Тип 2 Неопределенная система моделирования системы и контроль системы Александра Мота, Руи Эскадас Мартинс, Хосе Тенрейро Наука и Природа высшего образования
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
￥ 65
C9
Название: Тип типа расплывчатая логика: неопределенное моделирование системы и управление системой
Цена: 79 юаней
Пресса: пресса высшего образования
ISBN: 9787040478099
Упаковка: Тихий океан
Открыто: 16
Издание: сентябрь 2017 г., 1 -е издание
Слова: 130 тысяч слов
«Тип дальной логики: моделирование и управление системой нек (английское издание)» фокусируется на нечеткой логике двух типов, связанной с приложениями моделирования процессов и управления, включая использование простых методов для обучения модели Takagi-Sugeno. Нечеткий логический принцип уменьшает Локальный линейный супер -прогноз NEPECTEPLE на неопределенность;
«Тип типа типа типа Vogogical Logic: неопределенное моделирование системы и управление системой (английская версия)» подчеркивает дополнительные теоретические и приложения, и читатели могут использовать алгоритм, предоставленный в книге для практики своих приложений.Для исследователей и инженеров, которые заинтересованы в неопределенности интеллектуальных систем, систем правил и моделей, «Тип Vogogical Logic: не -OK System моделирование и управление (английская версия)» обеспечит очень ценную ссылку.
1 Introduction
1.1 Книга
References
2 Fuzzy Logic Systems
2.1 Введение
2.2 Type-L Fuzzy Sets
2.3 Type-L Fuzzy Logic Systems
2.3.1 Fuzzifier
2.3.2 Правило-база
2.3.3 Двигатель вывода
2.3.4 Выходной процессор
2.3.5 Соображения о нечетких логических системах типа-L
2.4 Нечеткие наборы типа 2
2.5 Тип 2-логических систем типа 2
2.5.1 Fuzzifier
2.5.2 Правило-база
2.5.3 Двигатель вывода
2.5.4
2.5.5 Defuzzifier
2.6 Сравнительный анализ
2.7 Выводы
References
3 Takagi-Sugeno Fuzzy Logic Systems
3.1 Введение
3.2 Type-L Takagi-Sugeno Fuzzy Logic Systems
3.3 Тип-2 Такаги-сугено нечеткие логические системы
3.3.1 Структура A2-CL
3.3, 2 Структура A2-CO
3.3.3 Структура AL-CL
3.4 ANFIS на основе TS TS TS-логических систем типа 2
3.5 Алгоритмы обучения для TS Fuzzy Systems
3.5.1 Инициализация модели
3.5.2 Обучение предшествующей части базы правил
3.5.3 Обучение последующей части базы правил
3.6 Выводы
References
4 System Modeling Using Type-2 Takagi-Sugeno Fuzzy Systems
4.1 Введение
4.2 Локально линейные модели на основе TS TS-логических систем типа 2
4.2.1 Разработка нечеткой модели интерполированного интервала типа 2
4.2.
4.3 Сценарии применения
4.3.1 Моделирование ферментационного реактора
4.3.2 Моделирование связанных резервуаров
4.4 Выводы
Использованная литература,
5 Model Predictive Control Using Type-2 Takagi-Sugeno Fuzzy Systems
5.1 Введение
5.2 ОБЩЕСТВЕННЫЙ ПРЕДИТРИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ
5.3 Вывод предиктора N-шага впереди
5.4 Расширение обобщенного прогнозирующего контроля на нелинейных моделях
5.4.1 Обобщенные пользователи контроля прогнозирования
5.5 Сценарии приложений
5.5.1 Ферментационный реактор's Temperature Control
5.5.2. Управление уровнем жидкости связанных резервуаров
5.6 Выводы
References
6 Processor-In-the-Loop Simulation
6.1 Введение
6.2 PIL Architecture
6.2.1 Совет по разработке
6.2.2 Встроенная система's Software Architecture
6.3 Оценка системы
6.4 Выводы
References
7 Conclusions
Appendix