模糊信息处理及应用 (2010 年度畅销榜NO.21018 )

本书较系统地介绍了模糊信息处理必备的基础理论，重点突出了模糊逻辑和模糊推理理论，及其在计算机、人工智能和自动控制等领域的应用技术。\r\n\r\n 本书深入浅出、重点突出、内容新颖、理论结合实际，可作为计算机、自动控制、人工智能、模式识别、信息工程、系统工程、工商管理、经济金融及其它相关学科领域大学本科和研究生的教学用书，亦可供广大科技工作者和工程技术人员阅读。\r\n
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绪论 \r\n\r\n 第1章 模糊集合 \r\n\r\n 1. 1 模糊子集及其运算 \r\n\r\n 1. 1. 1 模糊子集定义 \r\n\r\n 1. 1. 2 模糊子集的表示 \r\n\r\n 1. 1. 3 模糊子集的基本性质 \r\n\r\n 1. 2 截集 \r\n\r\n 1. 3 几个重要模糊子集 \r\n\r\n 1. 4 隶属函数的确定 \r\n\r\n 1. 4. 1 模糊统计 \r\n\r\n 1. 4. 2 元对比排序 \r\n\r\n 1. 4. 3 其它 \r\n\r\n 习题 \r\n\r\n 第2章 模糊关系 \r\n\r\n 2. 1 模糊关系 \r\n\r\n 2. 1. 1 普通关系 \r\n\r\n 2. 1. 2 模糊关系 \r\n\r\n 2. 2 模糊关系的合成 \r\n\r\n 2. 2. 1 普通关系的合成 \r\n\r\n 2. 2. 2 模糊关系的合成 \r\n\r\n 2. 3 模糊等价关系 \r\n\r\n 2. 3. 1 模糊等价关系 \r\n\r\n 2. 3. 2 传递闭包 \r\n\r\n 习题 \r\n\r\n 第3章 模糊相似性 \r\n\r\n 3. 1 距离度量法 \r\n\r\n 3. 1. 1 海明(Hamming)距离 \r\n\r\n 3. 1. 2 加权海明距离 \r\n\r\n 3. 1. 3 欧氏距离 \r\n\r\n 3. 1. 4 闵科夫斯基(Minkowski)距离 \r\n\r\n 3. 2 贴近度 \r\n\r\n 3. 2. 1 内外积法 \r\n\r\n 3. 2. 2 距离法 \r\n\r\n 3. 2. 3 其它方法 \r\n\r\n 3. 3 模糊概念的模糊性 \r\n\r\n 习题 \r\n\r\n 第4章 综合评判和关系方程 \r\n\r\n 4. 1 综合评判的正问题 \r\n\r\n 4. 1. 1 正问题模型I \r\n\r\n 4. 1. 2 正问题模型Ⅱ \r\n\r\n 4. 2 综合评判的逆问题与模糊关系方程 \r\n\r\n 4. 2. 1 模糊关系方程的——般形式 \r\n\r\n 4. 2. 2 TKM法IYTsukamoto, 1979] \r\n\r\n 4. 2. 3 表格法 \r\n\r\n 4. 2. 4 近似试探法解综合评判逆问题, \r\n\r\n 习题 \r\n\r\n 第5章 模糊逻辑 \r\n\r\n 5. 1 命题逻辑与谓词逻辑 \r\n\r\n 5. 1. 1 命题与命题逻辑 \r\n\r\n 5. 1. 2 一阶谓词逻辑 \r\n\r\n 5. 1. 3 一阶谓词逻辑为基础的知识表示方法 \r\n\r\n 5. 2 多值逻辑与模糊逻辑 \r\n\r\n 5. 2. 1 多值逻辑 \r\n\r\n 5. 2. 2 模糊谓词逻辑 \r\n\r\n 5. 2. 3 模糊语言值逻辑 \r\n\r\n 5. 3 模糊逻辑公式 \r\n\r\n 5. 3. 1 模糊逻辑公式 \r\n\r\n 5. 3. 2 模糊逻辑范式 \r\n\r\n 5. 3. 3 模糊逻辑公式的化简 \r\n\r\n 5. 4 模糊语言逻辑 \r\n\r\n 5. 4. 1 语言的模糊性 \r\n\r\n 5. 4. 2 模糊语言真值逻辑 \r\n\r\n 5. 4. 3 模糊语言值逻辑的运算 \r\n\r\n 5. 5 区间值模糊逻辑 \r\n\r\n 习题 \r\n\r\n 第6章 模糊推理 \r\n\r\n 6. 1 模糊假言推理 \r\n\r\n 6. 1. 1 模糊假言推理 \r\n\r\n 6. 1. 2 Zadeh合成规则 \r\n\r\n 6. 1. 3 Mamdani法 \r\n\r\n 6. 1. 4 其它方法 \r\n\r\n 6. 1. 5 带模糊真值假言推理 \r\n\r\n 6. 1. 6 带模糊真值假言推理的Baldwin法 \r\n\r\n 6. 2 模糊量化推理 \r\n\r\n 6. 3 复合蕴涵模糊推理 \r\n\r\n 6. 4 多段蕴涵模糊推理 \r\n\r\n 6. 5 合情推理 \r\n\r\n 6. 6 序同态模糊推理 \r\n\r\n 6. 6. 1 序同态 \r\n\r\n 6. 6. 2 序同态模糊推理模型 \r\n\r\n 6. 7 区间值模糊推理 \r\n\r\n 6. 8 模糊推理应用实例 \r\n\r\n 习题 \r\n\r\n 第7章 模糊硬件系统 \r\n\r\n 7. 1 模糊逻辑公式与模糊逻辑电路 \r\n\r\n 7. 1. 