第1章模糊數學導論\\1
1.1不確定性與模糊性1
1.1.1不確定性普遍存在1
1.1.2模糊性是不確定性的一個重要方面1
1.2模糊集與模糊數學概述2
1.2.1模糊集是科學發(fā)展的必然產物2
1.2.2隸屬函數與模糊集3
1.2.3什么是模糊數學3
1.2.4模糊數學與概率論的比較4
1.3模糊邏輯與模糊推理入門5
1.3.1禿頭悖論5
1.3.2模糊邏輯簡介6
1.3.3模糊推理概說7
1.3.4倒立擺8
1.4模糊數學發(fā)展歷程回顧9
1.4.1萌芽及初創(chuàng)時期9
1.4.2確立地位時期——在工業(yè)控制與家電中的成功應用10
1.4.3進一步發(fā)展時期——更廣泛的應用與更嚴峻的挑戰(zhàn)10
實驗1體驗模糊數學（借助MATLAB與Scilab軟件）12 第2章模糊集理論基礎\\20
2.1模糊集的基本概念及基本運算20
2.1.1模糊集合的定義20
2.1.2模糊集合的并、交、補運算26
2.1.3t-模、s-模： 模糊集的廣義并、交運算28
2.1.4描述模糊概念的其他方法31
2.1.5格值模糊集（L-模糊集）35
2.2分解定理與表現(xiàn)定理36
2.2.1模糊集的分解定理36
2.2.2模糊集的表現(xiàn)定理38
2.2.3凸模糊集及其表現(xiàn)定理40
2.3模糊關系與擴張原理43
2.3.1模糊關系及其運算43
2.3.2模糊等價關系48
2.3.3擴張原理50
2.3.4區(qū)間數、模糊數及其運算53
2.4模糊測度與模糊積分57
2.4.1模糊測度的基本概念57
2.4.2Sugeno積分60
2.4.3Choquet積分62
2.5模糊邏輯與模糊推理63
2.5.1語言變量與IF-THEN規(guī)則63
2.5.2模糊蘊涵算子65
2.5.3模糊推理的CRI方法及三I算法68
2.5.4模糊系統(tǒng)、模糊規(guī)則庫及推理74
實驗2小費問題與MATLAB中的模糊推理系統(tǒng)80 第3章模糊集的應用\\94
3.1模糊綜合評價94
3.1.1 模糊綜合評價的基本概念與方法94
3.1.2模糊綜合評價的程序實現(xiàn)98
3.1.3層次分析法與模糊綜合評價的集成103
3.1.4模糊綜合評價的逆問題與模糊關系方程110
3.2模糊模式識別113
3.2.1模糊集之間的距離與貼近度113
3.2.2模糊模式識別117
3.2.3基于直覺模糊集的模糊模式識別120
3.3模糊聚類分析124
3.3.1模糊傳遞閉包及其計算方法125
3.3.2基于模糊關系的聚類分析127
3.3.3基于目標函數的聚類分析134
實驗3模糊傳遞閉包與模糊聚類分析的程序實現(xiàn)141
3.4模糊控制及應用實例149
3.4.1控制系統(tǒng)與模糊控制概述149
3.4.2模糊控制應用實例154
實驗4模糊洗衣機控制器的設計162
3.5模糊數學在決策中的應用169
3.5.1模糊集與多屬性決策169
3.5.2區(qū)間直覺模糊集在決策中的應用173
3.5.3模糊互補判斷矩陣及其在決策中的應用177
3.5.4模糊層次分析法179
3.6神經網絡與模糊控制182
3.6.1神經網絡簡介182
3.6.2神經模糊控制185
3.6.3用自適應神經模糊系統(tǒng)建立FIS187
實驗5基于神經網絡的“勻速倒車入位”模糊推理系統(tǒng)192 第4章粗糙集理論基礎\\204
4.1知識及其表示204
4.2粗糙集的概念與運算207
4.3知識約簡213
4.4基于一般關系的廣義粗糙集226
4.5基于覆蓋的廣義粗糙集230
4.6多粒度粗糙集238
4.7模糊粗糙集242
4.8直覺模糊粗糙集245
實驗6決策表的屬性約簡與粗糙集軟件Rosetta/RSES249 第5章粗糙集的應用\\259
5.1數據預處理259
5.1.1決策表補齊259
5.1.2決策系統(tǒng)中連續(xù)屬性的離散化264
實驗7不完備數據補齊與連續(xù)數據離散化的MATLAB實現(xiàn)269
5.2決策系統(tǒng)屬性約簡276
5.2.1相關概念與定義276
5.2.2屬性約簡算法278
5.3粗糙集決策規(guī)則獲取284
5.3.1相關基本概念284
5.3.2規(guī)則獲取算法285
5.4粗糙集應用實例289
5.4.1不完備數據約簡的例子289
5.4.2泥石流危險度區(qū)劃指標選取291
5.4.3水資源調度293
5.4.4醫(yī)療診斷293
5.4.5交通事故鏈的探索294
5.4.6企業(yè)倒閉預測295
5.5基于模糊粗糙集理論的屬性選擇方法及其在腫瘤分類中的應用296
5.5.1粗糙集理論中的信息熵297
5.5.2粗糙集理論中的屬性選擇298
5.5.3模糊粗糙集模型用于信息度量299
5.5.4模糊粗糙集模型用于屬性約簡301
5.5.5在腫瘤分類中的應用307
實驗8利用粗糙集軟件Rosetta進行完整數據處理316 參考文獻\\321