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1 绪论1

1.1测试系统的信号获取1

1.2数据信息融合3

信息融合的定义及应用3

信息融合的一般模型4

信息融合的层次5

信息融合典型算法6

1.3智能信息处理概述9

1.4网络化虚拟测量概述12

虚拟仪器技术的产生与发展13

网络技术与虚拟仪器技术的结合14

网络化虚拟测量技术的应用17

2 嵌入式远程测量信息处理实践平台技术20

2.1嵌入式远程测量信息处理实践的意义20

2.2嵌入式远程测量系统的基本实现技术20

虚拟仪器的结构和功能20

虚拟仪器的特点21

虚拟仪器与传统仪器的比较21

虚拟仪器设计的一般步骤22

基于虚拟仪器的无线嵌入式测量实验系统22

LabVIEW与MATLAB混合编程25

基于LabVIEW的网络化虚拟测量26

网络化虚拟测量通信模型27

基于LabVIEW的DataSocket及UDP通信28

2.3实践平台硬件与软件系统33

系统的硬件和软件组成33

系统的硬件设置34

无线网络配置35

2.4实践平台应用流程40

2.5实践平台操作注意事项44

2.6思考与总结44

3 神经计算实践方法实现45

3.1神经计算方法概论45

3.2神经网络分类及其优化46

实践内容46

实践步骤46

思考与总结48

3.3采用神经计算解决误差曲面问题50

实践内容50

实践步骤50

3.4线性神经元的训练问题51

实践内容51

实践步骤51

3.5神经计算方法实践的意义52

3.6实践平台硬件与软件系统53

硬件设备53

系统软件54

3.7实践平台应用流程54

3.8实践平台操作注意事项58

3.9思考与总结58

4 神经计算典型MATLAB程序设计实现59

4.1面向MATLAB的BP神经网络设计59

BP神经网络的初始化59

BP神经网络的创建59

BP神经网络的仿真61

BP神经网络的训练62

4.2径向基函数网络设计65

问题描述65

网络建立66

仿真网络67

结论69

5 进化计算实践方法实现70

5.1进化计算方法概论70

5.2进化计算方法基本原理70

遗传算法70

粒群智能83

5.3基于进化计算的多项式逼近信号去噪95

5.4进化计算性能分析实践平台的搭建与软、硬件系统97

进化计算性能分析实践的意义97

进化计算性能分析实践平台硬件与软件系统97

实践平台应用流程98

实践平台应用注意事项102

6 进化计算的MATLAB程序设计实现103

6.1面向MATLAB的遗传算法设计103

遗传算法的MATLAB工具箱介绍103

遗传算法编程实例106

遗传算法优化结果分析108

6.2微粒群优化算法程序设计及MATLAB实现109

微粒群优化算法的基本原理109

微粒群优化算法程序实现111

微粒群优化算法结果分析115

7 模糊计算实践方法实现118

7.1模糊逻辑概述118

模糊逻辑的起源118

模糊逻辑的特点和应用分析119

7.2模糊推理系统基本原理120

模糊推理系统概述120

模糊推理系统分类122

7.3模糊推理系统控制实践的意义124

7.4模糊推理系统控制实践平台的硬件与软件系统124

硬件设备124

系统软件125

7.5模糊推理系统控制实践平台的基本原理125

7.6模糊推理系统控制实践平台应用流程128

7.7模糊推理系统控制实践平台操作注意事项131

7.8思考与总结131

8 模糊控制系统设计及MATLAB实现133

8.1模糊系统结构133

8.2模糊控制器的设计134

模糊化134

建立模糊推理规则135

确定权与规则信度136

选择适当的关系生成方法和推理合成算法137

反模糊化137

8.3模糊控制系统的MATLAB实现138

模糊逻辑工具箱的图形界面工具138

FIS编辑器139

隶属函数编辑器140

模糊规则编辑器142

模糊规则观察器144

输出曲面观察器145

自定义模糊推理系统147

参考文献149