模糊復集值積分理論及其應用

目錄
序言
前言
第0章 緒論 1
0.1 模糊復分析學發(fā)展概要 1
0.2 模糊復分析研究現狀簡述 7
第1章 預備知識 10
1.1 分類、識別、學習問題 10
1.1.1 分類問題科學描述 10
1.1.2 分類問題的數學公式化描述 11
1.1.3 分類器設計需關注的問題 13
1.1.4 識別問題概說 13
1.1.5 機器學習及其發(fā)展概述 14
1.1.6 機器學習的理論基礎 18
1.1.7 統(tǒng)計機器學習 21
1.1.8 統(tǒng)計機器學習的理論發(fā)展現狀概要 22
1.2 經典集合及其關系 31
1.2.1 經典集合與集類及其關系 31
1.3 模糊集及其運算 36
1.3.1 模糊集定義 36
1.3.2 模糊集的截集 37
1.3.3 模糊集的核、支集、邊界 37
1.3.4 模糊集理論的重要原理:擴張原理 37
1.4 模糊數及運算 38
1.5 經典測度概念與模糊測度 39
第2章 模糊復數與模糊復集 43
2.1 模糊復數的概念與運算 43
2.2 模糊復(數)集的復模糊測度 45
2.3 主要結果 50
第3章 模糊復集值測度理論初步 60
3.1 模糊復集值函數、模糊復集值可測函數以及模糊復集值 距離的概念 60
3.2 模糊復集值復模糊可測函數概念 62
3.3 模糊復集值復模糊可測函數的性質 62
第4章 基于模糊復集值測度的模糊復集值函數積分理論 68
4.1 模糊復集值積分概念及其性質 69
4.2 模糊復集值積分的收斂定理 73
4.3 幾類典型模糊復集值積分及其簡性 77
4.3.1 Sugeno型模糊復集值積分 77
4.3.2 Choquet型模糊復集值積分 78
4.3.3 S型與C型模糊復集值積分的性質 80
4.3.4 (N)-型模糊復集值積分 80
第5章 模糊復集值積分理論應用 91
5.1 模糊復集值積分分類器設計 91
5.2 模糊復集值積分在分類器融合中的應用 97
5.3 多維模糊評價問題 102
5.4 模糊信息學習問題 103
5.4.1 旅游模糊復集值信息的模糊復集值測度計算 105
5.4.2 旅游模糊復集值信息仿人學習算法 105
5.4.3 旅游信息學習示例操作 106
5.5 數據信息分類問題 109
5.5.1 S型模糊復集值積分旅游數據(流)分類器算法流程 與步驟 109
5.5.2 S型模糊復集值積分旅游大數據流分類過程 110
5.5.3 旅游數據信息分類例舉 111
5.6 關于數據流信息處理關鍵技術概要 113
5.6.1 集成學習思想 113
5.6.2 增量式學習思想 114
5.6.3 嵌入輪轉式分類器及集成技術思想 114
5.6.4 基于模糊復集值積分算法的數據流分類模型 116
參考文獻 120