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第一章 模糊集合及其运算1

第一节 模糊集合2

第二节 模糊集的格运算4

第三节 模糊集的截集10

第四节 分解定理与表现定理15

习题一23

第二章 模型识别与模糊集度量27

第一节 最大隶属原则27

第二节 内积与外积30

第三节 贴近度与择近原则36

第四节 模糊集的度量43

习题二52

第三章 扩展原理与模糊数57

第一节 一元扩展原理57

第二节 多元扩展原理66

第三节 模糊数及其运算70

第四节 模糊事件的概率85

第五节 模糊值函数的积分90

习题三98

第四章 模糊关系与聚类分析104

第一节 模糊关系的基本概念104

第二节 模糊关系的合成110

第三节 模糊关系的自反性、对称性与传递性116

第四节 模糊等价关系与相似关系123

第五节 模糊聚类分析128

习题四143

第五章 综合评判与模糊关系方程147

第一节 模糊关系与模糊值映射147

第二节 模糊线性变换153

第三节 综合评判160

第四节 模糊关系方程167

习题五174

第六章 模糊统计177

第一节 确定隶属度的一般思想177

第二节 带信任度的德尔菲法180

第三节 集值统计184

第四节 模糊统计188

第五节 二元对比排序202

第六节 模糊集的加权综合209

习题六211

第七章 模糊预测和决策214

第一节 基于因果聚类的模糊预测214

第二节 模糊时间序列分析218

第三节 变权综合227

第四节 模糊群体决策231

第五节 模糊与随机环境中的多阶段决策249

第六节 投资决策模型260

习题七271

第八章 模糊规划275

第一节 模糊限制下的条件极值275

第二节 非对称型模糊规划280

第三节 对称型模糊规划283

第四节 模糊线性规划287

第五节 多目标模糊规划300

习题八303

第九章 可能性测度与模糊积分305

第一节 备域和单调类306

第二节 可能性测度309

第三节 模糊积分313

第四节 基于模糊积分的综合评判321

习题九326

第十章 因素空间及模糊控制329

第一节 因素空间329

第二节 近似推理340

第三节 模糊控制349

习题十357

附录Ⅰ：R上的常用模糊集362

附录Ⅱ：符号表364

参考文献与资料366