第1章 概论 1
1.1前言 2
1.2模糊建模 2
1.3模糊逻辑与模糊集合 3
1.4内容安排 5
第2章 模糊集合与运算 9
2.1模糊集合的基本定义 10
2.1.1明确集合与模糊集合 10
2.1.2模糊集合的基本定义 10
2.1.3模糊集合的术语 12
2.2模糊集合基本运算 14
2.3分解定理 20
2.3.1 α截集 20
2.3.2分解定理 21
2.4扩张定理及其应用 24
2.4.1扩张定理 24
2.4.2模糊数及代数运算 24
2.4.3特别的扩充运算 26
2.4.4模糊集合LR-表示法的扩充运算 28
2.5选择归属函数 31
第3章 模糊集理论与机率 41
3.1简介 42
3.2模糊集理论中的模糊集 43
3.3机率论基础 46
3.4采用机率结构的模糊集 51
3.4.1扩大论域 52
3.4.2模糊集为扩大论域中的明确集合 53
3.4.3模糊归属函数为条件机率 55
3.5结论 58
第4章 模糊逻辑与推论 63
4.1古典逻辑 64
4.2多值逻辑 69
4.3模糊逻辑 72
4.4模糊命题 77
4.5模糊蕴涵 83
4.6近似推理 87
第5章 模糊数学规划 99
5.1对称式模型 102
5.1.1模糊单目标线性规划模型 102
5.1.2可能性模型（11C） 108
5.2非对称式模型 111
5.2.1模糊目标函数（20） 112
5.2.2模糊限制函数（2K） 113
5.2.3模糊系数问题（2FC） 117
5.2.4不明确性系数问题（2IC） 119
5.2.5模糊关系方程 120
5.3模糊非线性规划问题 127
5.4模糊整数规划问题 128
第6章 模糊系统 141
6.1前言 142
6.2模糊法则库建构方法 142
6.3推论模式 150
6.4查表推论法 152
6.5梯度调整方法 158
6.6类聚调整方法（fuzzy c-means） 163
第7章 模糊化类神经网路 171
7.1前言 172
7.2类神经网路 172
7.2.1多层感知机网路 173
7.2.2放射状基底函数网路 180
7.3模糊系统 182
7.4 模糊化类神经网路 184
7.4.1模糊化多维矩形复合式类神经网路 187
7.4.2以自我组织特征映射图为基础之模糊系统 197
7.4结论 206
第8章 模糊逻辑与基因演算法 213
8.1前言 214
8.2基因演算法 214
8.3演化式模糊系统 219
8.4基因演算法中的模糊参数 222
8.5模糊多倍体 226
8.5.1单倍体、双倍体与多倍体 226
8.5.2模糊理论与多倍体 228
8.5.3演化合适的多倍体结构 229
8.6模糊规则库结构及其演化适应 232
8.6.1模糊规则库结构识别 232
8.6.2基因演算法用於模糊规则库建立之演化适应 234
8.7模糊分类者系统 236
8.8瞭解基因演算法之演化过程 241
8.8.1为何要瞭解演化过程 241
8.8.2如何分析瞭解演化过程 242
8.8.3演化过程视觉化所遇到的瓶颈 244
8.9后记 245
第9章 模糊控制器设计之应用 251
9.1模糊控制的基本原理 252
9.2模糊控制器设计之应用 254
9.2.1模糊控制洗衣机 254
9.2.2六轴运动平台（Stewart Platform）之模糊控制 258
9.3古典控制器与模糊控制器之等值关系 267
9.3.1 PD型控制器与FLC间的等值关系 267
9.3.2 PI型控制器与FLC间的等值关系 276
9.3.3 PID型控制器与FLC间的等值关系 279
第10章 模糊派屈网路 283
10.1前言 284
10.2派屈网路 284
10.2.1派屈网路的图形结构 284
10.2.2派屈网路的数学表示法 287
10.2.3派屈网路的动态行为 288
10.2.4派屈网路的特殊名词 291
10.2.5 派屈网路的性质 293
10.2.6 派屈网路的分类 295
10.2.7改良式的派屈网路 298
10.3模糊派屈网路 300
10.3.1模糊派屈网路型态（一）—C.G.Looney的架构[C.G.Looney， 1988] 301
10.3.2模糊派屈网路型态（二）—S.M.Chen等人的架构[S.M.Chen等人，1990] 305
10.3.3模糊派屈网路型态（三）—H.Scarpelli等人的架构[H.Scarpelli等人，1996] 313
