3 “如果-則”推理關繫
2.4 模糊擴展原理
2.5 凸模糊集合
2.6 模糊數
第3章 MATLAB結構模糊優化及繫統設計
3.1 模糊優化模型
3.1.1 模糊優化設計的步驟
3.1.2 建立數學模型的基本原則
3.1.3 模糊優化基本概念
3.2 模糊優化的分類
3.2.1 對稱模糊優化和非對稱模糊優化
3.2.2 模糊遺傳算法
3.2.3 其他方法
3.3 單目標和多目標優化設計
3.3.1 迭代法
3.3.2 權重*大-*小法
3.3.3 對稱多目標模糊優化的求解
3.3.4 多目標模糊優化的向量水平截集法
3.4 用圖形界面工具建立模糊繫統
3.4.1 模糊推理繫統編輯器
3.4.2 模糊規則編輯器
3.4.3 隸屬度函數編輯器
3.4.4 模糊推理輸入輸出曲面視圖
3.5 用命令函數實現模糊邏輯繫統
3.5.1 命令行函數使用示例
3.5.2 使用MATLAB命令創建和計算模糊繫統
3.5.3 MATLAB的FIS結構和存儲
3.6 模糊邏輯工具箱應用
3.6.1 MATLAB工具箱附帶隸屬度函數應用示例
3.6.2 FIS繫統相關操作
3.6.3 模型轉換及矩陣操作類函數
3.6.4 繫統圖形顯示函數
3.6.5 模糊推理運算、計算類函數
第4章 模糊控制器及控制繫統的設計
4.1 模糊控制繫統的組成部分
4.1.1 傳統控制繫統到模糊控制繫統
4.1.2 模糊控制器的結構
4.2 控制器的輸出形式
4.2.1 位置式輸出
4.2.2 增量式輸出
4.3 Mamdani型模糊控制的設計
4.3.1 Mamdani型模糊控制器的組成
4.3.2 量化因子及比例因子
4.3.3 模糊化及清晰化
4.3.4 模糊自動設計的應用
4.4 T-S型模糊控制器的設計
4.4.1 T-S型模糊模型
4.4.2 T-S型模糊繫統設計要點
4.5 模糊控制繫統設計應用舉例
4.5.1 溫度控制繫統
4.5.2 控制繫統性能解析
第5章 MATLAB仿真的模糊控制繫統設計
5.1 Simulink仿真簡介
5.1.1 MATLAB中的仿真模塊庫
5.1.2 仿真模型圖的構建
5.1.3 動態繫統的Simulink仿真
5.2 模糊控制繫統的設計與MATLAB仿真
5.2.1 FIS與仿真的連接
5.2.2 設計模型控制繫統的Simulink模型圖
5.2.3 仿真對繫統的分析
第6章 C語言與模糊邏輯工具箱的接口應用
6.1 fls.c簡介
6.2 fismain.c簡介
6.3 MATLAB模糊推理繫統C程序接口舉例
第7章 MATLAB模糊邏輯繫統設計及應用
7.1 自適應神經網絡模糊繫統設計
7.1.1 自適應神經模糊繫統簡述
7.1.2 MATLAB的自適應神經模糊推理繫統設計的anfis和genfis1函數
7.1.3 MATLAB輔助ANFIS設計及應用
7.1.4 MATLAB工具箱的anfissedit圖形界面工具
7.2 Sugeno型模糊推理繫統的應用
7.2.1 Sugeno型模糊推理繫統的應用舉例
7.2.2 Sugeno型繫統與Maindani型繫統的比較
7.3 MATLAB實現與模糊聚類應用
7.3.1 MATLAB圖形化模糊聚類工具概述
7.3.2 減法聚類及實例
7.3.3 模糊C-均值聚類
7.4 用ANFIS建立FIS舉例
第8章 神經網絡在MATLAB模糊控制設計中的應用
8.1 神經網絡的基本原理
8.1.1 神經網絡的發展史
8.1.2 神經元生理結構
8.1.3 神經元的功能特點
8.1.4 神經元的數學模型
8.1.5 神經網絡模型的學習方法
8.1.6 感知器的學習算法
8.1.7 神經網絡學習的梯度算法
8.1.8 人工神經網絡模型
8.1.9 反射傳播學習的BP算法
8.2 模糊神經網絡的應用
8.2.1 算術模糊神經網絡的應用
8.2.2 邏輯模糊神經網絡的應用
8.2.3 混合模糊神經網絡的應用
8.3 遺傳算法的應用
8.3.1 遺傳算法的概述
8.3.2 遺傳算法的原理
8.3.3 模糊神經網絡的遺傳學習算法
8.4神經模糊控制繫統
8.4.1 神經模糊控制器
8.4.2 神經模糊控制器的學習算法
8.4.3 多種神經元組成的神經模糊控制器
第9章 MA蚴模糊設計繫統應用舉例
9.1 二關節機械手的逆運動學建模
9.1.1 問題的全面分析
9.1.2 MATLAB自適應神經網絡模糊繫統
9.2 模糊自適應消噪
9.2.1 問題全面分析
9.2.2 ANFIS應用消噪
9.3 小車倒擺模糊繫統控制
9.3.1 概述
9.3.2 問題的全面分析
9.3.3 MATLAB建模設計
9.4模糊聚類在地質科學中的應用
9.4.1 問題全面分析
9.4.2 岩石的MATLAB模糊C-聚類
**0章 模糊理論及模糊優化的應用
10.1 模糊理論在圖像處理中的應用
10.1.1 概述
10.1.2 圖像處理中的模糊理論
10.1.3 模糊繫統與神經網絡的融合
10.1.4 模糊神經網絡的濾波器設計
10.2 模糊優化的應用
10.2.1 MATLAB優化工具箱的應用
10.2.2 閉式標準斜齒圓柱齒輪模糊優化舉例
10.2.3 普通圓柱蝸杆傳動多目標模糊優化舉例
參考文獻