《模糊知识处理的理论与技术》求取 ⇩

目 录2

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

0.3.1模糊概念的表示8

0.3.2模糊概念的处理和运用10

0.4本书的目标及其内容组织11

1.1隶属函数和模糊集合14

第一章模糊集合论14

第一篇模糊理论14

1.2模糊集上的一般运算18

1.3模糊集的截集、支集和核21

1.4模糊集的限幅集、滤波集和λ＿集22

1.5模糊集上的交型运算和并型运算23

1.6模糊集上的模运算26

1.7模糊集上的代数运算28

1.8模糊集上的投影运算29

1.9模糊集的数字特征29

1.9.1 模糊度29

1.9.2模糊熵30

1.9.3确定度31

1.9.4平均隶属度32

1.9.5模糊集的重心或均值32

1.9.6模糊集的方差33

1.9.7模糊集的矩33

1.9.8结语33

1.10模糊集间的映射和扩张原理33

1.11欧氏空间中的模糊集35

1.11.1凸模糊集35

1.11.2实数域上的常用模糊集36

1.12产生隶属函数的方法39

1.12.1确定隶属函数的统计方法40

1.12.2确定隶属函数的选择比较法42

1.13模糊序列44

第二章模糊关系46

2.1模糊关系的定义46

2.2模糊关系上的合成运算47

2.3模糊关系的自反性、对称性和传递性49

2.4模糊相似关系52

2.5模糊等价关系52

2.6模糊变换53

2.7模糊向量55

2.7.2模糊向量的内积、外积与叉积56

2.7.1 模糊向量的数乘和线性组合56

2.7.3贴近度、距离和择近原理58

2.7.4相似度60

2.8语义关联度62

2.8.1语义关联度的定义62

2.8.2语义关联度的近似计算65

第三章模糊数67

3.1模糊集合表示的模糊数67

3.2模糊数上的算术运算68

3.4模糊数上的关系运算70

3.3模糊数上的函数70

3.4.1基于数字特征的关系运算71

3.4.2基于集合运算的关系运算72

3.5其它方式表示的模糊数76

3.5.1模糊区间数76

3.5.2模糊区间组76

3.5.3模糊中心数和模糊中心数组77

3.5.4集合模糊数77

3.6各种模糊数间的语义距离77

3.6.2模糊区间数间的语义距离78

3.6.1模糊集间的语义距离78

3.6.4精确数与模糊数间的语义距离79

3.6.5精确数与隶属函数间的语义距离79

3.6.3模糊中心数间的语义距离79

3.7其它模糊数上的算术运算和关系运算80

3.7.1模糊中心数之间的算术运算80

3.7.2模糊区间数之间的算术运算81

3.7.3各种模糊数上的关系运算81

4.1语言值84

4.2语言模糊集84

第四章广义模糊集84

4.3格模糊集85

4.4高阶模糊集88

4.5广义模糊集89

第五章模糊图论90

5.1模糊图91

5.2有向模糊图93

5.3多重模糊图94

5.4模糊图中的路径和连通性96

5.5模糊图的λ＿截图98

5.6模糊图上的操作102

5.7有向模糊图的连接分析104

5.8有向模糊图的最短路径问题105

5.9有向模糊图的最大概率问题108

5.10模糊树110

5.11模糊与／或树111

5.12模糊Petri网114

5.13 H网117

5.14模糊H网121

第六章模糊概率125

6.1精确事件的精确概率126

6.2精确事件的模糊概率127

6.3模糊事件的精确概率129

6.4模糊事件的模糊概率132

第七章模糊语言134

7.1语言的模糊模型134

7.2模糊语法136

7.2.1 0型模糊语法139

7.2.2 1型模糊语法140

7.2.3 2型模糊语法141

7.2.4 3型模糊语法141

7.3模糊语义142

7.3.1单词143

7.3.3词组144

7.3.4语气算子144

7.3.2语言值144

7.3.5模糊化算子145

7.3.6模糊陈述句146

7.3.7模糊蕴含句146

7.4模糊程序设计语言147

7.4.1处理对象的模糊化147

7.4.2类型的模糊化147

7.4.3语句的模糊化147

8.1三值逻辑150

第八章模糊逻辑和统计逻辑150

8.1.1 Kleene的强三值逻辑151

8.1.2 Luckasiewicz逻辑152

8.1.3 Bochvar逻辑153

8.1.4三值代数——计算三值逻辑155

8.2狭义模糊逻辑156

8.2.1狭义模糊逻辑的合式公式157

