第一章 绪论 1
1 信息科学的发展与特征 1
2 大(复杂)系统分析问题 2
3 发展方向 4
第二章 准备知识 6
1 集合论及其运算 6
2 模糊子集的概念 8
3 模糊子集的运算 10
4 模糊关系 11
5 似然推理 13
1 模糊数学的实践基础 14
第三章 模糊信息处理的基础理论 14
2 确定隶属函数的原则 17
3 概念扩充 22
4 语言变量 24
5 可能性理论 25
6 可能性分布与可能性公理 29
7 近似推理的合成规则 33
第四章 模糊信息分析 36
1 信息的定义 36
2 模糊信息的范畴 39
3 模糊信息的特征 41
第五章 模式识别 43
1 什么是我们所指的模式识别 43
2 研究模式识别的种种方法 44
3 模式识别中的模糊信息处理方法 45
4 模糊聚类的动态聚类方法 48
5 基于模糊划分的模糊聚类方法 59
6 基于识别算法的模式识别 66
第六章 运筹学 79
1 运筹学中的模糊信息问题 79
2 模糊综合评判 81
3 模糊规划 90
4 模糊决策 106
第七章 近似推理 124
1 推理的两种模型和分类 124
2 因果律模糊关系型近似推理模型 129
3 模糊逻辑推理模型 144
第八章 实用算例 153
1 模糊信息分析法在国内外地震工程学及地质灾害学中的应用概况 153
2 地震峰值加速度预测 159
3 震中烈度识别 177
4 地震震害面积估计 185
5 地震活动断裂定量分析 190
6 砂土液化势判别 201
7 饱和土(包括轻亚粘土及砂土)震动液化势评价 211
8 斜坡稳定性分析及场地震害预测 217
9 建筑物震害贴近类比预测(70) 221
参考文献 228