《模糊模式识别》求取 ⇩

目录1

序 何振亚教授1

前言1

第一章　模糊集合论基础1

§1.1　模糊数学概述1

§1.2　模糊集合的概念5

§1.3　模糊集合的运算13

§1.4　分解定理与扩张原理21

§1.5　凸模糊集与模糊数33

§1.6 2型模糊集41

第二章　隶属函数的建立47

§2.1　隶属函数的意义47

§2.2　常见的模糊分布51

§2.3　例证法与模糊统计53

§2.4　三分法69

§2.5　解析法与推理法72

§2.6　二元对比排序法78

第三章　模式识别系统84

§3.1　模式识别84

§3.2　模式识别系统91

§3.3　聚合分类识别系统111

§3.4　模糊模式识别系统122

§3.5　误识率与特征抽取124

§3.6　有监督识别系统与无监督识别系统134

第四章　应用模糊聚类分析进行模式识别142

§4.1　聚类分析回顾142

§4.2　基于模糊等价关系的聚类分析150

§4.3　最大树模糊聚类分析法162

§4.4　编网法及树分类器与聚类分析的关系169

§4.5　FUZZY ISODATA聚类及其应用172

§4.6　应用模糊聚类分析作有监督模糊模式识别——FUZZY聚类与天气预报177

§5.1　模糊子集间差异性的度量与集团模糊聚类分析181

第五章　逐点与集团模糊有监督分类器181

§5.2　贴近度与模糊度198

§5.3　逐点与集团模糊有监督分类213

§5.4　应用：遥感土地覆盖类型的精确分类216

§5.5　应用：针茅草原放牧衰退演替阶段的类型划分227

§5.6　模糊模式识别中分类模型的质量评估与决策方法239

第六章　模糊相似选择与模糊信息检索在模式识别中的应用262

§6.1　模糊相似选择262

§6.2　天气图的相似选择267

§6.3　模糊信息检索273

§6.4　模糊信息检索在地震预报中的应用278

第七章　模糊逻辑与模糊形式语言在模式识别中的应用284

§7.1　模糊逻辑函数284

§7.2　模糊逻辑函数的分解与合成及其在模式识别中的应用288

§7.3　模糊逻辑函数的范式与极小化298

§7.4　模糊滤波器及其在条码识别中的应用304

§7.5　模糊形式语言及其在模糊句法模式识别中的应用309

第八章　应用模糊综合评判实现有监督模式识别314

§8.1　模糊变换的基本概念314

§8.2　模糊综合评判320

§8.3　土壤栽培条件适宜性的模糊综合评判328

§8.4　人才选择中的模糊综合评判方法333

§8.5　模糊综合评判的逆问题——模糊关系方程的求解338

§8.6　模糊关系方程在土壤侵蚀预报中的应用350

第九章　应用模糊控制作有监督模式识别355

§9.1　模糊控制原理356

§9.2　模糊控制在有监督模式识别中的应用376

§9.3　宏观系统中的模式识别问题380

第十章　模糊概率在模式识别中的应用388

§10.1　随机性与模糊性389

§10.2　模糊事件的概率391

§10.3　模糊概率在航空喷气发动机停车故障诊断中的应用398

§10.4　模糊有监督分类精度的估测及其在天气预报中的应用399

第十一章　模式识别中的可能性理论和模糊言证分析方法407

§11.1　可能性理论与模糊命题函数的概念407

§11.2　可能性与概率411

§11.3　可能性理论在针麻手术效果评级中的应用412

§11.4　模糊言证分析415

§11.5　似然推理和言证分析在模糊模式识别中的应用417

附录　预备知识424

Ⅰ 集合论424

§1　集合与映射的概念424

§2　集合与族的运算及其性质434

§3　关系443

Ⅱ 逻辑代数458

§1 命题与谓词的概念458

§2　格与布尔代数466

Ⅲ 测度空间与概率空间472

§1 测度空间与勒贝格积分472

§2　概率空间及其基本性质481

后记495

主要参考文献496

算法索引500