Fuzzy Systems : Modeling and Control

Unbekannt

ISBN 10: 0792380649 ISBN 13: 9780792380641

Verlag: Springer US, 1998

Sprache: Englisch

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Zustand: Sehr gut | Seiten: 544 | Sprache: Englisch | Produktart: B�cher.

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Bibliografische Details

Titel

Fuzzy Systems : Modeling and Control

Verlag

Springer US

Ver�ffentlichungsdatum

1998

Sprache

Englisch

ISBN-10

0792380649

ISBN-13

9780792380641

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Hardcover

Zustand

Sehr gut

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B�cher

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

The analysis and control of complex systems have been the main motivation for the emergence of fuzzy set theory since its inception. It is also a major research field where many applications, especially industrial ones, have made fuzzy logic famous.
This unique handbook is devoted to an extensive, organized, and up-to-date presentation of fuzzy systems engineering methods. The book includes detailed material and extensive bibliographies, written by leading experts in the field, on topics such as:

Use of fuzzy logic in various control systems.
Fuzzy rule-based modeling and its universal approximation properties.
Learning and tuning techniques for fuzzy models, using neural networks and genetic algorithms.
Fuzzy control methods, including issues such as stability analysis and design techniques, as well as the relationship with traditional linear control.
Fuzzy sets relation to the study of chaotic systems, and the fuzzy extension of set-valued approaches to systems modeling through the use of differential inclusions.

Fuzzy Systems: Modeling and Control is part of The Handbooks of Fuzzy Sets Series. The series provides a complete picture of contemporary fuzzy set theory and its applications. This volume is a key reference for systems engineers and scientists seeking a guide to the vast amount of literature in fuzzy logic modeling and control.

Rese�a del editor

Use of fuzzy logic in various control systems.
Fuzzy rule-based modeling and its universal approximation properties.
Learning and tuning techniques for fuzzy models, using neural networks and genetic algorithms.
Fuzzy control methods, including issues such as stability analysis and design techniques, as well as the relationship with traditional linear control.
Fuzzy sets relation to the study of chaotic systems, and the fuzzy extension of set-valued approaches to systems modeling through the use of differential inclusions.

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