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第一章 模糊集合及其运算 1

第一节 模糊集合 2

第二节 模糊集的格运算 4

第三节 模糊集的截集 10

第四节 分解定理与表现定理 15

习题一 23

第二章 模型识别与模糊集度量 27

第一节 最大隶属原则 27

第二节 内积与外积 30

第三节 贴近度与择近原则 36

第四节 模糊集的度量 43

习题二 52

第三章 扩展原理与模糊数 57

第一节 一元扩展原理 57

第二节 多元扩展原理 66

第三节 模糊数及其运算 70

第四节 模糊事件的概率 85

第五节 模糊值函数的积分 90

习题三 98

第四章 模糊关系与聚类分析 104

第一节 模糊关系的基本概念 104

第二节 模糊关系的合成 110

第三节 模糊关系的自反性、对称性与传递性 116

第四节 模糊等价关系与相似关系 123

第五节 模糊聚类分析 128

习题四 143

第五章 综合评判与模糊关系方程 147

第一节 模糊关系与模糊值映射 147

第二节 模糊线性变换 153

第三节 综合评判 160

第四节 模糊关系方程 167

习题五 174

第六章 模糊统计 177

第一节 确定隶属度的一般思想 177

第二节 带信任度的德尔菲法 180

第三节 集值统计 184

第四节 模糊统计 188

第五节 二元对比排序 202

第六节 模糊集的加权综合 209

习题六 211

第七章 模糊预测和决策 214

第一节 基于因果聚类的模糊预测 214

第二节 模糊时间序列分析 218

第三节 变权综合 227

第四节 模糊群体决策 231

第五节 模糊与随机环境中的多阶段决策 249

第六节 投资决策模型 260

习题七 271

第八章 模糊规划 275

第一节 模糊限制下的条件极值 275

第二节 非对称型模糊规划 280

第三节 对称型模糊规划 283

第四节 模糊线性规划 287

第五节 多目标模糊规划 300

习题八 303

第九章 可能性测度与模糊积分 305

第一节 备域和单调类 306

第二节 可能性测度 309

第三节 模糊积分 313

第四节 基于模糊积分的综合评判 321

习题九 326

第十章 因素空间及模糊控制 329

第一节 因素空间 329

第二节 近似推理 340

第三节 模糊控制 349

习题十 357

附录Ⅰ：R上的常用模糊集 362

附录Ⅱ：符号表 364

参考文献与资料 366