第一章 命题逻辑 1
1.1 命题逻辑中的信息表示 1
1.2 复合命题的真值 3
1.3 命题的等价 7
1.4 范式 10
1.5 基本的演绎过程 16
1.6 推理规则 21
1.7 正向推理的方法 22
1.8 归结推理方法 29
第二章 模糊关系 35
2.1 普通与模糊关系 35
2.2 二元关系 42
2.3 单个集合上的二元关系 51
2.4 等价和相似关系 57
2.5 一致或相容关系 60
2.6 次序关系 63
2.7 模糊关系方程 68
第三章 基于可能性理论的近似推理 79
3.1 概述 79
3.2 可能性分布 82
3.3 语言变量 89
3.4 模糊逻辑 94
第四章 模糊逻辑中的推理规则 108
4.1 投影原理 108
4.2 特指／合取原理 110
4.3 必含原理 112
第五章 语言量词和模糊三段论 131
5.1 引言 131
5.2 模糊集合的基数 136
5.3 模糊量词 142
5.4 语言概括 153
5.5 模糊三段论推理 157
5.6 三角范数与模糊三段论 164
6.1 引言 172
第六章 基于关系矩阵的近似推理 172
6.2 关系矩阵 173
6.3 实例与比较 182
6.4 多变量模糊条件语句的处理 184
第七章 基于集合的近似推理 189
7.1 析取与合取信息 189
7.2 合取信息的性质 194
7.3 采用合取信息的推理 198
7.4 基于集合的推理 202
7.5 基于集合推理中的知识表示 209
7.6 函数表示方法 212
第八章 基于真值约束的近似推理 219
8.1 引言 219
8.2 广义的假言推理 222
8.3 一个广义的产生式系统 235
8.4 与其他方法的比较 237
9.1 概述 244
第九章 基于相似度量的近似推理 244
9.2 基于相似度量的近似推理（AARS） 247
9.3 对复合规则的推广 262
9.4 与其他方法的比较 265
第十章 渐进推理 268
10.1 基本概念 268
10.2 知识的多种规则表示 269
10.3 渐进推理规则的表示 270
10.4 多值蕴含函数 278
10.5 渐进推理规则的使用 280
第十一章 近似推理中的匹配计算 286
11.1 基本概念 286
11.2 规则前件与断言之间的关系 288
11.3 匹配程度的计算 290
11.4 与其他方法的比较 297
11.5 合取与析取 301
11.6 几个例子 302
参考文献 308