《模糊知识处理的理论与技术 第2版》求取 ⇩

序篇 模糊世界2

0.1 世界的模糊性2

0.2 世界的模糊抽象模型3

0.3 研究现实世界的模糊方法和技术8

0.4 本书的目标及其内容组织11

第一篇 模糊理论14

第一章 模糊集合14

1.1 隶属函数和模糊集合14

1.2 模糊集上的一般运算18

1.3 截集、支集和核21

1.4 限幅集、滤波集和λ_集22

1.5 交运算和并运算的其他定义23

1.6 模运算26

1.7 代数运算28

1.8 投影运算29

1.9 模糊集的数字特征30

1.10 扩张原理35

1.11 欧氏空间中的模糊集36

1.12 产生隶属函数的方法41

1.13 模糊序列46

2.1 模糊关系的定义48

第二章 模糊关系48

2.2 合成运算49

2.3 自反性、对称性和传递性51

2.4 模糊相似关系54

2.5 模糊等价关系55

2.6 模糊变换56

2.7 模糊向量58

2.8 贴近度、距离和择近原理61

2.9 相似度63

2.10 语义关联度65

3.1 模糊集合表示的模糊数71

第三章 模糊数71

3.2 模糊数上的算术运算72

3.3 模糊数上的函数74

3.4 模糊数上的关系运算75

3.5 其他方式表示的模糊数80

3.6 各种模糊数间的语义距离84

3.7 其他模糊数上的算术运算和关系运算86

第四章 广义模糊集90

4.1 语言值91

4.2 语言模糊集91

4.3 格模糊集93

4.4 高阶模糊集95

4.5 广义模糊集95

第五章 模糊图论与模糊网络97

5.1 模糊图98

5.2 有向模糊图100

5.3 多重模糊图和带标识的模糊图101

5.4 模糊图中的路径和连通性103

5.5 模糊图的λ_截图104

5.6 模糊图上的交、并操作108

5.7 有向模糊图的连接分析109

5.8 有向模糊图的最短路径问题110

5.9 有向模糊图的最大概率问题113

5.10 模糊树115

5.11 模糊与/或树116

5.12 模糊Petri网119

5.13 H网122

5.14 模糊H网126

第六章 模糊概率130

6.1 精确事件的精确概率131

6.2 精确事件的模糊概率132

6.3 模糊事件的精确概率134

6.4 模糊事件的模糊概率137

第七章 模糊语言139

7.1 语言的模糊模型139

7.2 模糊语法141

7.3 模糊语义147

7.4 模糊程序设计语言152

第八章 模糊逻辑和统计逻辑156

8.1 三值逻辑157

8.2 狭义模糊逻辑163

8.3 区间值模糊逻辑168

8.4 语言值模糊逻辑170

8.5 广义模糊逻辑173

8.6 非单调模糊逻辑178

8.7 加权模糊逻辑185

8.8 模糊计算逻辑188

8.9 分布值逻辑190

8.10 Bayes概率逻辑193

8.11 统计归纳逻辑197

8.12 结语212

第二篇 知识处理中的模糊技术214

第九章 知识处理中的基本问题214

9.1 引言214

9.2 基本概念217

9.3 知识的属性222

9.4 知识的分类226

9.5 知识处理三要素230

9.6 知识处理语言236

第十章 模糊知识的表示238

10.1 定性知识与定量知识238

10.2 定性概念与定性知识的表示239

10.3 模糊关系表示241

10.4 模糊逻辑表示245

10.5 模糊产生式表示247

10.6 模糊框架表示255

10.7 模糊语义网络表示268

10.8 模糊与/或语义图表示272

10.9 模糊过程表示282

10.10 面向对象的表示287

10.11 模糊知识表达式294

10.12 模糊的混合知识表示模式307

10.13 模糊知识表示语言310

第十一章 模糊数据库技术321

11.1 引言321

11.2 模糊数据模型322

11.3 对象间的语义距离341

11.4 模糊投影与模糊视图343

11.5 模糊数据库语言346

11.6 模糊数据库管理系统(FDBMS)351

第十二章 模糊知识的运用355

12.1 引言355

12.2 模糊关系表示的知识的处理和运用355

12.3 模糊逻辑表示的知识的处理和运用357

12.4 模糊框架表示的知识的处理和运用364

12.5 模糊语义网络表示的知识的处理和运用370

12.6 模糊过程表示的知识的处理和运用374

12.7 模糊产生式表示的知识的处理和运用375

第十三章 模糊推理与知识不完全推理378

13.1 狭义模糊推理378

13.2 加权模糊推理381

13.3 模糊计算推理384

13.4 MYCIN的不精确推理387

13.5 基于模糊变换的模糊推理391

13.6 定性代数推理395

13.7 知识不完全推理399

13.8 一般模糊推理402

13.9 模糊推理网络406

14.1 模糊分类414

第十四章 模糊技术414

14.2 模糊匹配与检索421

14.3 模糊识别423

14.4 模糊评判与模糊决策425

14.5 模糊诊断429

14.6 模糊控制431

14.7 模糊神经元网络447

第十五章 模糊专家系统459

15.1 模糊专家系统与普通专家系统的区别459

第三篇 模糊系统459

15.2 模糊专家系统的特征460

15.3 模糊专家系统的构成463

15.4 模糊专家系统的一种结构方案466

15.5 模糊专家系统的设计467

15.6 模糊专家系统的开发过程473

15.7 模糊专家系统的开发工具与环境496

15.8 专家系统设计和实现的经验499

第十六章 模糊的主动知识库系统504

16.1 引言504

16.2 对主动性的客观需求506

16.3 主动知识库的定义508

16.4 常用基本事件510

16.5 事件代数513

16.6 模糊的主动知识库系统516

16.7 模糊主动知识库系统的实现519

16.8 基于模糊主动知识库的专家系统522

第十七章 一般模糊系统524

17.1 系统观524

17.2 模糊系统的形式定义525

17.3 模糊系统的动态行为529

17.4 逻辑电路系统533

17.5 由Petri网与H网构成的系统536

17.6 按数据驱动原则构成的系统538

17.7 用流程图表示的程序系统539

17.8 结构动态可变的模糊系统542

17.9 模糊系统的学习行为543

17.10 模糊系统的稳定性544

17.11 模糊系统的数字特征544

17.12 智能模糊计算机系统545

17.13 模糊计算系统的模拟547

17.14 广播式模糊计算机系统550

参考文献551