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第1部分　模糊数学基础2

第1章　导论2

1.1　模糊数学的由来2

1.2　模糊数学和概率论的关系3

1.3　模糊数学的应用和前景4

第2章　模糊集合5

2.1 普通集合5

2.1.1　普通集合的概念5

2.1.2　普通集合的基本运算及其性质7

2.1.3 关系10

2.1.4　映射15

2.2　模糊集合16

2.2.1　模糊集合的概念16

2.2.2　模糊集合的基本运算及其性质20

2.2.3 λ水平截集21

2.2.4　分解定理22

2.2.5　扩张定理23

2.3　隶属函数24

2.3.1　隶属函数的构造24

2.3.2　常用的隶属函数29

2.4　模糊数38

2.4.1　模糊数的性质38

2.4.2　模糊数上的基本运算39

2.4.3　模糊数上的关系运算40

第3章　模糊关系42

3.1　模糊关系的基本概念42

3.1.1　模糊关系的概念42

3.1.2　模糊关系的基本运算43

3.2　模糊矩阵43

3.2.1　模糊矩阵的概念43

3.2.2　模糊矩阵的基本运算44

3.2.3　λ截矩阵45

3.2.4　模糊关系合成46

3.3　具有特殊性质的模糊关系48

第4章　模糊集合的度量51

4.1　模糊集合度量的意义51

4.2　模糊集合间的距离51

4.3　贴近度53

4.4　模糊度54

4.4.1　模糊度的定义54

4.4.2　模糊度的计算55

第5章　模糊逻辑与模糊推理57

5.1 模糊逻辑57

5.1.1 命题57

5.1.2　模糊命题59

5.2　模糊语言61

5.2.1　模糊语言的概念61

5.2.2　模糊算子62

5.3　模糊推理64

5.3.1　判断和推理64

5.3.2　模糊判断句与模糊推理句65

5.3.3 模糊推理66

第2部分　模糊算法的应用72

第6章　模糊模式识别72

6.1 模糊模式识别的基本方法72

6.1.1　最大隶属度原则73

6.1.2　择近原则75

6.2　方格识别法76

第7章　模糊聚类分析78

7.1　模糊聚类分析介绍78

7.2　传统聚类分析79

7.3　基于模糊等价关系的模糊聚类分析81

7.4　直接聚类法87

7.5　最大树法87

7.5.1　模糊图及其相关的基本概念88

7.5.2　最大树法的具体实现89

7.6　模糊聚类与模糊识别的关系92

第8章　模糊控制95

8.1　模糊控制概述95

8.2　模糊控制的基本原理96

8.2.1 精确量到模糊量的转变97

8.2.2　模糊量到精确量的转变98

8.2.3　模糊控制策略的设定及应用99

8.3　水箱水位的模糊控制101

第3部分　模糊算法的实现106

第9章　编程基础106

9.1　Java语言基础106

9.1.1　编程语言概述106

9.1.2　Java语言与平台108

9.1.3　Java数据类型109

9.1.4　面向对象的Java实现110

9.1.5　线程116

9.1.6 反射121

9.2　可视化编程123

9.2.1 Java可视化编程125

9.2.2 JBuilder介绍126

第10章　模糊识别程序的实现140

10.1　模糊识别程序结构140

10.1.1　模糊识别程序数据流程140

10.1.2　模糊识别程序运行流程141

10.2　模糊识别程序的实现过程142

10.2.1 图像识别实现142

10.2.2 图像初始化实现143

10.2.3　模糊识别程序界面实现154

第11章　模糊聚类程序的实现161

11.1　模糊聚类程序结构161

11.2　模糊聚类程序实现164

11.2.1 模糊相似矩阵生成算法实现164

11.2.2　传递闭包算法实现170

11.2.3　直接聚类算法实现180

11.2.4　最大树算法实现185

11.2.5　模糊聚类程序界面实现194

第12章　模糊控制程序的实现205

12.1　机器虫模糊控制算法205

12.2　机器虫模糊控制程序结构207

12.3　机器虫模糊控制程序代码分析209

12.3.1 小路地图代码实现209

12.3.2　机器虫路边距离检测212

12.3.3　距离模糊化214

12.3.4　生成模糊控制策略216

12.3.5　机器虫角度调整220

12.3.6　机器虫模糊控制程序界面实现223

参考文献227

后记228