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第一部分 模糊集1

第一章 模糊集1

1．1 引论1

1．2 定义2

1．3 ∪，∩和补的一些性质5

1．4 模糊集上的代数运算7

1．5 凸性10

参考文献18

第二部分 模糊系统19

第二章 模糊系统理论19

2．1 引言19

2．2 模糊集的基本特征21

2．3 系统、集成及其状态25

2．4 模糊系统的状态方程26

2．5 模糊系统和模糊算法35

11．4 模糊粒化的分类37

2．6 集成的概念38

参考文献41

第三章 复杂系统分析和决策过程的一种新方法43

3．1 引言43

3．2 模糊集合相关性质的综述48

3．3 语言阈值55

3．4 语言变量值含义的计算58

3．5 模糊条件语句和推理的合成规则62

3．6 模糊算法68

3．7 结束语80

参考文献81

4．1 导论85

第四章 语言变量概念及其在近似推理中的应用(一)85

第三部分 语言变量和近似推理85

4．2 变量的概念95

4．3 模糊集合及扩展原理105

参考文献130

第五章 语言变量概念及其在近似推理中的应用(二)136

5．1 模糊变量的概念136

5．2 语言变量的概念147

5．3 语言真值变量和模糊逻辑165

参考文献187

第六章 语言变量概念及其在近似推理中的应用(三)194

6．1 语言概率及模糊集合上的平均194

6．2 合成推论规则及近似推理207

6．3 结束语227

参考文献228

第四部分 模糊计算法则和信息粒论235

第七章 定义复杂或不精确概念的模糊算法技术235

7．1 引言236

7．2 原子问题241

7．3 合成问题及其表示252

7．4 分枝调查表262

7．5 分枝调查表的构造268

7．6 结束语277

参考文献277

附录285

第八章 模糊集与信息粒292

8．1 引言292

8．2 信息粒度和可能性分布295

8．3 粒状证据分析301

8．4 结束语309

参考文献309

第九章 基于广义赋值语句的语义和知识表示的计算方法概述315

9．1 引言315

9．2 语义表示320

9．3 推理324

参考文献327

第五部分 软词语计算333

10．1 引言333

第十章 模糊逻辑＝词语计算333

10．2 什么是词语计算334

10．3 模糊约束的表现及其标准形式340

10．4 模糊约束繁殖以及模糊逻辑中的推断规则345

10．5 结论350

参考文献350

第十一章 模糊信息粒理论及其在人类推理和模糊逻辑中的中心地位初探356

11．1 序言357

11．2 引言358

11．3 广义约束的概念367

11．5 模糊图378

11．6 一般意义下的模糊粒化384

11．7 结束语388

参考文献390

第十二章 什么是软计算395

编译者后记399

参考文献400