本书介绍了传感器的基本知识和基本特性、传感器的标定和校准方法以及应用技术,重点阐述了各类传感器(电阻应变式、电感式、电容式、压电式、热电式、光电式、数字式、磁敏、气敏、湿敏传感器等)的转换原理、组成结构、特性分析、设计方法、信号调理技术及其在日常生活和生产过程中的典型应用,并对其他现代新型传感器作了简要介绍。
本书可作为高等院校测控技术与仪器、自动化、电子信息工程、物联网等专业的教材,也可作为其他相近专业高年级本科生和硕士研究生的学习参考书,同时可供从事电子仪器及测控技术工作的人员参考。
本书层次分明、逻辑结构严谨、详细而不啰嗦、精炼而不失实。本书的讲解不局限于模糊数学的基础知识,而是用大量的篇幅来讲解模糊数学的应用。为了使读者可以验证学习的效果、巩固所学的内容,每章后面都附有具有代表性的习题。
前言
自从罗特夫·扎德(Lotfi Zadeh)博士于1965年在《信息与控制》杂志上发表了一篇开创性论文《模糊集合》以后,经典数学的一些观念受到颠覆,引导人们更多地试图通过这一新的数学思想来描述我们的认识、判断和推理,由此形成了新的数学分支模糊数学。模糊数学和经典数学的不同之处在于模糊数学处理的都是边界含糊不清的或者说模糊的概念、对象,这实质上是针对有别于随机性的不确定性问题,这种不确定性问题大量地存在于我们自己的主观感受中,这是无法精确衡量的。可以说,模糊数学为定量化地描述我们的认识、判断、推理及其外在形式自然语言提供了一种强大的工具。因此,学习好模糊数学,能够为管理决策建模和计算机人工智能等领域的研究提供一种新的数学工具。事实上,目前,模糊数学和模糊推理的方法已经在工业系统控制、智能家电、智能交通、模糊决策等领域有了广泛而成功的应用。更为可喜的是,它还在刚刚兴起的文本挖掘、自然语言理解等商务智能和语义网智能等领域受到青睐。可以预见,模糊数学将在管理和计算机智能等具有模糊性系统领域发挥更大的潜力和作用。正是基于这样的认识,在系统总结模糊系统数学新的方法与应用基础上,结合编者在模糊系统数学方面十余年的教学体会,编写了这本教材。本书共分为10章,第1章介绍了模糊数学的基本概念及其性质,重点阐述了模糊集合的性质、模糊集合的运算及模糊集合隶属函数的确定; 第2章介绍了模糊关系的性质与运算; 第3章介绍了分割的概念,讲解了模糊向清晰转换的重要概念及方法,给出了模糊向清晰转换在工程管理方面的应用举例; 第4章介绍了模糊聚类的一些方法及模糊聚类的应用; 第5章介绍了模糊模式识别的概念、性质、方法、应用; 第6章介绍了模糊扩张原理和模糊数相关内容,介绍了扩张原理中的有关重要定理; 第7章介绍了模糊逻辑和模糊推理的基本理论,及其在语言处理方面的应用; 第8章介绍了模糊控制系统的组成、应用,通过实例详细介绍了模糊控制系统的构建过程; 第9章介绍了模糊综合评判、多目标决策、模糊预测的主要内容,重点介绍了这些方法在经济管理中的应用; 第10章介绍了模糊线性规划的性质、应用等内容。为了让读者能对模糊数学的应用有更深的了解,编者在本书中列举了大量的应用示例,对于示例的选取,编者尽量偏重管理学方面较为成熟的示例。每一章后面的习题,有利于读者自己检验学习的效果。本书可以作为本科生高年级和研究生的教材使用。在本书的编写过程中,编者的研究生张向阳、孙娜、崔雪莲、韩琪玮、戚方丽、洪月、宋爽、于明朕、李静、彭振、韩金波、张铭今、杨凡、睢国钦、刘晓君做了大量的资料收集、校对工作,编者在此一并表示衷心的感谢。对于本书的编写,编者参考了多个国内外有关模糊数学方面的教材和专著(详见参考文献),以期博取众家之长,在此表示衷心感谢。尽管编者力求严谨和规范,但限于编者的水平和时间,书中难免存在一些错误和纰漏,敬请各位专家、读者批评指正。编者
