序篇 模糊世界 2
0.1 世界的模糊性 2
0.2 世界的模糊抽象模型 3
0.3 研究现实世界的模糊方法和技术 8
0.4 本书的目标及其内容组织 11
第一篇 模糊理论 14
第一章 模糊集合 14
1.1 隶属函数和模糊集合 14
1.2 模糊集上的一般运算 18
1.3 截集、支集和核 21
1.4 限幅集、滤波集和λ_集 22
1.5 交运算和并运算的其他定义 23
1.6 模运算 26
1.7 代数运算 28
1.8 投影运算 29
1.9 模糊集的数字特征 30
1.10 扩张原理 35
1.11 欧氏空间中的模糊集 36
1.12 产生隶属函数的方法 41
1.13 模糊序列 46
2.1 模糊关系的定义 48
第二章 模糊关系 48
2.2 合成运算 49
2.3 自反性、对称性和传递性 51
2.4 模糊相似关系 54
2.5 模糊等价关系 55
2.6 模糊变换 56
2.7 模糊向量 58
2.8 贴近度、距离和择近原理 61
2.9 相似度 63
2.10 语义关联度 65
3.1 模糊集合表示的模糊数 71
第三章 模糊数 71
3.2 模糊数上的算术运算 72
3.3 模糊数上的函数 74
3.4 模糊数上的关系运算 75
3.5 其他方式表示的模糊数 80
3.6 各种模糊数间的语义距离 84
3.7 其他模糊数上的算术运算和关系运算 86
第四章 广义模糊集 90
4.1 语言值 91
4.2 语言模糊集 91
4.3 格模糊集 93
4.4 高阶模糊集 95
4.5 广义模糊集 95
第五章 模糊图论与模糊网络 97
5.1 模糊图 98
5.2 有向模糊图 100
5.3 多重模糊图和带标识的模糊图 101
5.4 模糊图中的路径和连通性 103
5.5 模糊图的λ_截图 104
5.6 模糊图上的交、并操作 108
5.7 有向模糊图的连接分析 109
5.8 有向模糊图的最短路径问题 110
5.9 有向模糊图的最大概率问题 113
5.10 模糊树 115
5.11 模糊与/或树 116
5.12 模糊Petri网 119
5.13 H网 122
5.14 模糊H网 126
第六章 模糊概率 130
6.1 精确事件的精确概率 131
6.2 精确事件的模糊概率 132
6.3 模糊事件的精确概率 134
6.4 模糊事件的模糊概率 137
第七章 模糊语言 139
7.1 语言的模糊模型 139
7.2 模糊语法 141
7.3 模糊语义 147
7.4 模糊程序设计语言 152
第八章 模糊逻辑和统计逻辑 156
8.1 三值逻辑 157
8.2 狭义模糊逻辑 163
8.3 区间值模糊逻辑 168
8.4 语言值模糊逻辑 170
8.5 广义模糊逻辑 173
8.6 非单调模糊逻辑 178
8.7 加权模糊逻辑 185
8.8 模糊计算逻辑 188
8.9 分布值逻辑 190
8.10 Bayes概率逻辑 193
8.11 统计归纳逻辑 197
8.12 结语 212
第二篇 知识处理中的模糊技术 214
第九章 知识处理中的基本问题 214
9.1 引言 214
9.2 基本概念 217
9.3 知识的属性 222
9.4 知识的分类 226
9.5 知识处理三要素 230
9.6 知识处理语言 236
第十章 模糊知识的表示 238
10.1 定性知识与定量知识 238
10.2 定性概念与定性知识的表示 239
10.3 模糊关系表示 241
10.4 模糊逻辑表示 245
10.5 模糊产生式表示 247
10.6 模糊框架表示 255
10.7 模糊语义网络表示 268
10.8 模糊与/或语义图表示 272
10.9 模糊过程表示 282
10.10 面向对象的表示 287
10.11 模糊知识表达式 294
10.12 模糊的混合知识表示模式 307
10.13 模糊知识表示语言 310
第十一章 模糊数据库技术 321
11.1 引言 321
11.2 模糊数据模型 322
11.3 对象间的语义距离 341
11.4 模糊投影与模糊视图 343
11.5 模糊数据库语言 346
11.6 模糊数据库管理系统(FDBMS) 351
第十二章 模糊知识的运用 355
12.1 引言 355
12.2 模糊关系表示的知识的处理和运用 355
12.3 模糊逻辑表示的知识的处理和运用 357
12.4 模糊框架表示的知识的处理和运用 364
12.5 模糊语义网络表示的知识的处理和运用 370
12.6 模糊过程表示的知识的处理和运用 374
12.7 模糊产生式表示的知识的处理和运用 375
第十三章 模糊推理与知识不完全推理 378
13.1 狭义模糊推理 378
13.2 加权模糊推理 381
13.3 模糊计算推理 384
13.4 MYCIN的不精确推理 387
13.5 基于模糊变换的模糊推理 391
13.6 定性代数推理 395
13.7 知识不完全推理 399
13.8 一般模糊推理 402
13.9 模糊推理网络 406
14.1 模糊分类 414
第十四章 模糊技术 414
14.2 模糊匹配与检索 421
14.3 模糊识别 423
14.4 模糊评判与模糊决策 425
14.5 模糊诊断 429
14.6 模糊控制 431
14.7 模糊神经元网络 447
第十五章 模糊专家系统 459
15.1 模糊专家系统与普通专家系统的区别 459
第三篇 模糊系统 459
15.2 模糊专家系统的特征 460
15.3 模糊专家系统的构成 463
15.4 模糊专家系统的一种结构方案 466
15.5 模糊专家系统的设计 467
15.6 模糊专家系统的开发过程 473
15.7 模糊专家系统的开发工具与环境 496
15.8 专家系统设计和实现的经验 499
第十六章 模糊的主动知识库系统 504
16.1 引言 504
16.2 对主动性的客观需求 506
16.3 主动知识库的定义 508
16.4 常用基本事件 510
16.5 事件代数 513
16.6 模糊的主动知识库系统 516
16.7 模糊主动知识库系统的实现 519
16.8 基于模糊主动知识库的专家系统 522
第十七章 一般模糊系统 524
17.1 系统观 524
17.2 模糊系统的形式定义 525
17.3 模糊系统的动态行为 529
17.4 逻辑电路系统 533
17.5 由Petri网与H网构成的系统 536
17.6 按数据驱动原则构成的系统 538
17.7 用流程图表示的程序系统 539
17.8 结构动态可变的模糊系统 542
17.9 模糊系统的学习行为 543
17.10 模糊系统的稳定性 544
17.11 模糊系统的数字特征 544
17.12 智能模糊计算机系统 545
17.13 模糊计算系统的模拟 547
17.14 广播式模糊计算机系统 550
参考文献 551