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简介
模糊系统，模糊神经网络理论技术是当前极为热闹的研究热点，并誉为21世纪带头且椖的理论与技术。本书全面介绍了模糊系统、模糊神经网络的基本概念与原理，并以此为基础，介绍了大量的应用实例及编程实现实例。
本书体系完整，内容新颖且深入浅出。既有理论及最新成果介绍，又有丰富的实例，故特别适合从事计算机、自动控制、应用数学等专业的广大科技工作者阅读。
目录
第一章 绪论
1.1 模糊集合与模糊逻辑的基本概念
1.2 模糊系统
1.3 模糊神经网络
第二章 模糊逻辑系统
2.1 模糊逻辑系统的组成与分类
2.2 模糊规则库
2.3 模糊推理机
2.4 模糊产生器与反模糊化器
2.5 常见的模糊逻辑系统
2.6 模糊系统与神经网络比较
第三章 模糊系统的万能逼近理论
3.1 高斯型模糊逻辑系统的万能逼近理论
3.2 广义隶属度型模糊逻辑系统的万能逼近理论
3.3 广义模糊逻辑系统的万能逼近理论
3.4 正则模糊神经网络对一类连续模糊值函数的万能逼近理论
第四章 模糊系统的确定技术
4.1 模糊逻辑系统的反向传播学习算法
4.2 模糊逻辑系统的ols法确定
4.3 模糊逻辑系统的表格查寻学习法
. 4.4 模糊规则的模糊归纳学习算法ila
4.5 用模糊系统辨识非线性系统中的系统误差分析
第五章 模糊神经元与模糊神经网络
5.1 神经网络简介
5.2 模糊神经元及其模糊神经网络类型
5.3 模糊联想记忆网络
5.4 模糊极小－极大神经网络
5.5 模糊hopfield神经网络
5.6 模糊fcmac神经网络
第六章 模糊推理的神经网络实现
6.1 基于h－水平截集的模糊神经网络实现
6.2 基于正规化模糊神经网络实现
6.3 用模糊神经网络来修正不完善的模糊规则
6.4 一类区间值不确定性推理（isar）及其fnn实现
第七章 模糊遗传算法
第八章 模糊神经网络应用实例
第九章 基于神经网络集成的高木－关野模糊系统
第十章 改进的模糊神经网络在建模中的应用实现
第十一章 pi－sigma神经网络及其应用
参考文献
1.1 模糊集合与模糊逻辑的基本概念
1.2 模糊系统
1.3 模糊神经网络
第二章 模糊逻辑系统
2.1 模糊逻辑系统的组成与分类
2.2 模糊规则库
2.3 模糊推理机
2.4 模糊产生器与反模糊化器
2.5 常见的模糊逻辑系统
2.6 模糊系统与神经网络比较
第三章 模糊系统的万能逼近理论
3.1 高斯型模糊逻辑系统的万能逼近理论
3.2 广义隶属度型模糊逻辑系统的万能逼近理论
3.3 广义模糊逻辑系统的万能逼近理论
3.4 正则模糊神经网络对一类连续模糊值函数的万能逼近理论
第四章 模糊系统的确定技术
4.1 模糊逻辑系统的反向传播学习算法
4.2 模糊逻辑系统的ols法确定
4.3 模糊逻辑系统的表格查寻学习法
. 4.4 模糊规则的模糊归纳学习算法ila
4.5 用模糊系统辨识非线性系统中的系统误差分析
第五章 模糊神经元与模糊神经网络
5.1 神经网络简介
5.2 模糊神经元及其模糊神经网络类型
5.3 模糊联想记忆网络
5.4 模糊极小－极大神经网络
5.5 模糊hopfield神经网络
5.6 模糊fcmac神经网络
第六章 模糊推理的神经网络实现
6.1 基于h－水平截集的模糊神经网络实现
6.2 基于正规化模糊神经网络实现
6.3 用模糊神经网络来修正不完善的模糊规则
6.4 一类区间值不确定性推理（isar）及其fnn实现
第七章 模糊遗传算法
第八章 模糊神经网络应用实例
第九章 基于神经网络集成的高木－关野模糊系统
第十章 改进的模糊神经网络在建模中的应用实现
第十一章 pi－sigma神经网络及其应用
参考文献
模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计
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