模糊逻辑及其工程应用PDF电子书下载

第一章 绪论 1

1.1 背景知识 1

1.2 不确定性和不精确性 3

1.3 统计学和随机过程 4

1.4 信息中的不确定性 6

1.5 模糊集合与隶属度 7

1.6 偶然性与模糊性 9

1.7 小结 11

参考文献 11

习题 11

第2章 经典集合与模糊集合 13

2.1 经典集合 14

2.1.1 经典集合的运算 15

2.1.2 经典(清晰)集合的性质 16

2.1.3 经典集合映射为函数 19

2.2 模糊集合 20

2.2.1 模糊集合运算 20

2.2.2 模糊集合的性质 22

2.3 超立方体上点的集合 26

2.4 小结 27

参考文献 28

习题 28

3.1 笛卡尔积 38

第3章 经典关系和模糊关系 38

3.2 清晰关系 39

3.2.1 清晰关系的基 40

3.2.2 清晰关系的运算 40

3.2.3 清晰关系的性质 41

3.2.4 复合 41

3.3 模糊关系 43

3.3.1 模糊关系的基 43

3.3.2 模糊关系的运算 43

3.3.3 模糊关系的性质 43

3.3.4 笛卡尔积和复合 44

3.3.5 非相互作用式模糊集 45

3.4 相似和等价关系 50

3.4.1 清晰等价关系 51

3.4.2 清晰相似关系 51

3.5 模糊的相似关系和等价关系 52

3.6 赋值 54

3.6.1 余弦幅度 55

3.6.2 最大一最小法 57

3.6.3 其他相似性方法(Dong,1987年) 57

3.7 小结 59

参考文献 59

习题 60

第4章 隶属函数 73

4.1 隶属函数的特征 73

4.3 模糊化 75

4.2 标准形式和边界 75

4.4 隶属度的赋值 76

4.4.1 直觉 77

4.4.2 推理 77

4.4.3 排序 79

4.4.4 角模糊集 80

4.4.5 神经网络 82

4.4.6 遗传算法 91

4.4.7 归纳推理 98

4.5 小结 104

参考文献 104

习题 105

第5章 模糊向清晰的置转换 110

5.1 模糊集的λ(LAMBDA)分割 111

5.2 模糊关系的λ分割 112

5.3 非模糊化方法 113

5.4 小结 122

参考文献 123

习题 123

第6章 模糊运算、模糊数、模糊向量和扩展原理 126

6.1 扩展原理 126

6.1.1 清晰函数、映射和关系 127

6.1.2 模糊集合的函数--扩展原理 128

6.1.3 模糊变换(映射) 129

6.1.4 实用说明 130

6.2 模糊数 134

6.3 算术中的区间分析 135

6.4 扩展的近似方法 137

6.4.1 顶点法 137

6.4.2 DSW算法 139

6.4.3 约束DSW算法 141

6.4.4 比较 142

6.5 模糊向量 145

6.6 小结 146

参考文献 147

习题 147

7.1 经典谓词逻辑 151

第7章 经典逻辑与模糊逻辑 151

7.1.1 重言式 155

7.1.2 矛盾式 157

7.1.3 等价式 157

7.1.4 不可兼或和不可兼或非 158

7.1.5 逻辑证明 158

7.1.6 演绎推断 159

7.2 模糊逻辑 161

7.3 近似推理 163

7.4 模糊重言式、矛盾式、等价及逻辑证明 170

7.5 蕴涵运算的其他形式 171

7.6 复合运算的其他形式 172

7.7 小结 172

参考文献 173

习题 174

第8章 基于模糊规则的系统 189

8.1 自然语言 190

8.2 语言含糊词 191

8.3 基于规则的系统 194

8.3.1 规范的规则形式 194

8.3.2 复合规则的分解 196

8.3.3 似然性与真值的判别 197

8.3.4 模糊规则的聚合 199

8.4 推理的图解方法 200

8.5 小结 206

习题 207

参考文献 207

第9章 模糊非线性模拟 217

9.1 模糊关系方程 218

9.2 分区 222

9.3 基于模糊规则系统的非线性模拟 223

9.4 模糊联想记忆(FAMs) 226

9.5 小结 241

参考文献 242

习题 243

第10章 模糊决策形成 255

10.1 模糊综合评判 256

10.2 模糊排序 258

10.3 选择与一致 262

10.4 多目标决策 265

10.5 模糊贝叶斯决策方法 269

10.6 模糊状态和模糊行为下的决策 277

10.7 小结 286

参考文献 287

习题 288

11章 模糊分类 303

11.1 利用等价关系的分类 304

11.1.1 清晰关系 304

11.1.2 模糊关系 305

11.2 聚类分析 310

11.3 聚类的有效性 311

11.4 c-均值分类法 311

11.4.1 硬c-均值(HCM)法 312

11.4.2 模糊c-均值(FCM)法 318

11.5 分类度量 325

11.6 模糊c-分区的硬化 327

11.7 聚类中的相似性关系 328

11.8 小结 329

参考文献 329

习题 330

第12章 模糊模式识别 339

12.1 特征分析 340

12.3 单个样本的识别 341

12.2 特征空间的分类 341

12.4 多特征模式的识别 345

12.5 图像处理 355

12.6 句法识别 362

12.6.1 形式语法 364

12.6.2 模糊语法和句法识别 365

12.7 小结 370

参考文献 370

习题 370

习题 385

第13章 模糊控制系统 389

13.1 控制系统理论的回顾 390

13.1.1 系统识别问题 391

13.1.2 控制系统设计问题 391

13.1.3 控制(决策)面 392

13.1.4 控制系统设计步骤 392

13.1.5 模糊控制系统设计中的假设 393

13.2 简单模糊逻辑控制器 394

13.3 通用模糊逻辑控制器 395

13.4 模糊逻辑控制系统模型的特殊形式 395

13.5 模糊控制系统设计举例 396

13.6 经典模糊控制问题：倒摆 401

16.7 飞机着陆控制问题 407

16.8 工业应用 413

13.8.1 麻醉中血压的模糊逻辑控制 414

13.8.2 图像处理设备中的模糊逻辑应用 417

13.8.3 住宅加热系统的用户自适应模糊控制 419

13.8.4 自适应模糊系统 423

13.9 小结 427

参考文献 427

习题 428

第14章 各类课题 436

14.1 模糊优化 436

14.1.1 一维优化 437

14.1.2 模糊极大极小 441

14.2 模糊关系方程的逆 444

14.3 模糊线性回归 448

14.3.1 非模糊数据情况 450

14.3.2 模糊数据情况 451

14.4 小结 458

习题 459

参考文献 459

15.1 模糊测度 463

第15章 模糊测度：可信度、似然性、概率和可能性 463

15.2 可信度和似然性 464

15.3 论据理论 467

15.4 概率测度 470

15.5 可能性及必须性测度 471

15.6 作为模糊集合的可能性分布 479

15.7 结束语 481

参考文献 481