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目录 1

序 何振亚教授 1

前言 1

第一章　模糊集合论基础 1

§1.1　模糊数学概述 1

§1.2　模糊集合的概念 5

§1.3　模糊集合的运算 13

§1.4　分解定理与扩张原理 21

§1.5　凸模糊集与模糊数 33

§1.6 2型模糊集 41

第二章　隶属函数的建立 47

§2.1　隶属函数的意义 47

§2.2　常见的模糊分布 51

§2.3　例证法与模糊统计 53

§2.4　三分法 69

§2.5　解析法与推理法 72

§2.6　二元对比排序法 78

第三章　模式识别系统 84

§3.1　模式识别 84

§3.2　模式识别系统 91

§3.3　聚合分类识别系统 111

§3.4　模糊模式识别系统 122

§3.5　误识率与特征抽取 124

§3.6　有监督识别系统与无监督识别系统 134

第四章　应用模糊聚类分析进行模式识别 142

§4.1　聚类分析回顾 142

§4.2　基于模糊等价关系的聚类分析 150

§4.3　最大树模糊聚类分析法 162

§4.4　编网法及树分类器与聚类分析的关系 169

§4.5　FUZZY ISODATA聚类及其应用 172

§4.6　应用模糊聚类分析作有监督模糊模式识别——FUZZY聚类与天气预报 177

§5.1　模糊子集间差异性的度量与集团模糊聚类分析 181

第五章　逐点与集团模糊有监督分类器 181

§5.2　贴近度与模糊度 198

§5.3　逐点与集团模糊有监督分类 213

§5.4　应用：遥感土地覆盖类型的精确分类 216

§5.5　应用：针茅草原放牧衰退演替阶段的类型划分 227

§5.6　模糊模式识别中分类模型的质量评估与决策方法 239

第六章　模糊相似选择与模糊信息检索在模式识别中的应用 262

§6.1　模糊相似选择 262

§6.2　天气图的相似选择 267

§6.3　模糊信息检索 273

§6.4　模糊信息检索在地震预报中的应用 278

第七章　模糊逻辑与模糊形式语言在模式识别中的应用 284

§7.1　模糊逻辑函数 284

§7.2　模糊逻辑函数的分解与合成及其在模式识别中的应用 288

§7.3　模糊逻辑函数的范式与极小化 298

§7.4　模糊滤波器及其在条码识别中的应用 304

§7.5　模糊形式语言及其在模糊句法模式识别中的应用 309

第八章　应用模糊综合评判实现有监督模式识别 314

§8.1　模糊变换的基本概念 314

§8.2　模糊综合评判 320

§8.3　土壤栽培条件适宜性的模糊综合评判 328

§8.4　人才选择中的模糊综合评判方法 333

§8.5　模糊综合评判的逆问题——模糊关系方程的求解 338

§8.6　模糊关系方程在土壤侵蚀预报中的应用 350

第九章　应用模糊控制作有监督模式识别 355

§9.1　模糊控制原理 356

§9.2　模糊控制在有监督模式识别中的应用 376

§9.3　宏观系统中的模式识别问题 380

第十章　模糊概率在模式识别中的应用 388

§10.1　随机性与模糊性 389

§10.2　模糊事件的概率 391

§10.3　模糊概率在航空喷气发动机停车故障诊断中的应用 398

§10.4　模糊有监督分类精度的估测及其在天气预报中的应用 399

第十一章　模式识别中的可能性理论和模糊言证分析方法 407

§11.1　可能性理论与模糊命题函数的概念 407

§11.2　可能性与概率 411

§11.3　可能性理论在针麻手术效果评级中的应用 412

§11.4　模糊言证分析 415

§11.5　似然推理和言证分析在模糊模式识别中的应用 417

附录　预备知识 424

Ⅰ 集合论 424

§1　集合与映射的概念 424

§2　集合与族的运算及其性质 434

§3　关系 443

Ⅱ 逻辑代数 458

§1 命题与谓词的概念 458

§2　格与布尔代数 466

Ⅲ 测度空间与概率空间 472

§1 测度空间与勒贝格积分 472

§2　概率空间及其基本性质 481

后记 495

主要参考文献 496

算法索引 500