10.3.4模糊派屈网路型态（四）—J.Lee等人的架构[J.Lee等人，1999] 318
10.4结论-各种模糊派屈网路之比较 332
第11章 模糊决策系统 335
11.1前言 336
11.2模糊环境下的决策行为 337
11.3模糊多属性决策 338
11.3.1模糊层级分析程序（Fuzzy Hierarchical Analysis Process） 343
11.3.2模糊简单加权法（Fuzzy Simple Additive Weight-ing Method） 347
11.3.3模糊积分技术 350
11.3.4 ELECTRE方法 354
11.3.5 PROMETHEE方法 367
11.3.6灰关联模型 373
11.3.7 TOPSIS方法 376
11.4模糊多目标决策 381
11.4.1模糊多目标线性规划模式 384
11.4.2目标模糊的规划问题 385
11.4.3目标模糊且限制式模糊的规划问题 386
11.4.4二阶段方法求解模糊多目标线性规划问题 387
11.5模糊群体决策 389
11.5.1社会选择理论 390
11.5.2专家判断/群体参与 391
11.5.3竞局理论 393
第12章 模糊数学在土木工程上的应用 407
12.1结构工程 408
12.1.1模糊控制 408
12.1.2桥梁损伤评估 408
12.1.3结构可靠度上的应用 409
12.1.4钢筋混凝土桥梁之目视检测评估研究 409
12.1.5结构安全性评估 410
12.1.6动态系统识别理论之建立 410
12.2大地工程 411
12.2.1评估土层分类与现地应力 411
12.2.2在边坡稳定分析之应用 411
12.2.3土壤剪力参数之研究 412
12.2.4推估单樁承载力 412
12.2.5评估砂土之液化潜能 413
12.2.6应力路径三轴之控制系统 413
12.3材料工程 414
12.3.1敲击回音检测讯号之模糊识别 414
12.3.2铺面表面状况评估之应用 415
12.3.3评估铺面裂缝破坏之应用 415
12.3.4高性能混凝土抗压强度预测 415
12.4营建工程与管理 416
12.4.1探讨选址之研究 416
12.4.2探讨BOT计划之投标评选 417
12.4.3大型工程之不保风险评估 417
12.5运输工程 418
12.5.1高速公路事件自动侦测之研究 418
12.5.2模糊全触动号志控制模式之研究 418
12.5.3用路人最佳化单限旅次分布/出发时间/路径选择模型 419
12.5.4 交通量指派模式之模糊演算法探讨 420
12.6水资源及海洋工程 420
12.6.1模糊自回归模式於洪流量预测 420
12.6.2旬入流量预测之研究 421
12.6.3模糊动态规划於水库即时操作研究 421
12.6.4集水区出流量之预测 422
12.6.5模糊推论模式应用於洪水预测 422
12.7测绘工程 423
12.7.1遥测影像分类及变迁侦测之研究 423
12.7.2 GIS影响圈及叠圈之分析 423
第13章 模糊资料库系统 439
13.1前言 440
13.2 模糊关联式资料库 441
13.2.1模糊关联为主之模式 443
13.2.2类似关系为主之模式 443
13.2.3可能性分布为主之模式 444
13.2.4延伸可能性分布为主之模式 445
13.3模糊物件导向式资料库 446
13.3.1 OCR模式 447
13.3.2 UFO模式 449
13.3.3 FOOD模式 451
13.3.4 类似关系为主的模式 452
13.4模糊查询系统 453
13.4.1次要条件为主之查询系统 454
13.4.2 距离为主之查询系统 455
13.4.3模糊集合为主之查询系统 457
13.5模糊资料库之商业应用 458
13.5.1模糊查询前端系统 459
13.5.2专属系统 464
13.5.3商业系统 468
第14章 模糊理论於机器学习和资料挖掘之应用 475
14.1前言 476
14.2模糊决策树学习方法 479
14.2.1 ID3学习方法 480
14.2.2模糊决策树学习方法 483
14.3模糊决策表学习方法 489
14.3.1模糊决策表学习演算法流程 490
14.3.2模糊群聚 491
14.3.3模糊决策表学习 494
14.4模糊资料挖掘方法 499
14.4.1关联性规则之资料挖掘 499
14.4.2模糊资料挖掘方法 502
14.5结语 505
附录 网路资源 513