《模糊集与随机集落影》

第一章 绪论1

1 模糊数学在信息革命中的地位1

2 模糊数学的实践基础8

3 模糊数学独立发展的意义13

4 模糊信息处理过程19

简短的结论37

第二章 集值统计与随机集的落影39

1 Fuzzy统计39

2 随机集的落影42

3 集值统计44

4 程度分析与综合决策47

5 随机试验的集值化59

6 落影滤波方法63

7 集值统计与模糊逻辑66

8 落影的估计--非参数形式69

第三章 序结构的提升73

1 预备知识73

2 拟序的提升78

第四章 拓扑结构的提升84

1 格化拓扑85

2 反向格化拓扑93

3 泛格化拓扑94

4 格化拓扑与格上普通拓扑的关系99

5 ？(X)与？(X)中的格化拓扑100

6 利用格化拓扑定义超拓扑101

7 与Fuzzy拓扑的联系110

8 连续映射 紧性111

第五章 可测结构的提升119

1 Matheron的随机集定义119

2 格运算的闭包121

3 格上的封闭性结构128

4 对称代数134

5 超可测结构139

6 格可加函数的扩张定理144

7 概率测度与不确定性测度155

8 随机集的落影测度170

9 随机集的落影函数171

10 随机区间的落影函数176

中文名词索引180

符号索引182

参考文献184