目 录 2
序篇模糊世界 2
0.1世界的模糊性 2
0.2世界的模糊抽象模型 3
0.3研究现实世界的模糊方法和技术 8
0.3.1模糊概念的表示 8
0.3.2模糊概念的处理和运用 10
0.4本书的目标及其内容组织 11
1.1隶属函数和模糊集合 14
第一章模糊集合论 14
第一篇模糊理论 14
1.2模糊集上的一般运算 18
1.3模糊集的截集、支集和核 21
1.4模糊集的限幅集、滤波集和λ＿集 22
1.5模糊集上的交型运算和并型运算 23
1.6模糊集上的模运算 26
1.7模糊集上的代数运算 28
1.8模糊集上的投影运算 29
1.9模糊集的数字特征 29
1.9.1 模糊度 29
1.9.2模糊熵 30
1.9.3确定度 31
1.9.4平均隶属度 32
1.9.5模糊集的重心或均值 32
1.9.6模糊集的方差 33
1.9.7模糊集的矩 33
1.9.8结语 33
1.10模糊集间的映射和扩张原理 33
1.11欧氏空间中的模糊集 35
1.11.1凸模糊集 35
1.11.2实数域上的常用模糊集 36
1.12产生隶属函数的方法 39
1.12.1确定隶属函数的统计方法 40
1.12.2确定隶属函数的选择比较法 42
1.13模糊序列 44
第二章模糊关系 46
2.1模糊关系的定义 46
2.2模糊关系上的合成运算 47
2.3模糊关系的自反性、对称性和传递性 49
2.4模糊相似关系 52
2.5模糊等价关系 52
2.6模糊变换 53
2.7模糊向量 55
2.7.2模糊向量的内积、外积与叉积 56
2.7.1 模糊向量的数乘和线性组合 56
2.7.3贴近度、距离和择近原理 58
2.7.4相似度 60
2.8语义关联度 62
2.8.1语义关联度的定义 62
2.8.2语义关联度的近似计算 65
第三章模糊数 67
3.1模糊集合表示的模糊数 67
3.2模糊数上的算术运算 68
3.4模糊数上的关系运算 70
3.3模糊数上的函数 70
3.4.1基于数字特征的关系运算 71
3.4.2基于集合运算的关系运算 72
3.5其它方式表示的模糊数 76
3.5.1模糊区间数 76
3.5.2模糊区间组 76
3.5.3模糊中心数和模糊中心数组 77
3.5.4集合模糊数 77
3.6各种模糊数间的语义距离 77
3.6.2模糊区间数间的语义距离 78
3.6.1模糊集间的语义距离 78
3.6.4精确数与模糊数间的语义距离 79
3.6.5精确数与隶属函数间的语义距离 79
3.6.3模糊中心数间的语义距离 79
3.7其它模糊数上的算术运算和关系运算 80
3.7.1模糊中心数之间的算术运算 80
3.7.2模糊区间数之间的算术运算 81
3.7.3各种模糊数上的关系运算 81
4.1语言值 84
4.2语言模糊集 84
第四章广义模糊集 84
4.3格模糊集 85
4.4高阶模糊集 88
4.5广义模糊集 89
第五章模糊图论 90
5.1模糊图 91
5.2有向模糊图 93
5.3多重模糊图 94
5.4模糊图中的路径和连通性 96
5.5模糊图的λ＿截图 98
5.6模糊图上的操作 102
5.7有向模糊图的连接分析 104
5.8有向模糊图的最短路径问题 105
5.9有向模糊图的最大概率问题 108
5.10模糊树 110
5.11模糊与／或树 111
5.12模糊Petri网 114
5.13 H网 117
5.14模糊H网 121
第六章模糊概率 125
6.1精确事件的精确概率 126
6.2精确事件的模糊概率 127
6.3模糊事件的精确概率 129
6.4模糊事件的模糊概率 132
第七章模糊语言 134
7.1语言的模糊模型 134
7.2模糊语法 136
7.2.1 0型模糊语法 139
7.2.2 1型模糊语法 140
7.2.3 2型模糊语法 141
7.2.4 3型模糊语法 141
7.3模糊语义 142
7.3.1单词 143
7.3.3词组 144
7.3.4语气算子 144
7.3.2语言值 144
7.3.5模糊化算子 145
7.3.6模糊陈述句 146
7.3.7模糊蕴含句 146
7.4模糊程序设计语言 147
7.4.1处理对象的模糊化 147
7.4.2类型的模糊化 147
7.4.3语句的模糊化 147
8.1三值逻辑 150
第八章模糊逻辑和统计逻辑 150
8.1.1 Kleene的强三值逻辑 151
8.1.2 Luckasiewicz逻辑 152
8.1.3 Bochvar逻辑 153
8.1.4三值代数——计算三值逻辑 155
8.2狭义模糊逻辑 156
8.2.1狭义模糊逻辑的合式公式 157
8.2.2其它模糊蕴含算子 159
