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目录1

前言1

第一章 预备知识1

§1.1 集和集的运算1

§1.2 映射和关系7

§1.3 代数系统12

§1.4 格与布尔代数15

§1.5 命题及其联结词19

§2.1 模糊集合的概念24

第二章 模糊子集24

§2.2 模糊集的运算27

§2.3 α—截集与分解定理41

§2.4 模糊分布和模糊结构集47

§2.5 L—模糊集54

§2.6 模糊度与贴近度61

第三章 扩展原理与扩展实运算67

§3.1 扩展原理67

§3.2 扩展实运算74

§4.1 n元模糊关系87

第四章 模糊关系87

§4.2 模糊等价关系96

§4.3 综合评判104

§4.4 模糊关系方程108

第五章 模糊测度与可能性理论118

§5.1 模糊测度118

§5.2 Sugeno模糊积分124

§5.3 Sugeno模糊积分的应用129

§5.4 可能性理论初步134

§6.1 模糊事件143

第六章 模糊概率论导引143

§6.2 模糊均值（FEV）148

§6.3 模糊大数定律158

§6.4 随机集落影162

第七章 模糊集在人工智能中的应用168

§7.1 系统描述169

§7.2 模糊程序的解释方法173

§7.3 机器人控制实验举例180

第八章 模糊集在图象处理中的应用186

§8.1 图象的模糊特征平面187

§8.2 模糊增强算法189

§8.3 图象的模糊性指数和模糊熵194

§8.4 模糊增强实验结果举例196

§8.5 图象边缘检测中的模糊技术202

§8.6 用于图象分割的模糊迭代算法209

第九章 模糊集在模式识别中的应用216

§9.1 模糊图形识别217

§9.2 图象目标的形状分析232

§9.3 手书数字的识别243

§9.4 手书文字的识别252

第十章 模糊集在语音识别中的应用263

§10.1 识别语音和讲话人的模糊集方法263

§10.2 语言识别中的自适应学习算法269

§10.3 可能性理论在连续语音理解274

系统中的应用274

§10.4 模糊非相似关系在实时音素292

分类中的应用292

第十一章 模糊集在聚类分析中的应用299

§11.1 Ruspini模糊聚类算法300

§11.2 模糊—统计混合聚类算法303

§11.3 模糊C—均值算法307

§11.4 模糊协方差聚类算法311

§11.5 模糊C—线性簇聚类算法317

§11.6 模糊C—椭型算法323

§11.7 聚类有效性问题329

§11.8 模糊聚类算法在空间导航系统335

中的实际应用335

第十二章 模糊集在自动控制中的应用342

§12.1 模糊控制系统的工作原理343

§12.2 模糊控制系统举例349

§12.3 语言真值推理在模糊逻辑控制器362

中的应用362

§12.4 自适应模糊控制系统370

第十三章 模糊集在信号检测与参数估计中的应用387

§13.1 信号的模糊检测387

§13.2 相关杂波中雷达信号的模糊检测396

§13.3 伪随机相位编码雷达信号纠错估计402

的模糊算法402

§13.4 雷达信息处理中的模糊估计410