第一章 模糊集合的概念 1
1．1 集合概念的延拓 1
1．2 模糊集的定义 4
1．3 模糊集的运算 14
1．4 λ截集与分解定理 22
1．5 隶属函数的确定 27
习题一 40
第二章 模糊关系 42
2．1 模糊关系的定义 42
2．2 模糊矩阵和模糊向量 44
2．3 模糊关系的合成 48
2．4 模糊等价关系 50
习题二 58
第三章 模糊聚类分析 60
3．1 普通分类与模糊聚类分析 60
3．2 变模糊相似关系为模糊等价关系 66
3．3 应用实例 69
习题三 84
第四章 模糊模式识别 85
4．1 模式识别与模糊模式识别 85
4．2 最大隶属原则 86
4．3 内积和外积 90
4．4 贴近度和择近原则 92
4．5 多因素模式识别 100
4．6 模糊模式识别的比较函数法 106
习题四 112
第五章 模糊综合评判数学模型 114
5．1 模糊变换 114
5．2 模糊综合评判数学模型 116
5．3 多层次模糊综合评判模型 120
5．4 应用实例 125
习题五 134
第六章 程度分析和综合决策 136
6．1 三角模糊数及其运算 136
6．2 程度分析 141
6．3 综合决策 143
6．4 模糊层次分析法 146
习题六 154
第七章 模糊规划 155
7．1 对称的模糊规划 155
7．2 不对称的模糊规划 156
7．3 模糊线性规划 160
习题七 169
第八章 多目标决策的其他方法 171
8．1 模糊积分与多目标决策 171
8．2 知识工程与多目标决策 179
习题八 190