1장 MATLAB 기초
   1.1 초기 MATLAB 화면과 메뉴 ... 3
   1.2 MATLAB과 배열 ... 9
   1.3 수식의 표현과 행렬 ... 16
   1.4 M-파일 ... 25
   1.5 그림 윈도우 ... 34
   1.6 좌표축 및 그래프 속성 변경 ... 38
   1.7 3차원 그래프 및 등고선 표현 ... 42
2장 퍼지논리의 기초
   2.1 보통집합과 퍼지집합 ... 57
   2.2 퍼지집합의 연산 ... 64
   2.3 집중화 및 팽창 ... 69
   2.4 확장원리 ... 73
   2.5 알파 수준집합 ... 79
   연습문제 ... 83
3장 퍼진 관계 및 퍼지수
   3.1 보통 관계와 퍼지 관계 ... 89
   3.2 퍼지 관계의 합성 ... 97
   3.3 퍼지 그래프 ... 102
   3.4 퍼지수 ... 105
   3.5 일반적인 멤버쉽 함수 ... 111
   연습문제 ... 117
4장 술어 및 퍼지논리
   4.1 보통 및 퍼지 논리 ... 123
   4.2 근사추론 ... 131
   4.3 언어적인 울타리의 적용 ... 136
   4.4 퍼지 제어 시스템의 구성 ... 142
   연습문제 ... 152
5장 퍼지 알고리즘
   5.1 퍼지 규칙의 표준 형태 ... 159
   5.2 다중 조건부 및 결론부 ... 164
   5.3 퍼지 관계식과 시스템 ... 168
   5.4 퍼지 규칙의 실행 절차 ... 177
   5.5 물탱크의 퍼지제어 ... 184
   연습문제 ... 198
6장 신경망 기초
   6.1 인공 뉴런 ... 209
   6.2 단층 신경망 ... 214
   6.3 선형 분리 가능성 ... 226
   6.4 다충 신경망 ... 229
   연습문제 ... 232
7장 BP-네트워크
   7.1 전달함수의 미분 ... 245
   7.2 다층 신경망과 BP-알고리즘 ... 246
   7.3 BP와 MATLAB 함수 ... 260
   7.4 BP를 사용한 문자인식 ... 269
   연습문제 ... 279
8장 경쟁, 연상 및 기타 신경망
   8.1 Instar 학습 ... 285
   8.2 Outstar 학습 및 BAM ... 289
   8.3 경쟁 학습 ... 293
   8.4 PNN ... 305
   8.5 RBF 네트워크 ... 310
   8.6 GRNN ... 318
   연습문제 ... 325
9장 동적 신경망과 제어 시스템
   9.1 개요 ... 333
   9.2 선형 시스템 ... 334
   9.3 적응 신호처리 ... 337
   9.4 적응 처리기와 신경망 ... 340
   9.5 신경망 제어 ... 342
   9.6 시스템 식별 ... 349
10장 신경망의 수행과 선택
   10.1 신경망 훈련 방법 ... 365
   10.2 훈련 및 시험 데이터 선택 ... 367
   10.3 과대 적합 ... 370
11장 퍼지 시스템과 신경망
   11.1 퍼지 뉴런 ... 385
   11.2 일반화된 퍼지 뉴런과 네트워크 ... 386
   11.3 다층 퍼지 신경망 ... 390
   11.4 퍼지 시스템에서 신경망 방법 ... 401
   11.5 신경망을 통한 퍼지 학습과 적응 ... 409
   11.6 ANFIS ... 427
부록 A. MATLAB 퍼지 논리 툴박스 ... 445
부록 B. ANN 기반의 제어 시스템 ... 455
부록 C. ANN 기반의 시스템 식별 ... 456
찾아보기 ... 457