1 模糊逻辑的多值化处理 \r\n\r\n 7. 1. 2 模糊逻辑公式的分解 \r\n\r\n 7. 1. 3 模糊逻辑公式的合成 \r\n\r\n 7. 1. 4 模糊逻辑电路 \r\n\r\n 7. 2 模糊推理机 \r\n\r\n 7. 2. 1 模糊软匹配模型 \r\n\r\n 7. 2. 2 数字模糊硬件系统 \r\n\r\n 7. 2. 3 模拟模糊硬件系统 \r\n\r\n 习题 \r\n\r\n 第8章 模糊控制系统 \r\n\r\n 8. 1 模糊控制基本原理 \r\n\r\n 8. 1. 1 精确量的模糊化 \r\n\r\n 8. 1. 2 控制规则常见类型 \r\n\r\n 8. 1. 3 模糊推理模型 \r\n\r\n 8. 1. 4 输出模糊信息的判决 \r\n\r\n 8. 2 模糊控制实例 \r\n\r\n 8. 2. 1 水位控制 \r\n\r\n 8. 2. 2 温度控制 \r\n\r\n 8. 2. 3 带修正因子的模糊控制器 \r\n\r\n 8. 2. 4 钻井泥浆粉料动态计量装置的微机模糊控制 \r\n\r\n 8. 3 预测模糊控制 \r\n\r\n 8. 3. 1 预测模糊控制规则 \r\n\r\n 8. 3. 2 预测模糊控制的推理 \r\n\r\n 习题 \r\n\r\n 第9章 模糊模式识别 \r\n\r\n 9. 1 模式识别理论概述 \r\n\r\n 9. 1. 1 模式识别的基本过程 \r\n\r\n 9. 1. 2 基于Fuzzy理论的识别方法 \r\n\r\n 9. 2 贴近度分类法 \r\n\r\n 9. 2. 1 直接分类法 \r\n\r\n 9. 2. 2 间接分类法 \r\n\r\n 9. 3 模糊积分分类法 \r\n\r\n 9. 3. 1 模糊积分分类 \r\n\r\n 9. 3. 2 模糊积分 \r\n\r\n 9. 4 模糊关系聚类分析 \r\n\r\n 9. 4. 1 特征数据的正规化 \r\n\r\n 9. 4. 2 标定相似系数 \r\n\r\n 9. 4. 3 聚类 \r\n\r\n 9. 5 模糊ISODATA动态聚类法 \r\n\r\n 9. 5. 1 普通动态聚类法 \r\n\r\n 9. 5. 2 模糊ISODATA动态聚类 \r\n\r\n 9. 6 模糊划分聚类 \r\n\r\n 9. 6. 1 模糊C划分 \r\n\r\n 9. 6. 2 模糊C划分ISODATA聚类方法 \r\n\r\n 9. 7 模糊推理分类 \r\n\r\n 习题 \r\n\r\n 第10章 模糊专家系统 \r\n\r\n 10. 1 专家系统构成及产生式系统 \r\n\r\n 10. 1. 1 专家系统的知识表示及构成 \r\n\r\n 10. 1. 2 产生式系统 \r\n\r\n 10. 1. 3 模糊产生式系统 \r\n\r\n 10. 2 模糊专家系统开发工具 \r\n\r\n 10. 2. 1 构造模糊专家系统外壳 \r\n\r\n 10. 2. 2 外壳实例1——FLOPS \r\n\r\n 10. 2. 3 外壳实例2——Z-II \r\n\r\n 10. 3 油田回注水处理混合型专家系统 \r\n\r\n 10. 3. 1 引言 \r\n\r\n 10. 3. 2 系统设计 \r\n\r\n 10. 3. 3 知识表示 \r\n\r\n 10. 3. 4 推理控制机制 \r\n\r\n 10. 3. 5 系统结构 \r\n\r\n 10. 3. 6 经济分析 \r\n\r\n 10. 3. 7 冲突消解 \r\n\r\n 10. 3. 8 推理机的工作流程图 \r\n\r\n 10. 3. 9 解释机制 \r\n\r\n 10. 3. 10 结论 \r\n\r\n 习题 \r\n\r\n 第11章 模糊神经网络 \r\n\r\n 11. 1 神经网络结构 \r\n\r\n 11. 1. 1 神经元结构 \r\n\r\n 11. 1. 2 神经元模型 \r\n\r\n 11. 2 BP网络与算法 \r\n\r\n 11. 2. 1 感知器 \r\n\r\n 11. 2. 2 BP网络与算法 \r\n\r\n 11. 2. 3 S型函数 \r\n\r\n 11. 3 模糊推理神经网络结构 \r\n\r\n 11. 3. 1 模糊神经网络结构 \r\n\r\n 11. 3. 2 隶属函数神经子网与规则神经子网 \r\n\r\n 11. 4 模糊神经网络的学习和解释 \r\n\r\n 11. 4. 1 隶属函数和模糊规则修正机制 \r\n\r\n 11. 4. 2 隶属函数和模糊规则抽取 \r\n\r\n 11. 5 模糊神经网络的改进模型 \r\n\r\n 习题 \r\n\r\n 主要参考文献 \r\n
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现代计算机技术以及基于计算机的知识工程. 专家系统. 人工智能和信息技术的不断发展, 为人类解决各种复杂系统问题开辟了新的途径, 这就是以人(专家体系)为主, 人一机结合的知识综合集成. 其中包括了科学的和经验的知识. 定性的和定量的知识. 理性的和感性的知识.

