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內(nèi)容簡介

　　本書較系統(tǒng)地介紹了模糊信息處理必備的基礎理論，重點突出了模糊邏輯和模糊推理理論，及其在計算機、人工智能和自動控制等領域的應用技術。＜br＞本書深入淺出、重點突出、內(nèi)容新穎、理論結合實際，可作為計算機、自動控制、人工智能、模式識別、信息工程、系統(tǒng)工程、工商管理、經(jīng)濟金融及其它相關學科領域大學本科和研究生的教學用書，亦可供廣大科技工作者和工程技術人員閱讀。

作者簡介

暫缺《模糊信息處理及應用》作者簡介

圖書目錄

緒論
第1章  模糊集合
1. 1  模糊子集及其運算
1. 1. 1  模糊子集定義
1. 1. 2  模糊子集的表示
1. 1. 3  模糊子集的基本性質(zhì)
1. 2     截集
1. 3  幾個重要模糊子集
1. 4  隸屬函數(shù)的確定
1. 4. 1  模糊統(tǒng)計
1. 4. 2  元對比排序
1. 4. 3  其它
習題
第2章  模糊關系
2. 1  模糊關系
2. 1. 1  普通關系
2. 1. 2  模糊關系
2. 2  模糊關系的合成
2. 2. 1  普通關系的合成
2. 2. 2  模糊關系的合成
2. 3  模糊等價關系
2. 3. 1  模糊等價關系
2. 3. 2  傳遞閉包
習題
第3章  模糊相似性
3. 1  距離度量法
3. 1. 1  海明(Hamming)距離
3. 1. 2  加權海明距離
3. 1. 3  歐氏距離
3. 1. 4  閔科夫斯基(Minkowski)距離
3. 2  貼近度
3. 2. 1  內(nèi)外積法
3. 2. 2  距離法
3. 2. 3  其它方法
3. 3  模糊概念的模糊性
習題
第4章  綜合評判和關系方程
4. 1  綜合評判的正問題
4. 1. 1  正問題模型I
4. 1. 2  正問題模型Ⅱ
4. 2  綜合評判的逆問題與模糊關系方程
4. 2. 1  模糊關系方程的——般形式
4. 2. 2 TKM法IYTsukamoto, 1979]
4. 2. 3  表格法
4. 2. 4  近似試探法解綜合評判逆問題,
習題
第5章  模糊邏輯
5. 1  命題邏輯與謂詞邏輯
5. 1. 1  命題與命題邏輯
5. 1. 2  一階謂詞邏輯
5. 1. 3  一階謂詞邏輯為基礎的知識表示方法
5. 2  多值邏輯與模糊邏輯
5. 2. 1  多值邏輯
5. 2. 2  模糊謂詞邏輯
5. 2. 3  模糊語言值邏輯
5. 3  模糊邏輯公式
5. 3. 1  模糊邏輯公式
5. 3. 2  模糊邏輯范式
5. 3. 3  模糊邏輯公式的化簡
5. 4  模糊語言邏輯
5. 4. 1  語言的模糊性
5. 4. 2  模糊語言真值邏輯
5. 4. 3  模糊語言值邏輯的運算
5. 5  區(qū)間值模糊邏輯
習題
第6章  模糊推理
6. 1  模糊假言推理
6. 1. 1  模糊假言推理
6. 1. 2  Zadeh合成規(guī)則
6. 1. 3  Mamdani法
6. 1. 4  其它方法
6. 1. 5  帶模糊真值假言推理
6. 1. 6  帶模糊真值假言推理的Baldwin法
6. 2  模糊量化推理
6. 3  復合蘊涵模糊推理
6. 4  多段蘊涵模糊推理
6. 5  合情推理
6. 6  序同態(tài)模糊推理
6. 6. 1  序同態(tài)
6. 6. 2  序同態(tài)模糊推理模型
6. 7  區(qū)間值模糊推理
6. 8  模糊推理應用實例
習題
第7章  模糊硬件系統(tǒng)
7. 1  模糊邏輯公式與模糊邏輯電路
7. 1. 1  模糊邏輯的多值化處理
7. 1. 2  模糊邏輯公式的分解
7. 1. 3  模糊邏輯公式的合成
7. 1. 4  模糊邏輯電路
7. 2  模糊推理機
7. 2. 1  模糊軟匹配模型
7. 2. 2  數(shù)字模糊硬件系統(tǒng)
