第一章绪论 1
§1.1模糊数学的产生与发展 1
目录 1
§1.2人工智能的应用现状 2
§1.3模糊数学与人1智能 5
第二章模糊集合 8
§2.1模糊集的定义 8
§2.2模糊集的运算 13
§2.3模糊集的模运算 19
§2.4分解定理和扩展原理 22
§2.5模糊数及其扩展运算 28
§2.6模糊关系 33
§2.7模糊事件的概率与语言概率 40
§3.1可能性分布的概念 47
第三章可能性理论 47
§3.2可能性测度 52
§3.3可能性分布与模糊集 54
§3.4多元可能性分布 56
§3.5投影与边缘可能性分布 58
§ 3.6条件可能性分布 62
第四章模糊语言值逻辑 67
§4.1语言变量 67
§4.2模糊命题的范式 72
§4.3模糊逻辑的推理规则 77
§4应用举例 82
第五章 问题求解中的模糊搜索策略 88
§5.1状态问题求解 88
§5.2推广的A*算法和启发式图搜索算法RA* 95
§5.3 RA*算法的改进算法IRA*及IRA′ 105
§5.4问题归约与算法AO* 112
§5.5 AND/OR图的算法NAO* 121
第六章模糊意义表达语言PRUF 134
§6.1 PRUF的基本概念 134
§6.2 Ⅰ型翻译规则 138
§6.3 Ⅱ型翻译规则 139
§6.4 Ⅲ型翻译规则 143
§6.5一致性、兼容性和真值 147
§6.6 Ⅳ型翻译规则 151
§6.7命题的修饰规则 155
§6.8翻译实例 158
§7.1专家系统的基本设计思想 163
第七章模糊数学在专家系统中的应用 163
§7.2关幼波治疗肝病的专家系统 168
§7.3用于自动分析回声心动描记器的模糊专家系统 172
§7.4用于石油勘探的模糊专家系统SPⅡ-2 186
§7.5模糊知识库的查询策略 203
第八章模糊逻辑程序设计语言 226
§8.1模糊逻辑程序设计语言的概率型推理机制 226
§8.2模糊逻辑程序设计语言的支持型推理机制 230
§8.3 Fuzzy PROLOG语言 243
第九章机器人控制与模糊计算机 253
§9.1 模糊算法 253
§9.2机器人控制实例1 256
§9.3机器人控制实例2 262
§9.4模糊计算机 272
参考文献 273