非線性系統(tǒng)的模糊模型辨識及其應(yīng)用

第1章 緒論
1.1 研究模糊辨識的背景及意義
1.2 模糊建模的發(fā)展過程及研究現(xiàn)狀
1.3 模糊模型的結(jié)構(gòu)辨識方法
1.4 模糊模型參數(shù)辨識方法
1.5 基于模糊模型的預(yù)測控制
1.6 模糊辨識中的其他問題
1.7 模糊辨識領(lǐng)域尚待解決的問題
第2章 模糊集理論基本概念和萬能逼近理論分析
2.1 模糊集理論基本概念
2.2 模糊系統(tǒng)萬能逼近理論研究與分析
第3章 基于模糊劃分的非線性系統(tǒng)辨識
3.1 基于模糊規(guī)則的非線性系統(tǒng)模糊辨識基本算法
3.2 基于一種新的模糊模型的非線性系統(tǒng)模糊辨識算法
3.3 基于正交最小二乘法的非線性系統(tǒng)模糊辨識算法
第4章 基于模糊類的模糊辨識方法
4.1 模糊模型辨識中模糊聚類方法應(yīng)用分析
4.2 基于模糊聚類和EUM方法的模糊辨識快速算法
4.3 基于快速模糊聚燈和統(tǒng)計信息準則的模糊辨識算法
4.4 基于遞階模糊聚類的模糊辨識算法
第5章 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)在模糊建模中的應(yīng)用
5.1 數(shù)據(jù)變換技術(shù)
5.2 基于Box-Cox變換的改進模糊辨識方法
5.3 基于非對稱型Sinmoid變換函數(shù)的改進模糊辨識方法
第6章 隸屬函數(shù)的選擇對模糊模型描述性能的影響
6.1 問題的描述
6.2 基于T-S模型的模糊辨識
6.3 仿真結(jié)果
第7章 基于T-S模糊模型的非線性噪聲消除
……
第8章 模糊辨識方興未艾在實際系統(tǒng)中的應(yīng)用
附錄
參考文獻