8.2.2其它模糊蕴含算子159

8.2.3模糊三段论160

8.3区间值模糊逻辑161

8.4语言值模糊逻辑163

8.5广义模糊逻辑165

8.5.1合式逻辑公式166

8.5.2广义模糊三段论167

8.5.3 Ⅰ型推理问题168

8.5.4 Ⅱ型推理问题170

8.5.5 Ⅲ型推理问题171

8.6非单调模糊逻辑171

8.6.1逻辑的单调性172

8.6.2模糊的默认逻辑176

8.7加权模糊逻辑178

8.8模糊计算逻辑181

8.9分布值逻辑183

8.10 Bayes概率逻辑186

8.11统计归纳逻辑191

8.11.1统计枚举归纳规则192

8.11.2非单调枚举归纳规则192

8.11.3类属归纳规则193

8.11.4统计外延归纳规则195

8.11.5统计联想归纳规则196

8.11.6统计类比归纳规则197

8.11.7猜想验证式归纳规则198

8.11.8概率逆归纳规则199

8.11.9消除归纳规则201

8.11.10归纳与概念的形成203

第二篇知识处理中的模糊技术207

第九章知识处理中的基本问题207

9.1 引言207

9.2基本概念210

9.2.1数据210

9.2.2信息212

9.2.3知识212

9.2.4智力与智能214

9.3.1真理性215

9.2.5知识库与知识处理器215

9.3知识的属性215

9.3.2相对性216

9.3.3不完全性216

9.3.4模糊性与不精确性217

9.3.5可表示性217

9.3.6可存储性218

9.3.7可传递性218

9.3.8可处理性218

9.4.2规则219

9.4.3规律219

9.4.1 事实219

9.4知识的分类219

9.4.4推理方法220

9.4.5解题方法或算法221

9.4.6理论与知识空间222

9.4.7理论知识与专门知识222

9.5知识处理三要素222

9.5.1知识的表示223

9.5.2知识的获取224

9.5.3知识的运用和处理227

9.6知识处理语言228

第十章模糊知识的表示230

10.1定性知识与定量知识230

10.2定性概念与定性知识的表示231

10.3模糊关系表示233

10.3.1模糊事实的关系表示234

10.3.2模糊规则的关系表示235

10.4模糊逻辑表示237

10.4.1模糊概念和事实的表示237

10.4.2模糊规则的表示238

10.5.1模糊产生式规则的定义239

10.5产生式表示239

10.5.2模糊匹配241

10.5.3产生式的激活执行242

10.5.4产生式规则的与／或树表示244

10.5.5模糊产生式规则的形式描述245

10.5.6一个例子245

10.6模糊框架表示247

10.6.1简单框架247

10.6.2多层嵌套的框架248

10.6.3模糊框架257

10.7.1语义网的图形表示260

10.7模糊语义网络表示260

10.7.2语义网络的形式描述262

10.7.3模糊语义网络263

10.8模糊与／或语义图表示265

10.8.1与／或语义图265

10.8.2模糊与／或语义图269

10.8.3结构可变的模糊与／或语义图及其学习行为273

10.9模糊过程表示275

10.9.1模糊过程275

10.9.2模糊语句的执行278

10.10.1面向对象的方法学281

10.10面向对象的表示281

10.10.2模糊对象类的定义方式282

10.10.3模糊对象的构成方式283

10.10.4原子对象类285

10.10.5结构对象类287

10.11模糊知识表达式288

10.11.1模糊知识原子288

10.11.2模糊知识因子290

10.11.3更复杂的模糊知识因子291

10.11.5模糊知识表达式293

10.11.4模糊知识项293

10.11.6模糊知识表达式的BNF表示297

10.11.7模糊知识表达式是一种通用的知识表示模式298

10.11.8应用举例299

10.12模糊混合的知识表示模式302

10.12.1一些混合的知识表示方案302

10.12.2知识表示模式的选择和设计303

10.13模糊知识表示语言304

10.13.1原子304

10.13.2论域与模糊集305

10.13.3模糊知识原子307

10.13.4模糊知识因子308

10.13.5模糊对象描述311

10.13.6模糊知识表达式311

10.13.7模糊知识模块312

第十一章模糊数据库技术315

