《模糊集理論及其應(yīng)用》系統(tǒng)介紹了模糊集理論及其應(yīng)用的基本知識和研究方法．全書共分三個部分。第一部分詳細介紹模糊集合的基本理論；第二部分系統(tǒng)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(yù)測、模糊規(guī)劃、模糊概率和模糊統(tǒng)計等研究領(lǐng)域的基本原理、研究方法及其應(yīng)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(tǒng)的基本原理。
《模糊集理論及其應(yīng)用》可作為高等院校數(shù)學(xué)類本科生，以及經(jīng)濟類、管理類、機械類、計算機科學(xué)類、信息科學(xué)類等專業(yè)高年級本科生和研究生的教材，也可作為工程技術(shù)人員的參考書。
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第1章 模糊集合及其運算
1.1 經(jīng)典集合與特征函數(shù)
1.2 模糊集合與隸屬函數(shù)
1.3 模糊集合的運算
1.4 模糊集合的分解定理與表現(xiàn)定理
1.5 模糊性的度量
習題1
第2章 模糊映射與模糊數(shù)
2.1 一元模糊映射及其性質(zhì)
2.2 多元模糊映射及其性質(zhì)
2.3 模糊數(shù)及其運算
2.4 模糊值函數(shù)的積分
習題2
第3章 模糊關(guān)系與模糊聚類分析
3.1 模糊關(guān)系及其運算
3.2 模糊等價關(guān)系及其性質(zhì)
3.3 模糊圖及其運算
3.4 基于模糊等價矩陣的模糊聚類分析
3.5 基于目標函數(shù)的模糊ISODATA聚類分析
3.6 基于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(yù)測
6.1 多目標模糊決策法
6.2 層次權(quán)重決策分析法
6.3 意見集中排序法
6.4 空間靜態(tài)類的模糊預(yù)測方法
6.5 時間動態(tài)類的模糊預(yù)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(guī)劃
7.1 模糊約束下的條件極值
7.2 模糊線性規(guī)劃
7.3 多目標模糊規(guī)劃
7.4 多目標線性規(guī)劃的模糊最優(yōu)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(tǒng)計
8.1 模糊事件的概率
8.2 事件的模糊概率
8.3 模糊統(tǒng)計及其應(yīng)用
8.4 網(wǎng)絡(luò)計劃的模糊概率PERT方法
8.5 模糊統(tǒng)計判決與決策
8.6 多元隸屬函數(shù)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(jīng)典推理規(guī)則建立模糊推理規(guī)則的方法
9.5 模糊控制系統(tǒng)
9.6 模糊控制系統(tǒng)的應(yīng)用實例
習題9
參考文獻
附錄A 隸屬函數(shù)的構(gòu)造方法小結(jié)
附錄B
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