《模糊模式识别及其应用》求取 ⇩

目录1

第一章一元模糊集1

§1.1模糊概念1

§1.2一元模糊集的定义及运算4

§1.3一元模糊集的分解定理9

§1.4一元模糊集的扩展原理11

§1.5一元模糊集的表现定理16

§1.6凸模糊集与模糊数20

§2.1建立隶属函数的模糊统计法24

第二章建立隶属函数的方法24

§2.2建立隶属函数的比较法29

§2.3建立隶属函数的集值统计迭代法34

§2.4建立隶属函数的参考函数法36

§2.5建立隶属函数的等级转换法43

§2.6关于建立隶属函数的原则45

第三章多元模糊集47

§3.1 模糊关系47

§3.2 模糊矩阵53

§3.3 模糊图56

§3.4模糊数量化方法69

§4.1模糊事件及其概率73

第四章模糊概率73

§4.2事件的模糊概率78

第五章模式识别简述84

§5.1决策论方式模式识别85

§5.2句法模式识别91

第六章模糊模式识别的基本知识96

§6.1贴近度与模糊度96

§6.2最大隶属原则与择近原则100

§6.3模糊模式识别应用实例104

第七章基于模糊聚类分析的模糊模式识别111

§7.1概述111

§7.2基于模糊关系的模糊聚类分析方法112

§7.3基于目标函数的模糊聚类方法123

§7.4基于摄动的模糊聚类方法133

第八章基于模糊综合评判的模糊模式识别144

§8.1模糊综合评判的正问题144

§8.2模糊综合评判的逆问题150

§8.3基于模糊积分的模糊综合评判160

第九章基于模糊逻辑的模糊模式识别165

§9.1模糊命题165

§9.2 模糊逻辑公式的分析合成及其在模式识别中的应用168

§9.3模糊逻辑公式的化简180

参考文献184