人们一直在探索表达和处理定性知识的方法, 以模糊逻辑为代表的模糊信息技术可称得上是一种有力的武器. 模糊信息处理理论始于1965年扎德(L. A. Zadeh)教授在“FuzzySet'’一文中提出的模糊集理论, 它一诞生就显示出强大的生命力, 并很快应用于自动控制. 决策分析. 模式识别. 人工智能及其它领域, 取得可喜的成效.

模糊信息处理理论的发展应该是开放的, 这体现在模糊信息处理与其它技术的结合. 神经网络技术与模糊技术是用两种不同的方法来模拟人脑, 它们源于人脑, 优势互补, 结合后将起到1加1大于2的结果, 并使研究和应用上了一个新台阶.

模糊信息处理理论的开放式发展也体现在它同计算机开发主流技术的结合上, 通过开放的分布式计算机集成环境构造的多专家系统, 可以使模糊信息处理功能得到极大的发挥, 同时也使分布式的信息综合集成更加智能化.

本书系统地介绍了模糊信息处理理论及其在自动控制. 模糊识别. 专家系统和人工神经网络等方面的应用, 并对模糊逻辑和模糊推理作了较多的论述. 全书深入浅出. 重点突出, 内容新颖, 理论结合实际, 反映了发展中的模糊信息处理的部分最新成果和趋势. 全书共分4章, 各章内容安排如下：

(1)第1章～第4章为模糊信息处理的基础理论和基本方法.

(2)第5章～第7章着重介绍模糊逻辑理论. 模糊推理及基于上述理论的模糊硬

件系统的组成原理.

(3)第8章～第9章分别介绍模糊信息处理在自动控制和模式识别领域的应用和

实现方法,

(4)第10章介绍了模糊专家系统的基本原理. 特点和实例.

(5)第11章通过对模糊推理与神经网络结合的讨论, 进一步启发和指出模糊信

息处理应该朝着开放和综合的道路发展.

每一章均附有习题, 通过练习加强和巩固知识.

本书的出版得到西南石油学院及科学出版社的大力支持, 中国人工智能学会. 中国人工智能学会智能系统专业委员会以及许多教授. 专家和同仁在本书编写过程中给予了热情的帮助和认真的审阅. 本书由黄纯国博士主审, 书稿的整理. 打印和校审由王燕完成, 这里再次一并致以衷心的感谢. 由于作者水平有限, 本书中一定有不少缺点和错误, 望读者能给予斧正.

作 者

2003年8月于西南石油学院

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