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目录 1

前言 1

第一章 预备知识 1

§1.1 集和集的运算 1

§1.2 映射和关系 7

§1.3 代数系统 12

§1.4 格与布尔代数 15

§1.5 命题及其联结词 19

§2.1 模糊集合的概念 24

第二章 模糊子集 24

§2.2 模糊集的运算 27

§2.3 α—截集与分解定理 41

§2.4 模糊分布和模糊结构集 47

§2.5 L—模糊集 54

§2.6 模糊度与贴近度 61

第三章 扩展原理与扩展实运算 67

§3.1 扩展原理 67

§3.2 扩展实运算 74

§4.1 n元模糊关系 87

第四章 模糊关系 87

§4.2 模糊等价关系 96

§4.3 综合评判 104

§4.4 模糊关系方程 108

第五章 模糊测度与可能性理论 118

§5.1 模糊测度 118

§5.2 Sugeno模糊积分 124

§5.3 Sugeno模糊积分的应用 129

§5.4 可能性理论初步 134

§6.1 模糊事件 143

第六章 模糊概率论导引 143

§6.2 模糊均值（FEV） 148

§6.3 模糊大数定律 158

§6.4 随机集落影 162

第七章 模糊集在人工智能中的应用 168

§7.1 系统描述 169

§7.2 模糊程序的解释方法 173

§7.3 机器人控制实验举例 180

第八章 模糊集在图象处理中的应用 186

§8.1 图象的模糊特征平面 187

§8.2 模糊增强算法 189

§8.3 图象的模糊性指数和模糊熵 194

§8.4 模糊增强实验结果举例 196

§8.5 图象边缘检测中的模糊技术 202

§8.6 用于图象分割的模糊迭代算法 209

第九章 模糊集在模式识别中的应用 216

§9.1 模糊图形识别 217

§9.2 图象目标的形状分析 232

§9.3 手书数字的识别 243

§9.4 手书文字的识别 252

第十章 模糊集在语音识别中的应用 263

§10.1 识别语音和讲话人的模糊集方法 263

§10.2 语言识别中的自适应学习算法 269

§10.3 可能性理论在连续语音理解 274

系统中的应用 274

§10.4 模糊非相似关系在实时音素 292

分类中的应用 292

第十一章 模糊集在聚类分析中的应用 299

§11.1 Ruspini模糊聚类算法 300

§11.2 模糊—统计混合聚类算法 303

§11.3 模糊C—均值算法 307

§11.4 模糊协方差聚类算法 311

§11.5 模糊C—线性簇聚类算法 317

§11.6 模糊C—椭型算法 323

§11.7 聚类有效性问题 329

§11.8 模糊聚类算法在空间导航系统 335

中的实际应用 335

第十二章 模糊集在自动控制中的应用 342

§12.1 模糊控制系统的工作原理 343

§12.2 模糊控制系统举例 349

§12.3 语言真值推理在模糊逻辑控制器 362

中的应用 362

§12.4 自适应模糊控制系统 370

第十三章 模糊集在信号检测与参数估计中的应用 387

§13.1 信号的模糊检测 387

§13.2 相关杂波中雷达信号的模糊检测 396

§13.3 伪随机相位编码雷达信号纠错估计 402

的模糊算法 402

§13.4 雷达信息处理中的模糊估计 410