智能控制是一门新兴的交叉学科，神经—模糊和软计算正是该学科发展和研究的关键技术内容。本书系统地介绍了近年来*新发展的神经—模糊和软计算的基本理论及其应用。全书共22章，内容包括：模糊逻辑的基本理论和术语；系统辨识理论和多种先进的优化技术的综述；各种各样的神经元网络实现思想和原理；模糊—神经元网络的结构辨识和模糊建模方法；各种神经—模糊控制器设计技术以及各种典型的工程应用实例等。
本书取材新颖，内容深入浅出，便于自学与应用，可作为信息、自动化及计算机应用等专业的本科生或研究生的教材及参考书，也可供有关教师和科技工作者参考。

译者的话
序
前言
第1章 神经-模糊和软计算简介
**部分 模糊集合论
第2章 模糊集合
第3章 模糊规则与模糊推理
第4章 模糊推理系统
第二部分 回归和优化
第5章 系统辨识*小二乘法
第6章 基于导数的优化
第7章 非导数优化
第三部分 神经元网络
第8章 自适应网络
第9章 有监督学习神经元网络
第10章 增强学习
第11章 无监督学习和其它神经元网络
第四部分 神经—模糊建模
第12章 ANFIS：自适应神经.模糊推理系统
第13章 协动作神经.模糊建模：面向一般的ANFIS
第五部分 **神经—模糊建模
第14章 分类和递归树
第15章 数据聚类算法
第16章 规则库结构辨识
第六部分 神经—模糊控制
第17章 神经-模糊控制1
第18章 神经-模糊控制Ⅱ
第七部分 **应用
第19章 ANFIS应用
第20章 模糊.滤波神经网络
第21章 模糊集合和基因算法在博弈中的应用
第22章 颜色配方预测的软计算
附录A 部分练习题提示
附录B 缩写表