模糊集理論及其應用

《模糊集理論及其應用》系統介紹了模糊集理論及其應用的基本知識和研究方法。《模糊集理論及其應用》共分三個部分。第一部分詳細介紹模糊集合的基本理論；第二部分系統介紹了模糊聚類分析、模糊模式識別、模糊綜合評判、模糊決策與預測、模糊規劃、模糊概率和模糊統計等研究領域的基本原理、研究方法及其應用程序；第三部分介紹模糊推理的基本理論與算法，以及模糊控制系統的基本原理。《模糊集理論及其應用》可作為高等院校數學類本科生，以及經濟類、管理類、機械類、計算機科學類、信息科學類等專業高年級本科生和研究生的教材，也可作為工程技術人員的參考書。 ^[1-2] 

第1章模糊集合及其運算

1．1經典集合與特徵函數

1．2模糊集合與隸屬函數

1．3模糊集合的運算

1．4模糊集合的分解定理與表現定理

1．5模糊性的度量

習題1

第2章模糊映射與模糊數

2．1一元模糊映射及其性質

2．2多元模糊映射及其性質

2．3模糊數及其運算

2．4模糊值函數的積分

習題2

第3章模糊關係與模糊聚類分析

3．1模糊關係及其運算

3．2模糊等價關係及其性質

3．3模糊圖及其運算

3．4基於模糊等價矩陣的模糊聚類分析

3．5基於目標函數的模糊ISODATA聚類分析

3．6基於攝動的模糊聚類分析

3．7求模糊等價矩陣的c語言程序

3．8模糊ISODATA聚類分析的c語言程序

習題3

第4章模糊集之間的度量與模糊模式識別

4．1模糊集之間的距離

4．2模糊集之間的貼近度

4．3模糊模式識別的直接方法

4．4模糊模式識別的間接方法

習題4

第5章模糊線性變換與模糊綜合評判

5．1模糊線性變換

5．2一級模糊綜合評判

5．3多級模糊綜合評判

5．4因素重要程度模糊集的確定方法

5．5模糊綜合評判的c語言程序

習題5

第6章模糊決策與模糊預測

6．1多目標模糊決策法

6．2層次權重決策分析法

6．3意見集中排序法

6．4空間靜態類的模糊預測方法

6．5時間動態類的模糊預測方法

6．6多目標模糊決策法的c語言程序

習題6

第7章模糊極值與模糊規劃

7．1模糊約束下的條件極值

7．2模糊線性規劃

7．3多目標模糊規劃

7．4多目標線性規劃的模糊最優解

7．5單純形法的c語言程序

習題7

第8章模糊概率與模糊統計

8．1模糊事件的概率

8．2事件的模糊概率

8．3模糊統計及其應用

8．4網絡計劃的模糊概率PERT方法

8．5模糊統計判決與決策

8．6多元隸屬函數m分類法的c語言程序

習題8

第9章模糊推理與模糊控制

9．1模糊命題

9．2模糊推理的CRI算法

9．3模糊推理的三I算法

9．4由經典推理規則建立模糊推理規則的方法

9．5模糊控制系統

9．6模糊控制系統的應用實例

習題9

參考文獻

附錄A

附錄B ^[2]