第一部分 模糊集 1
第一章 模糊集 1
1．1 引论 1
1．2 定义 2
1．3 ∪，∩和补的一些性质 5
1．4 模糊集上的代数运算 7
1．5 凸性 10
参考文献 18
第二部分 模糊系统 19
第二章 模糊系统理论 19
2．1 引言 19
2．2 模糊集的基本特征 21
2．3 系统、集成及其状态 25
2．4 模糊系统的状态方程 26
2．5 模糊系统和模糊算法 35
11．4 模糊粒化的分类 37
2．6 集成的概念 38
参考文献 41
第三章 复杂系统分析和决策过程的一种新方法 43
3．1 引言 43
3．2 模糊集合相关性质的综述 48
3．3 语言阈值 55
3．4 语言变量值含义的计算 58
3．5 模糊条件语句和推理的合成规则 62
3．6 模糊算法 68
3．7 结束语 80
参考文献 81
4．1 导论 85
第四章 语言变量概念及其在近似推理中的应用(一) 85
第三部分 语言变量和近似推理 85
4．2 变量的概念 95
4．3 模糊集合及扩展原理 105
参考文献 130
第五章 语言变量概念及其在近似推理中的应用(二) 136
5．1 模糊变量的概念 136
5．2 语言变量的概念 147
5．3 语言真值变量和模糊逻辑 165
参考文献 187
第六章 语言变量概念及其在近似推理中的应用(三) 194
6．1 语言概率及模糊集合上的平均 194
6．2 合成推论规则及近似推理 207
6．3 结束语 227
参考文献 228
第四部分 模糊计算法则和信息粒论 235
第七章 定义复杂或不精确概念的模糊算法技术 235
7．1 引言 236
7．2 原子问题 241
7．3 合成问题及其表示 252
7．4 分枝调查表 262
7．5 分枝调查表的构造 268
7．6 结束语 277
参考文献 277
附录 285
第八章 模糊集与信息粒 292
8．1 引言 292
8．2 信息粒度和可能性分布 295
8．3 粒状证据分析 301
8．4 结束语 309
参考文献 309
第九章 基于广义赋值语句的语义和知识表示的计算方法概述 315
9．1 引言 315
9．2 语义表示 320
9．3 推理 324
参考文献 327
第五部分 软词语计算 333
10．1 引言 333
第十章 模糊逻辑＝词语计算 333
10．2 什么是词语计算 334
10．3 模糊约束的表现及其标准形式 340
10．4 模糊约束繁殖以及模糊逻辑中的推断规则 345
10．5 结论 350
参考文献 350
第十一章 模糊信息粒理论及其在人类推理和模糊逻辑中的中心地位初探 356
11．1 序言 357
11．2 引言 358
11．3 广义约束的概念 367
11．5 模糊图 378
11．6 一般意义下的模糊粒化 384
11．7 结束语 388
参考文献 390
第十二章 什么是软计算 395
编译者后记 399
参考文献 400