8.2.3模糊三段论 160
8.3区间值模糊逻辑 161
8.4语言值模糊逻辑 163
8.5广义模糊逻辑 165
8.5.1合式逻辑公式 166
8.5.2广义模糊三段论 167
8.5.3 Ⅰ型推理问题 168
8.5.4 Ⅱ型推理问题 170
8.5.5 Ⅲ型推理问题 171
8.6非单调模糊逻辑 171
8.6.1逻辑的单调性 172
8.6.2模糊的默认逻辑 176
8.7加权模糊逻辑 178
8.8模糊计算逻辑 181
8.9分布值逻辑 183
8.10 Bayes概率逻辑 186
8.11统计归纳逻辑 191
8.11.1统计枚举归纳规则 192
8.11.2非单调枚举归纳规则 192
8.11.3类属归纳规则 193
8.11.4统计外延归纳规则 195
8.11.5统计联想归纳规则 196
8.11.6统计类比归纳规则 197
8.11.7猜想验证式归纳规则 198
8.11.8概率逆归纳规则 199
8.11.9消除归纳规则 201
8.11.10归纳与概念的形成 203
第二篇知识处理中的模糊技术 207
第九章知识处理中的基本问题 207
9.1 引言 207
9.2基本概念 210
9.2.1数据 210
9.2.2信息 212
9.2.3知识 212
9.2.4智力与智能 214
9.3.1真理性 215
9.2.5知识库与知识处理器 215
9.3知识的属性 215
9.3.2相对性 216
9.3.3不完全性 216
9.3.4模糊性与不精确性 217
9.3.5可表示性 217
9.3.6可存储性 218
9.3.7可传递性 218
9.3.8可处理性 218
9.4.2规则 219
9.4.3规律 219
9.4.1 事实 219
9.4知识的分类 219
9.4.4推理方法 220
9.4.5解题方法或算法 221
9.4.6理论与知识空间 222
9.4.7理论知识与专门知识 222
9.5知识处理三要素 222
9.5.1知识的表示 223
9.5.2知识的获取 224
9.5.3知识的运用和处理 227
9.6知识处理语言 228
第十章模糊知识的表示 230
10.1定性知识与定量知识 230
10.2定性概念与定性知识的表示 231
10.3模糊关系表示 233
10.3.1模糊事实的关系表示 234
10.3.2模糊规则的关系表示 235
10.4模糊逻辑表示 237
10.4.1模糊概念和事实的表示 237
10.4.2模糊规则的表示 238
10.5.1模糊产生式规则的定义 239
10.5产生式表示 239
10.5.2模糊匹配 241
10.5.3产生式的激活执行 242
10.5.4产生式规则的与／或树表示 244
10.5.5模糊产生式规则的形式描述 245
10.5.6一个例子 245
10.6模糊框架表示 247
10.6.1简单框架 247
10.6.2多层嵌套的框架 248
10.6.3模糊框架 257
10.7.1语义网的图形表示 260
10.7模糊语义网络表示 260
10.7.2语义网络的形式描述 262
10.7.3模糊语义网络 263
10.8模糊与／或语义图表示 265
10.8.1与／或语义图 265
10.8.2模糊与／或语义图 269
10.8.3结构可变的模糊与／或语义图及其学习行为 273
10.9模糊过程表示 275
10.9.1模糊过程 275
10.9.2模糊语句的执行 278
10.10.1面向对象的方法学 281
10.10面向对象的表示 281
10.10.2模糊对象类的定义方式 282
10.10.3模糊对象的构成方式 283
10.10.4原子对象类 285
10.10.5结构对象类 287
10.11模糊知识表达式 288
10.11.1模糊知识原子 288
10.11.2模糊知识因子 290
10.11.3更复杂的模糊知识因子 291
10.11.5模糊知识表达式 293
10.11.4模糊知识项 293
10.11.6模糊知识表达式的BNF表示 297
10.11.7模糊知识表达式是一种通用的知识表示模式 298
10.11.8应用举例 299
10.12模糊混合的知识表示模式 302
10.12.1一些混合的知识表示方案 302
10.12.2知识表示模式的选择和设计 303
10.13模糊知识表示语言 304
10.13.1原子 304
10.13.2论域与模糊集 305
10.13.3模糊知识原子 307
10.13.4模糊知识因子 308
10.13.5模糊对象描述 311
10.13.6模糊知识表达式 311
10.13.7模糊知识模块 312
第十一章模糊数据库技术 315
11.1 引言 315
