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第一章 总论1

1.1 日常生活中的模糊性现象2

1.2 现象模糊性实质3

1.3 人工智能与模糊性6

1.4 模糊数学的应用前景7

第二章 预备知识10

2.1 经典集合初步10

2.2 向量与矩阵初步19

2.3 映射与关系29

2.4 基础概率论33

2.5 简短的结论43

3.1 模糊集合及其表述方法45

第三章 模糊集基础45

3.2 隶属度函数的确定方法52

3.3 模糊集合的运算79

附录 经典集合、模糊集合与可拓集合的比较85

第四章 模糊识别92

4.1 概述92

4.2 模糊集合的模糊性度量94

4.3 模糊集合间的相似性95

4.4 识别原理106

4.5 模糊识别应用实例114

4.6 模糊识别应用前景119

第五章 模糊聚类分析125

5.1 分解定理125

5.2 模糊关系127

5.3 模糊矩阵136

5.4 模糊聚类146

5.5 模糊聚类应用实例164

5.6 指标体系的选择与模糊聚类应用动态174

第六章 模糊综合评价179

6.1 概述179

6.2 经典的综合评价方法简介182

6.3 模糊变换184

6.4 权数的确定方法191

6.5 模糊综合评价216

6.6 模糊综合评价应用实例227

第七章 模糊统计判决与模糊优化243

7.1 基础模糊概率243

7.2 模糊统计判决247

7.3 模糊优化264

7.4 模糊积分评判简介277

附录 实数集的确界282

第八章 模糊数学在其它方面的应用述评283

8.1 模糊数学与语言学、美学、哲学284

8.2 模糊数学与文献检索290

8.3 模糊数学与农业292

8.4 模糊数学与气象297

8.5 模糊数学与林业302

8.6 模糊数学与人员功能测评和人才考核314

8.7 模糊数学与地质、地理制图319

8.8 模糊数学与物理学、医学、环境324

主要参考资料333