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第一章 绪论 1

1.1 空间信息技术 1

1.2 模糊数学的诞生与发展 2

1.3 模糊不确定性与随机不确定性 3

1.4 模糊信息处理在空间信息技术中的部分应用 5

第二章 模糊集合与模糊关系 8

2.1 模糊集合及其运算 8

2.2 模糊矩阵 13

2.3 模糊关系 15

2.4 模糊关系的合成 18

2.5 模糊关系方程 20

第三章 模糊逻辑与模糊推理 29

3.1 二值逻辑的基本知识 29

3.2 多值逻辑 31

3.3 模糊逻辑 34

3.4 模糊推理 39

3.5 模糊逻辑与模糊推理在图像压缩中的应用 42

4.1 模糊事件的概率 47

第四章 模糊概率与可能性理论 47

4.2 模糊概率在矿产预测中的应用 51

4.3 可能性理论简介 53

4.4 可能性测度 55

第五章 模糊聚类与模糊模式识别 59

5.1 模糊聚类的统计量 59

5.2 模糊聚类的传递闭包法 66

5.3 模糊聚类的图论法 71

5.4 模糊聚类的ISODATA法 75

5.5 模糊聚类在空间信息技术中的应用举例 79

5.6 模糊模式识别 85

第六章 模糊神经网络与模糊专家系统 91

6.1 人工神经元的基本模型 91

6.2 几种常用的神经网络 94

6.3 模糊神经元及模糊神经网络 103

6.4 模糊神经网络的应用 106

6.5 模糊专家系统概述 119

7.1 模糊综合评判的数学模型 122

第七章 模糊综合评判与模糊决策 122

7.2 模糊综合评判中几种数学模型的实质 129

7.3 多层次模糊综合评判 132

7.4 基于模糊集重心的模糊综合评判 143

7.5 综合评判的模糊神经网络方法 145

7.6 模糊决策的一般概念 149

7.7 模糊贝叶斯决策 150

7.8 模糊多准则决策 153

第八章 模糊数与极大可能性估计 158

8.1 模糊数简介 159

8.2 可能性线性规划 161

8.3 极大可能性估计 167

8.4 极大可能性极小模糊幅度估计 174

第九章 模糊质量控制与模糊可靠性 179

9.1 质量管理中的几个基本概念 180

9.2 质量的模糊属性 183

9.3 模糊质量的常用统计方法 184

9.4 模糊控制图 197

9.5 模糊质量的抽样检验 205

9.6 模糊可靠性 206

第十章 地学粗空间 211

10.1 引言 211

10.2 地学粗空间的概念 214

10.3 粗实体 221

10.4 粗关系 223

10.5 粗算子 225

10.6 基于向量的属性简化 228

10.7 地学粗空间在地球空间信息学中的应用 230

10.8 集对模型 236

第十一章 云模型 240

11.1 云模型的概念 241

11.2 云模型的类型 245

11.3 云发生器 247

11.4 虚拟云 254

11.5 云变换 258

11.6 基于云模型的不确定推理 260

11.7 云模型在滑坡监测数据挖掘中的应用 263

参考文献 269