11.2模糊数据模型 316
11.2.1模糊关系数据模型（FRDM） 316
11.2.2模糊值关系数据模型（FVRDM） 319
11.2.3不定值关系数据模型（UVRDM） 320
11.2.4模糊值模糊关系数据模型（FVFRDM） 321
11.2.5属性加权的模糊值模糊关系数据模型（wFVFRDM） 322
11.2.6模糊实体——联系数据模型（FERDM） 325
11.2.7面向对象的模糊数据模型（OOFDM） 326
11.3对象间的语义距离 334
11.4模糊投影与模糊视图 336
11.4.1模糊投影 336
11.4.2模糊视图 336
11.5模糊数据库语言 338
11.6模糊数据库管理系统（FDBMS） 343
第十二章模糊知识的运用 348
12.1 引言 348
12.2模糊关系表示的知识的处理和运用 348
12.3模糊逻辑表示的知识的处理和运用 350
12.3.1执行控制机构 351
12.3.2执行模糊Prolog的例子 352
12.3.3变量的约束与解脱 356
12.4模糊框架表示的知识的处理和运用 357
12.4.1知识库 358
12.4.2沿着AKO链的查填槽过程 358
12.4.3沿着其他关系链的查填槽过程 361
12.4.4具体实现 361
12.4.5结语 362
12.5模糊语义网络表示的知识的处理和运用 363
12.6模糊过程表示的知识的处理和运用 368
12.7模糊产生式表示的知识的处理和运用 368
第十三章模糊推理与知识不完全推理 371
13.1狭义模糊推理 371
13.2加权模糊推理 373
13.3模糊计算推理 377
13.4 MYCIN的不精确推理 379
13.5基于模糊变换的模糊推理 383
13.6定性推理 387
13.7知识不完全推理 391
13.7.1常识推理 392
13.7.2假设验证式推理 393
13.7.3其它推理方法 394
13.8一般模糊推理 395
13.8.1多条件模糊推理 395
13.8.2多维模糊推理 396
第十四章模糊技术 399
14.1模糊分类 399
14.1.1模糊聚类法 399
14.1.2利用语义关联度进行模糊分类 402
14.2.1模糊匹配 406
14.2模糊匹配与检索 406
14.2.2模糊检索 407
14.3模糊识别 408
14.3.1基于模糊匹配的识别 408
14.3.2基于最大隶属原则的识别 408
14.4模糊综合评判与模糊决策 410
14.4.1模糊综合评判 410
14.4.2模糊决策 413
14.5模糊诊断 414
14.5.1基于距离的模糊诊断 414
14.5.2基于当量比的模糊诊断 415
14.6.1模糊控制的特点 416
14.6模糊控制 416
14.6.2模糊控制原理 417
14.6.3倒摆的模糊控制 418
14.6.4恒温箱的模糊控制 419
第三篇模糊智能系统 427
第十五章模糊专家系统 427
15.1模糊专家系统与普通专家系统的区别 427
15.2模糊专家系统的特征 428
15.3模糊专家系统的构成 431
15.4模糊专家系统的一种结构方案 434
15.5模糊专家系统设计中的问题 435
15.6模糊专家系统的开发过程 441
15.7模糊专家系统的开发工具或环境 465
15.8专家系统设计和实现的经验 468
第十六章模糊的主动知识库系统 473
16.1 引言 473
16.2主动知识库系统 474
16.3常用基本事件 476
16.4事件代数 479
16.5模糊的主动知识库系统 481
16.5.1模糊的知识库 481
16.5.2模糊的事件 481
16.5.4模糊的事件驱动规则 483
16.5.3模糊的事件运算 483
16.6基于模糊主动知识库的专家系统的功能 484
16.7基于模糊主动知识库的专家系统的结构与实现 485
第十七章模糊系统论 487
17.1 系统观 487
17.2模糊系统的形式定义 488
17.3模糊系统的动态行为 492
17.3.1输入的计算 492
17.3.2结点的激活 493
17.3.3问题求解过程—“浸润”过程 494
17.4逻辑电路系统 496
17.5 由Petri网与H网构成的系统 498
17.6按数据驱动原则构成的系统 500
17.7用流程图表示的程序系统 502
17.8结构动态可变的模糊系统 505
17.9模糊系统的学习行为 506
17.10模糊系统的稳定性 507
17.11模糊系统的数字特征 508
17.12智能模糊计算机系统 508
17.13模糊计算系统的模拟 511
17.14 广播式模糊计算机系统 513
参考文献 515