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模糊逻辑作为人工智能领域的重要分支，打破了传统精确数学模型的局限，凭借其在不确定、非线性系统中的强大处理能力，已成为工业控制的关键技术支撑。本书立足工业生产的实际需求，汇集了全球多位工业工程与控制领域专家的研究成果，涵盖模糊控制在网络系统、能源设备、制造工艺、医疗管理等多个工业细分场景的创新应用，展现了模糊理论与工业实践深度融合的前沿动态。
全书共 11 个章节，结构清晰、内容详实，形成了从理论基础到实践案例的完整知识体系。开篇章节围绕网络化系统的模糊逻辑控制、滤波与故障检测展开综述，剖析了网络诱导现象的核心问题，详细阐述了模糊 PID 控制、模糊自适应控制等关键策略的最新进展，并指出二维网络化系统、无线网络化控制系统等未来研究方向。后续章节聚焦具体工业场景，包括生物质锅炉汽包水位的模糊自适应 PID 控制系统设计，通过 MATLAB 仿真验证了该方案相较于传统 PID 控制在抗干扰性、适应性和控制精度上的显著优势；越南核电站选址的模糊多准则决策研究，结合模糊网络分析法（FANP）与理想解法（TOPSIS），为复杂环境下的重大工程选址提供了科学决策框架；激光粉末床熔融工艺的多目标构建取向优化，通过遗传算法实现了机械性能、表面粗糙度、制造成本等多目标的协同优化。
此外，书中还涉及可持续产品创新前端阶段的模糊决策应用、工业工程领域立体成像技术的可持续应用方法、抗凝诊所人员配置的模糊优化模型、资产管理制度中传感器与人工智能的融合实践，以及模糊逻辑在石油勘探、生产与分销运营中的全面应用等内容。这些研究既涵盖了流程工业、离散制造、能源电力等传统工业领域，也延伸到医疗健康、资产管理等新兴应用场景，充分体现了模糊控制技术的广泛适用性。
本书的突出特点在于理论与实践的紧密结合。每个章节均通过明确的问题提出、详细的方法论设计、严谨的实验验证和深入的结果分析，展现模糊逻辑在解决工业复杂问题中的独特优势。书中大量的仿真数据、案例分析和图表说明，不仅增强了内容的可读性和说服力，更为工业界人士提供了可直接参考的技术方案和实施思路。同时，书中对模糊逻辑与神经网络、遗传算法等其他智能技术的混合应用研究，也为读者展现了跨学科技术融合的发展趋势。
对于工业控制领域的科研人员，本书提供了丰富的前沿研究方向和技术参考；对于工程技术人员，书中的实践案例和设计方法具有重要的工程指导价值；对于高校相关专业学生，本书则是一本系统学习模糊控制工业应用的优质教材。无论是关注模糊理论创新，还是寻求工业实际问题的解决方案，读者都能从书中获得有益的启发与收获。随着工业智能化的不断推进，模糊控制技术将在更多工业场景中发挥关键作用，本书的出版无疑为推动该领域的技术发展与产业应用提供了重要支撑。