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第一章命题逻辑1

1.1 命题逻辑中的信息表示1

1.2 复合命题的真值3

1.3 命题的等价7

1.4 范式10

1.5 基本的演绎过程16

1.6 推理规则21

1.7 正向推理的方法22

1.8 归结推理方法29

第二章模糊关系35

2.1 普通与模糊关系35

2.2 二元关系42

2.3 单个集合上的二元关系51

2.4 等价和相似关系57

2.5 一致或相容关系60

2.6 次序关系63

2.7 模糊关系方程68

第三章基于可能性理论的近似推理79

3.1 概述79

3.2 可能性分布82

3.3 语言变量89

3.4 模糊逻辑94

第四章模糊逻辑中的推理规则108

4.1 投影原理108

4.2 特指／合取原理110

4.3 必含原理112

第五章语言量词和模糊三段论131

5.1 引言131

5.2 模糊集合的基数136

5.3 模糊量词142

5.4 语言概括153

5.5 模糊三段论推理157

5.6 三角范数与模糊三段论164

6.1 引言172

第六章基于关系矩阵的近似推理172

6.2 关系矩阵173

6.3 实例与比较182

6.4 多变量模糊条件语句的处理184

第七章基于集合的近似推理189

7.1 析取与合取信息189

7.2 合取信息的性质194

7.3 采用合取信息的推理198

7.4 基于集合的推理202

7.5 基于集合推理中的知识表示209

7.6 函数表示方法212

第八章基于真值约束的近似推理219

8.1 引言219

8.2 广义的假言推理222

8.3 一个广义的产生式系统235

8.4 与其他方法的比较237

9.1 概述244

第九章基于相似度量的近似推理244

9.2 基于相似度量的近似推理（AARS）247

9.3 对复合规则的推广262

9.4 与其他方法的比较265

第十章渐进推理268

10.1 基本概念268

10.2 知识的多种规则表示269

10.3 渐进推理规则的表示270

10.4 多值蕴含函数278

10.5 渐进推理规则的使用280

第十一章近似推理中的匹配计算286

11.1 基本概念286

11.2 规则前件与断言之间的关系288

11.3 匹配程度的计算290

11.4 与其他方法的比较297

11.5 合取与析取301

11.6 几个例子302

参考文献308