第一章 模糊信息处理概论 1
1．1模糊理论的发展概况 1
1．1．1模糊数学的诞生 1
1．1．2模糊数学的特征 2
1．1．3模糊理论和技术在茁壮成长 4
1．2人脑、思维、计算机和智能模拟 7
1．2．1思维与思维科学 7
1．2．2思维学 7
1．2．3智能模拟的基本途径 16
1．2．4智能模拟的未来 20
1．3关于模糊信息处理的一些问题 22
1．3．1模糊技术进一步发展的“障碍” 22
1．3．2模糊规则是什么 24
1．3．3日本在模糊理论和应用研究方面的发展 31
第二章 区间数及其运算规则 33
2．1区间数 33
2．2区间数的运算规则 34
2．4多级区间数 37
2．4．1二级区间数 37
2．3区间的距离 37
2．4．2 n级区间数 41
2．4．3无限级区数 43
第三章 模糊数 45
3．1有一个极大值的模糊数 45
3．2三角模糊数 48
3．3钟形模糊数 52
3．4具有平顶的模糊数 54
3．5描述“大”的模糊数 59
3．6整数集Z中的模糊数 63
3．7二维模糊数 65
3．8模糊数的运算简介 68
3．9模糊数的算术运算 69
3．9．1模糊数的加法运算 69
3．9．2模糊数的减法运算 72
3．9．3模糊数的乘法运算 74
3．9．4模糊数的除法运算 78
3．10三角模糊数的距离 79
3．11 Z集中的模糊运算 80
4．1经典集合 85
4．1．1基本定义和运算 85
第四章 模糊集合 85
4．1．2关系 87
4．1．3特征函数 90
4．2模糊集合的基本概念 93
4．3模糊集合和模糊数 98
4．4模糊集合的运算 99
4．4．1基本运算规则 99
4．4．2模糊集合的性质 102
4．4．3模糊集的代数积与代数和 103
4．4．4模糊集的幂及运算 104
4．5扩展原则与分解定理 105
4．6模糊集之间的相似性 107
4．7 Vague集 118
4．7．1 Vague集 118
4．7．2 Vague集的性质 121
4．7．3 Vague集的凸性 123
4．7．4 Vague集的运算 124
4．7．5 Vague集间的相似性 129
4．8．1模糊性与边界区域 133
4．8．2不确定性与隶属函数 133
4．8 Rough集 133
4．8．3模糊概念的分类 135
第五章 模糊关系 137
5．1基本概念 137
5．2模糊关系的运算 140
5．3直积 142
5．4模糊关系的射影 142
5．5 max-min和min-max合成 143
5．6模糊关系的性质 146
5．7模糊关系与近似推理 148
6．1普通逻辑 149
第六章 模糊逻辑 149
6．2命题和谓词演算 151
6．3多值逻辑 155
6．3．1三值逻辑 155
6．3．2多值逻辑 156
6．4模糊逻辑基础知识 157
6．4．1基本概念 157
6．4．2语言变量 158
6．4．3语言修饰词 159
6．4．4真值 162
6．5．1基本概念 163
6．5．2模糊命题的合成规则 163
6．5模糊逻辑命题 163
6．6量化与限定规则 169
6．7语义等价 172
6．8语义必含 172
6．9近似推理 174
第七章 模糊数据库 177
7．1传统数据库 177
7．2数据库的模糊化 179
7．3模糊查寻和模糊数据的表示 181
7．4咨询和数据均为含糊的处理 186
7．5基于可能性和必要性的模糊数据库 188
7．6模糊数据库系统 190
7．7几个模糊数据库的例子 191
7．7．1 Buckles研制的模糊数据库 191
7．7．2 Umano研制的模糊数据库 192
7．7．3一个通用的模糊数据库 195
第八章 模糊控制 206
8．1模糊控制的基本原理 206
8．2模糊推理 208
8．2．1 Mamdani的推理方法 209
8．2．2积-和重心法 214
8．2．3简化推理方法 215
8．2．4基于积-和重心法的PID控制器 220
8．2．5新的模糊推理方法和控制规则 226
8．3模糊控制器的设计方法 228
8．3．1模拟控制参数 229
8．3．2确定规则 229
8．3．3规则的评估 231
8．3．4冲突消解 232
8．3．5反模糊化 236
8．4模糊控制洗衣机 237
8．5模糊控制器的理论 241
8．6模糊控制器的稳定性分析 246
第九章 模糊专家系统 251
9．1基本概念 251
9．1．1模糊专家系统与传统专家系统的区别 251
9．1．2模糊专家系统的特征 252
9．1．3模糊专家系统的构成 253
9．2模糊专家系统的开发过程 255
9．3一个基于可能性理论的模糊专家系统 260
9．3．1可能性理论 261
9．3．2系统的结构与功能 262
9．3．3一个例子 267
9．4一个模糊专家系统 268
9．4．1不精确知识的表示 268
9．4．2系统结构 269
9．4．3知识获取模块 270
9．4．4推理机 275
9．4．5一个例子 280
9．5一个构造模糊专家系统的工具 285
9．5．1系统结构 285
9．5．2一个实例 287
9．6一个动态分派CF值的方法 291
9．6．1推理前的预处理 292
9．6．2推理过程 294
9．6．3一个实例 295
第十章 模糊决策系统 297
10．1基本概念 297
11．2几个决策实例 298
10．3模糊Delphi法 300
10．4模糊零级预算方法 304
11．1模糊推理的实现 308
第十一章 模糊数字硬件系统 308
11．2 ODD公司的推理板 310
11．3 VLSI模糊推理机Ⅰ 312
11．4 VLSI模糊推理机Ⅱ 314
11．5模糊推理板 320
11．5．1单片系统 320
11．5．2多芯片系统 322
11．5．3软件接口 324
11．6程序设计环境 325
11．6．1规则编辑器 325
11．6．2规则模拟器 326
第十二章 模糊计算机 327
12．1模糊计算机的基本功能 327
12．2基本建造模块 329
12．2．1 MAX和MIN电路 330
12．2．2模糊存储部件 331
12．2．3模糊推理机 333
12．3模糊计算机的结构 334
12．4模糊软件 335
12．5模糊Prolog 336
12．6 Lisp中的模糊处理系统 342
参考文献 346