11.1 引言315

11.2模糊数据模型316

11.2.1模糊关系数据模型（FRDM）316

11.2.2模糊值关系数据模型（FVRDM）319

11.2.3不定值关系数据模型（UVRDM）320

11.2.4模糊值模糊关系数据模型（FVFRDM）321

11.2.5属性加权的模糊值模糊关系数据模型（wFVFRDM）322

11.2.6模糊实体——联系数据模型（FERDM）325

11.2.7面向对象的模糊数据模型（OOFDM）326

11.3对象间的语义距离334

11.4模糊投影与模糊视图336

11.4.1模糊投影336

11.4.2模糊视图336

11.5模糊数据库语言338

11.6模糊数据库管理系统（FDBMS）343

第十二章模糊知识的运用348

12.1 引言348

12.2模糊关系表示的知识的处理和运用348

12.3模糊逻辑表示的知识的处理和运用350

12.3.1执行控制机构351

12.3.2执行模糊Prolog的例子352

12.3.3变量的约束与解脱356

12.4模糊框架表示的知识的处理和运用357

12.4.1知识库358

12.4.2沿着AKO链的查填槽过程358

12.4.3沿着其他关系链的查填槽过程361

12.4.4具体实现361

12.4.5结语362

12.5模糊语义网络表示的知识的处理和运用363

12.6模糊过程表示的知识的处理和运用368

12.7模糊产生式表示的知识的处理和运用368

第十三章模糊推理与知识不完全推理371

13.1狭义模糊推理371

13.2加权模糊推理373

13.3模糊计算推理377

13.4 MYCIN的不精确推理379

13.5基于模糊变换的模糊推理383

13.6定性推理387

13.7知识不完全推理391

13.7.1常识推理392

13.7.2假设验证式推理393

13.7.3其它推理方法394

13.8一般模糊推理395

13.8.1多条件模糊推理395

13.8.2多维模糊推理396

第十四章模糊技术399

14.1模糊分类399

14.1.1模糊聚类法399

14.1.2利用语义关联度进行模糊分类402

14.2.1模糊匹配406

14.2模糊匹配与检索406

14.2.2模糊检索407

14.3模糊识别408

14.3.1基于模糊匹配的识别408

14.3.2基于最大隶属原则的识别408

14.4模糊综合评判与模糊决策410

14.4.1模糊综合评判410

14.4.2模糊决策413

14.5模糊诊断414

14.5.1基于距离的模糊诊断414

14.5.2基于当量比的模糊诊断415

14.6.1模糊控制的特点416

14.6模糊控制416

14.6.2模糊控制原理417

14.6.3倒摆的模糊控制418

14.6.4恒温箱的模糊控制419

第三篇模糊智能系统427

第十五章模糊专家系统427

15.1模糊专家系统与普通专家系统的区别427

15.2模糊专家系统的特征428

15.3模糊专家系统的构成431

15.4模糊专家系统的一种结构方案434

15.5模糊专家系统设计中的问题435

15.6模糊专家系统的开发过程441

15.7模糊专家系统的开发工具或环境465

15.8专家系统设计和实现的经验468

第十六章模糊的主动知识库系统473

16.1 引言473

16.2主动知识库系统474

16.3常用基本事件476

16.4事件代数479

16.5模糊的主动知识库系统481

16.5.1模糊的知识库481

16.5.2模糊的事件481

16.5.4模糊的事件驱动规则483

16.5.3模糊的事件运算483

16.6基于模糊主动知识库的专家系统的功能484

16.7基于模糊主动知识库的专家系统的结构与实现485

第十七章模糊系统论487

17.1 系统观487

17.2模糊系统的形式定义488

17.3模糊系统的动态行为492

17.3.1输入的计算492

17.3.2结点的激活493

17.3.3问题求解过程—“浸润”过程494

17.4逻辑电路系统496

17.5 由Petri网与H网构成的系统498

17.6按数据驱动原则构成的系统500

17.7用流程图表示的程序系统502

17.8结构动态可变的模糊系统505

17.9模糊系统的学习行为506

17.10模糊系统的稳定性507

17.11模糊系统的数字特征508

17.12智能模糊计算机系统508

17.13模糊计算系统的模拟511

17.14 广播式模糊计算机系统513

参考文献515