7. 2. 3  模擬模糊硬件系統(tǒng)
習題
第8章  模糊控制系統(tǒng)
8. 1  模糊控制基本原理
8. 1. 1  精確量的模糊化
8. 1. 2  控制規(guī)則常見類型
8. 1. 3  模糊推理模型
8. 1. 4  輸出模糊信息的判決
8. 2  模糊控制實例
8. 2. 1  水位控制
8. 2. 2  溫度控制
8. 2. 3  帶修正因子的模糊控制器
8. 2. 4  鉆井泥漿粉料動態(tài)計量裝置的微機模糊控制
8. 3  預測模糊控制
8. 3. 1  預測模糊控制規(guī)則
8. 3. 2  預測模糊控制的推理
習題
第9章  模糊模式識別
9. 1  模式識別理論概述
9. 1. 1  模式識別的基本過程
9. 1. 2  基于Fuzzy理論的識別方法
9. 2  貼近度分類法
9. 2. 1  直接分類法
9. 2. 2  間接分類法
9. 3  模糊積分分類法
9. 3. 1  模糊積分分類
9. 3. 2  模糊積分
9. 4  模糊關系聚類分析
9. 4. 1  特征數(shù)據(jù)的正規(guī)化
9. 4. 2  標定相似系數(shù)
9. 4. 3  聚類
9. 5  模糊ISODATA動態(tài)聚類法
9. 5. 1  普通動態(tài)聚類法
9. 5. 2  模糊ISODATA動態(tài)聚類
9. 6  模糊劃分聚類
9. 6. 1  模糊C劃分
9. 6. 2  模糊C劃分ISODATA聚類方法
9. 7  模糊推理分類
習題
第10章  模糊專家系統(tǒng)
10. 1  專家系統(tǒng)構成及產(chǎn)生式系統(tǒng)
10. 1. 1  專家系統(tǒng)的知識表示及構成
10. 1. 2  產(chǎn)生式系統(tǒng)
10. 1. 3  模糊產(chǎn)生式系統(tǒng)
10. 2  模糊專家系統(tǒng)開發(fā)工具
10. 2. 1  構造模糊專家系統(tǒng)外殼
10. 2. 2  外殼實例1——FLOPS
10. 2. 3  外殼實例2——Z-II
10. 3  油田回注水處理混合型專家系統(tǒng)
10. 3. 1  引言
10. 3. 2  系統(tǒng)設計
10. 3. 3  知識表示
10. 3. 4  推理控制機制
10. 3. 5  系統(tǒng)結構
10. 3. 6  經(jīng)濟分析
10. 3. 7  沖突消解
10. 3. 8  推理機的工作流程圖
10. 3. 9  解釋機制
10. 3. 10  結論
習題
第11章  模糊神經(jīng)網(wǎng)絡
11. 1  神經(jīng)網(wǎng)絡結構
11. 1. 1  神經(jīng)元結構
11. 1. 2  神經(jīng)元模型
11. 2  BP網(wǎng)絡與算法
11. 2. 1  感知器
11. 2. 2  BP網(wǎng)絡與算法
11. 2. 3  S型函數(shù)
11. 3  模糊推理神經(jīng)網(wǎng)絡結構
11. 3. 1  模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結構
11. 3. 2  隸屬函數(shù)神經(jīng)子網(wǎng)與規(guī)則神經(jīng)子網(wǎng)
11. 4  模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的學習和解釋
11. 4. 1  隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則修正機制
11. 4. 2  隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則抽取
11. 5  模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的改進模型
習題
主要參考文獻