《模糊数学在人工智能中的应用》

第一章绪论1

§1.1模糊数学的产生与发展1

目录1

§1.2人工智能的应用现状2

§1.3模糊数学与人1智能5

第二章模糊集合8

§2.1模糊集的定义8

§2.2模糊集的运算13

§2.3模糊集的模运算19

§2.4分解定理和扩展原理22

§2.5模糊数及其扩展运算28

§2.6模糊关系33

§2.7模糊事件的概率与语言概率40

§3.1可能性分布的概念47

第三章可能性理论47

§3.2可能性测度52

§3.3可能性分布与模糊集54

§3.4多元可能性分布56

§3.5投影与边缘可能性分布58

§ 3.6条件可能性分布62

第四章模糊语言值逻辑67

§4.1语言变量67

§4.2模糊命题的范式72

§4.3模糊逻辑的推理规则77

§4应用举例82

第五章 问题求解中的模糊搜索策略88

§5.1状态问题求解88

§5.2推广的A*算法和启发式图搜索算法RA*95

§5.3 RA*算法的改进算法IRA*及IRA′105

§5.4问题归约与算法AO*112

§5.5 AND/OR图的算法NAO*121

第六章模糊意义表达语言PRUF134

§6.1 PRUF的基本概念134

§6.2 Ⅰ型翻译规则138

§6.3 Ⅱ型翻译规则139

§6.4 Ⅲ型翻译规则143

§6.5一致性、兼容性和真值147

§6.6 Ⅳ型翻译规则151

§6.7命题的修饰规则155

§6.8翻译实例158

§7.1专家系统的基本设计思想163

第七章模糊数学在专家系统中的应用163

§7.2关幼波治疗肝病的专家系统168

§7.3用于自动分析回声心动描记器的模糊专家系统172

§7.4用于石油勘探的模糊专家系统SPⅡ-2186

§7.5模糊知识库的查询策略203

第八章模糊逻辑程序设计语言226

§8.1模糊逻辑程序设计语言的概率型推理机制226

§8.2模糊逻辑程序设计语言的支持型推理机制230

§8.3 Fuzzy PROLOG语言243

第九章机器人控制与模糊计算机253

§9.1 模糊算法253

§9.2机器人控制实例1256

§9.3机器人控制实例2262

§9.4模糊计算机272

参考文献273