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绪论1

目 录1

第一章模糊集及其运算4

第一节 普通集(Cantor Sets)概念及运算4

第二节模糊集(Fuzzy Sets)概念及运算19

第四章模糊聚类分析 124

第三节模糊集与普通集的转化——分解定理33

习题一40

第二章 隶属函数确定的基本方法43

第一节模糊统计方法43

第二节二元对比排序法50

第三节列联表法62

第四节常用隶属函数查图法68

第五节多元隶属函数的确定77

第六节确定隶属函数的其它方法80

习题二83

第三章模糊关系86

第一节普通二元关系86

第二节模糊关系106

第三节模糊矩阵110

第四节模糊等价关系115

习题三120

第一节基于模糊等价关系上的聚类分析124

第二节基于模糊相似关系上的聚类分析132

第三节 应用实例139

习题四153

第五章 模糊模式识别155

第一节模糊度及贴近度155

第二节模糊模式识别的直接方法——最大隶属原则161

第三节模糊模式识别的间接方法——择近原则164

第四节应用实例166

习题五181

第六章模糊综合评判与模糊关系方程186

第一节模糊映射与模糊变换186

第二节模糊综合评判196

第三节多级模糊综合评判模型202

第四节广义模糊运算的综合评判模型220

第五节模糊关系方程229

第六节应用实例254

习题六268

第七章模糊规划273

第一节凸模糊集与模糊数273

第二节二型模糊集279

第三节模糊约束下的条件极值283

第四节模糊线性规划291

第五节多目标模糊规划300

第六节多准则模糊决策304

第七节应用实例307

习题七316

习题答案318

参考文献330

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