1 几个基本概念 1
1．1 集合 1
1．2 映射与关系 8
1．3 命题和逻辑 13
1．4 集合的特征函数 23
2 从精确到模糊 28
2．1 模糊子集 28
2．2 在图像识别中的应用 35
2．3 模糊数 40
3 模糊集的层次结构 45
3．1 “模糊”与“精确”互相转化 45
3．2 重于关系与模糊数学 48
3．3 向孩子妈妈学习 52
4 模糊关系 55
4．1 模糊关系的概念 55
4．2 聚类分析 59
4．3 数据矿床与数据采掘 66
5 并不模糊的模糊逻辑 69
5．1 精确推理导出荒谬结论 69
5．2 模糊逻辑的基本概念 70
5．3 语言变量 74
5．4 近似推理 82
6 打倒计算机“暴政” 88
6．1 “微软”和“通用”斗嘴 88
6．2 让人机界面友好些 90
6．3 自然语言理解 92
7 不只是一张表 98
7．1 曼达尼的表 98
7．2 有心栽花和无心插柳 103
7．3 越争越明，越辩越清 108
8 科学界的思想解放 115
8．1 模糊性“登堂入室” 115
8．2 好的敌人是“最好” 117
8．3 站在巨人肩膀上看得不太远 120
9 混合智能控制 128
9．1 “并不需要水晶球” 128
9．2 软计算 130
9．3 大脑探秘 135
10 “中央之帝” 139
10．1 分明的界限再一次变得不分明 139
10．2 樱花何时盛开 144
10．3 世纪之初的期望 147
参考文献 149