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第1章 模糊集的基本概念 1

1.1 经典集合及特征函数 1

1.2 模糊集合与隶属函数 4

1.3 模糊集的运算及其性质 14

1.4 应用实例 17

习题1 20

第2章 模糊集的基本定理 22

2.1 λ-截集 22

2.2 分解定理 26

2.3 扩张原理 28

2.4 模糊数 36

2.5 区间数 42

2.6 可信度 44

2.7 应用实例 45

习题2 47

第3章 模糊关系与模糊矩阵 49

3.1 模糊关系的定义和性质 49

3.2 模糊关系的合成 50

3.3 模糊矩阵与λ截矩阵 53

3.4 模糊图 59

3.5 应用实例 67

习题3 69

第4章 模糊聚类分析 71

4.1 模糊聚类分析的步骤 71

4.2 基于模糊关系的聚类分析 81

4.3 基于模糊划分的聚类分析 89

4.4 基于最优的聚类分析 95

4.5 应用实例 96

习题4 102

第5章 模糊模式识别 104

5.1 模糊集的贴近度 104

5.2 模糊模式识别的基本原则 111

5.3 几何图形的识别 120

5.4 应用实例 121

习题5 125

第6章 模糊预测与模糊决策 128

6.1 模糊时间序列预测 128

6.2 模糊回归预测 132

6.3 模糊映射与模糊变换 136

6.4 权重的确定 140

6.5 因素空间与模糊决策 152

6.6 应用实例 167

习题6 175

第7章 模糊线性规划 177

7.1 经典线性规划模型 177

7.2 模糊环境下的条件极值 183

7.3 模糊线性规划 185

7.4 多目标模糊规划 191

7.5 模糊动态规划 196

7.6 应用实例 199

习题7 204

第8章 模糊推理与模糊控制 207

8.1 模糊逻辑与模糊语言的定义 207

8.2 模糊推理的性质 209

8.3 模糊推理模型 210

8.4 模糊控制的概念 212

8.5 模糊控制基本原理 217

8.6 模糊控制模型 221

8.7 应用实例 225

习题8 236

部分习题参考答案 238

参考文献 245