第一章 从传统专家系统到模糊专家系统 1
1.1 传统的专家系统 1
1.2 模糊专家系统 8
1.3 几种主要的模糊推理方法 11
第二章 专家系统中的模糊数 14
2.1 置信区间 14
2.2 模糊数 25
2.3 模糊数的加法运算 28
2.4 模糊数的乘法运算 40
2.5 模糊数的取大和取小运算 50
2.6 模糊数的卷积 59
2.7 L-R模糊数 63
2.8 三角模糊数 69
2.9 两个模糊数之间的距离 74
第三章 T-算子与模糊推理 86
3.1 T-算子的定义 86
3.2 一些典型的T-算子 88
3.3 T-算子的性质 92
3.4 基于T-算子的模糊推理方法 97
3.5 生成T-算子的方法 102
第四章 模糊数据的综合处理 105
4.1 非模糊数据的综合 105
4.2 隶属函数的计算 108
4.3 语言近似 114
4.4 变差计算 117
5.1 前件与事实之间的真值关系 122
第五章 模糊产生式规则的匹配计算 122
5.2 匹配程度的计算 125
5.3 与其他匹配计算方法的比较 132
5.4 几个例子 136
第六章 加权模糊匹配的计算方法 142
6.1 模糊模式匹配 142
6.2 匹配计算 147
6.3 重要性的处理 150
6.4 可变权的处理 156
6.5 模糊部分匹配 157
第七章 不确定性的更新计算 162
7.1 不确定性的表示 162
7.2 规则左边的可信度计算 168
7.3 知识库的管理 176
第八章 规则或结论的组合 183
8.1 概述 184
8.2 采用单个规则的推理 186
8.3 扩展和减缩推理 194
8.4 规则或结论的组合 196
8.5 一个实际例子 220
第九章 模糊蕴含算子与选言推理 245
9.1 模糊蕴含算子 245
9.2 合成推理规则的扩展 247
9.3 广义的选言推理 252
参考文献 269