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经典模糊理论与神经网络：其基础及应用。

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简介：
清华大学出版社出版的这本著作，以其详尽的阐述和深厚的内涵，堪称经典之作。它对于模糊理论和神经网络领域的初学者以及高级研究者而言，都是不可多得的参考资料，既是必不可少的教材，也是极具实用的学习工具。鉴于其卓越的价值，我们强烈推荐读者阅读此书。

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  • 模糊理论与神经网络的基础及应用（经典•绝版）
    优质
    《模糊理论与神经网络的基础及应用》是一本深入探讨模糊逻辑和人工神经网络原理及其实际运用的经典著作。该书不仅涵盖了理论基础，还详细介绍了两者结合在解决复杂问题中的应用案例，为研究人员和技术人员提供了宝贵的指导资源。本书虽已绝版，但其内容至今仍具有重要参考价值。 清华大学出版社出版的这本书内容详尽且经典，是一本难得的好书。无论是模糊理论还是神经网络的学习者，从初学者到高级研究者都应将其作为必读教材，并视为实用指南。我强烈推荐此书。
     
  • 模糊理论及神经网络基础与应用_10280267.rar
    优质
    该资源《模糊理论及神经网络基础与应用》涵盖了模糊逻辑和神经网络的基本原理及其在实际问题中的应用，适合科研人员和技术爱好者深入学习。 《模糊理论和神经网络的基础与应用》是由美国加州赵振宇博士编著的一本关于神经网络和模糊理论的专著，由清华大学出版社出版，供相关学习者参考使用。书名编号为_10280267。
     
  • T-S模糊神经网络及其MATLAB程序_模糊神经网络_t-s模糊神经网络相关应用
    优质
    本资料深入探讨T-S模糊神经网络理论与实践，涵盖其在各领域的广泛应用，并提供详尽的MATLAB编程实例以辅助学习和研究。 T-S模糊神经网络的MATLAB实现以及几个模糊神经网络的应用案例。
     
  • 基于自动规则生成的动态模糊神经网络.zip_动态模糊神经_动态神经网络_模糊神经_模糊神经网络_神经网络matlab
    优质
    本资源提供了一种基于自动规则生成的动态模糊神经网络方法，并附有Matlab实现代码，适用于研究和学习动态系统建模与控制。 使用MATLAB设计动态模糊神经网络可以实现自动生成规则的功能。
     
  • 神经网络与模糊推理理论及其应用在信息融合中的探讨
    优质
    本论文深入探讨了神经网络和模糊推理理论，并研究其在信息融合领域的应用价值及潜力，旨在推动智能系统的发展。 关于信息融合的电子书籍主要涵盖神经网络和模糊推理的内容。
     
  • ANFIS_BP-master.zip_模糊神经_模糊自适应_神经网络_BP_tricklqj
    优质
    本项目为一个结合了模糊逻辑与人工神经网络技术的代码库，主要实现基于ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System）和BP（Backpropagation）算法的模型训练，适用于复杂系统的建模与仿真。 自适应模糊神经网络的一个模型可以用MATLAB语言实现。
     
  • 基于BP神经网络的模糊控制算法及Matlab实现，探讨模糊神经网络的原理与应用
    优质
    本文深入研究了结合BP神经网络的模糊控制算法，并在MATLAB环境中实现了该算法。文章详细阐述了模糊神经网络的工作原理及其广泛应用领域。通过理论分析和实例验证相结合的方式，展示了该技术在解决复杂控制系统问题中的优越性。 通过BP神经网络对模糊规则的学习可以更好地实现控制，从而有效提升模糊PID的性能。
     
  • T-S模糊神经网络与Matlab应用
    优质
    本书深入浅出地介绍了T-S模糊神经网络的基本原理和设计方法，并通过大量实例展示了如何利用Matlab进行相关模型的构建与仿真。适合科研人员及工程技术人员参考学习。 T-S模糊神经网络的MATLAB实现以及几个模糊神经网络的应用案例。
     
  • 动态模糊神经网络的MATLAB实现_动态模糊神经网络_模糊神经网络_
    优质
    本文介绍了动态模糊神经网络在MATLAB中的实现方法，探讨了该模型的设计原理及其应用价值，为相关领域的研究提供了技术支持。 应用MATLAB编写的动态模糊神经网络的程序实例展示了如何结合模糊逻辑与人工神经网络的优点来处理复杂系统中的不确定性问题。这种类型的模型能够适应环境变化，并且在非线性系统的建模、控制等领域有着广泛的应用前景。通过MATLAB提供的工具箱，如Fuzzy Logic Toolbox和Neural Network Toolbox，可以方便地实现动态模糊神经网络的设计、训练及仿真过程。 该程序实例通常包括以下步骤： 1. 定义输入变量与输出变量； 2. 设计模糊规则集以及隶属度函数； 3. 构建基础的前馈型或递归型人工神经网络架构； 4. 将模糊推理系统嵌入到神经网络中，形成动态调整参数的能力； 5. 利用训练数据对整个混合模型进行优化学习。 这样的程序实例能够帮助研究人员和工程师更好地理解和应用动态模糊神经网络技术，在实际工程项目中有很高的参考价值。