2016年7月
第1章模糊集合与隶属函数
1.1经典集合
1.1.1经典集合概念及其表示
1.1.2经典集合的运算
1.1.3经典集合的性质
1.1.4经典集合映射为函数
1.2模糊集合
1.2.1模糊集合运算
1.2.2模糊集合的性质
1.3隶属函数
1.3.1隶属函数的特征
1.3.2凸模糊集
1.3.3多维隶属函数的讨论
1.3.4模糊化
1.3.5隶属度的赋值
习题
第2章模糊关系
2.1笛卡儿积
2.2清晰关系
2.2.1清晰关系的运算
2.2.2清晰关系的性质
2.2.3复合
2.2.4清晰等价关系
2.2.5清晰相似关系
2.3模糊关系
2.3.1模糊关系的运算
2.3.2模糊关系的性质
2.3.3模糊关系的复合
2.3.4模糊相似关系和等价关系
2.4赋值
2.4.1余弦幅度法
2.4.2其他相似性方法
习题
第3章模糊向清晰的转换
3.1模糊集的λ分割
3.2模糊关系的λ分割
3.3分解定理与表现定理
3.3.1分解定理
3.3.2集合套与表现定理
3.4非模糊化方法
习题
第4章模糊聚类分析
4.1数据集的c分类
4.1.1硬c分类
4.1.2硬c均值(Hard cmeans,HCM)算法
4.2基于等价关系的模糊聚类分析
4.2.1模糊聚类的等价关系基本思想
4.2.2基于等价关系的模糊聚类分析步骤
4.2.3最佳阈值λ的确定
4.3基于模糊c均值的聚类算法
4.3.1模糊c划分
4.3.2模糊c均值(Fuzzy cmeans,FCM)聚类算法
4.3.3FCM聚类算法存在的问题
习题
第5章模糊模式识别
5.1模糊向量
5.2贴近度
5.3模糊模式识别的基本原则
5.3.1最大隶属原则
5.3.2择近原则
5.3.3多个特性的择近原则
5.4模糊模式识别的应用
习题
第6章扩张原理与模糊数
6.1模糊变换
6.2扩张原理
6.3多元扩张原理
6.4模糊数
6.4.1区间数
6.4.2模糊数
习题
第7章模糊逻辑和模糊推理
7.1经典逻辑
7.1.1集合与命题
7.1.2逻辑联结词
7.2模糊语言与语言变量
7.2.1集合描述语言系统
7.2.2模糊语言算子
7.2.3语言值及其四则运算
7.2.4模糊语言变量
7.3模糊逻辑
7.3.1模糊命题
7.3.2模糊联结词
7.4模糊推理
7.5蕴涵运算的其他形式
7.6复合运算的其他形式
7.7基于规则的系统及其推理的图解方法
7.7.1规则的形式
7.7.2规则的分解和聚合
7.7.3基于规则的推理图解法
习题
第8章模糊控制系统
8.1模糊控制的基本思想
8.2模糊控制系统的组成
8.3模糊控制器
8.3.1模糊控制器的基本结构
8.3.2模糊控制器各主要组成部分的功能
8.3.3模糊控制器的基本类型
8.4模糊控制器的设计
8.4.1模糊化
8.4.2数据库
8.4.3规则库
8.4.4模糊推理
8.4.5去模糊化
8.4.6建立查询表
8.5模糊控制器实例
8.5.1被控对象的特点和控制任务
8.5.2模糊控制器设计
习题
第9章模糊综合评判、多目标决策、模糊预测
9.1模糊综合评判
9.1.1模糊综合评判法的思想和原理
9.1.2模糊综合评判的模型和步骤
9.2多目标决策
9.3模糊预测
9.3.1模糊时间序列预测
9.3.2模糊回归预测
习题
第10章模糊线性规划
10.1经典线性规划简介
10.1.1线性规划
10.1.2多目标规划
10.2模糊约束条件下的极值问题
10.3模糊线性规划
10.4多目标模糊线性规划
10.4.1多目标线性规划的模糊最优解
10.4.2约束条件有伸缩性的多目标模糊线性规划问题
习题
参考文献