模糊数学方法及应用(李希灿)

图书标准信息

• 作者 李希灿 编
• 出版社 化学工业出版社
• 出版时间 2017-01
• 版次 1
• ISBN 9787122284815
• 定价 39.00元
• 装帧 其他
• 开本 其他
• 纸张 其他
• 页数 254页

【内容简介】

本书主要内容包括模糊集合、模糊模式识别、模糊聚类分析、模糊综合评判、模糊优选、模糊决策、模糊预测。本书将经典模糊集分析与工程模糊集分析相结合，以基础理论够用为原则，减少了定理的严密证明，突出通俗化和实用性，精选应用实例，强调模糊系统识别、分类、评价、决策、预测等方法论的一体化。本书可作为高等学校各专业本科生、研究生的教材，也可作为工程技术人员的参考书。

【目录】

第1章模糊集合1.1模糊性及其实质0011.1.1数学及分类0011.1.2模糊性的实质0011.1.3模糊性产生的原因0021.1.4模糊数学的发展前景0021.2普通集合及其特征函数0031.2.1集合及其运算0031.2.2映射0041.2.3特征函数0061.3模糊集合及其运算0071.3.1模糊集合的表示方法0071.3.2模糊集的运算0091.3.3模糊算子的改善0111.4λ截集与分解定理0121.4.1λ截集0131.4.2分解定理0141.5隶属函数的确定方法0171.5.1模糊统计方法0171.5.2推理法0191.5.3模糊分布0201.5.4注意事项0231.6模糊集的应用实例023第2章模糊模式识别2.1模式识别与模糊模式识别0282.1.1模式识别及处理流程0282.1.2模糊模式识别及分类0292.2模糊模式识别的直接方法0292.2.1最大隶属原则0292.2.2最大隶属原则的改进0302.3内积、外积和贴近度0312.3.1内积和外积0312.3.2格贴近度0332.3.3贴近度0342.4模式识别的间接方法0362.5多因素模糊模式识别0372.6模糊识别的应用实例042第3章模糊聚类分析3.1模糊关系及其运算0503.1.1普通关系0503.1.2模糊关系0523.2模糊关系的合成0543.2.1普通关系的合成0543.2.2模糊关系的合成0553.3模糊等价关系0563.3.1几种常见的模糊关系0573.3.2模糊关系的传递性0583.3.3模糊等价关系0603.3.4模糊相似关系的传递闭包0633.4模糊聚类分析0643.4.1模糊聚类分析的步骤0643.4.2确定最佳阈值0693.4.3模糊聚类的简单方法0703.5模糊聚类的应用实例074第4章模糊综合评判4.1模糊变换0834.2模糊综合评判模型0854.2.1一级综合评判模型0854.2.2多级模糊综合评判0884.2.3模糊综合评判算子分析0924.3权重确定方法0944.3.1专家估测法0944.3.2模糊逆方程法0954.3.3层次分析法0964.3.4客观定权法0994.4模糊综合评判的应用实例102第5章模糊优选5.1相对隶属度与相对隶属函数1145.1.1共维条件下的模糊性1145.1.2相对隶属度与相对隶属函数的定义 1155.1.3目标(指标)相对优属度概念与公式1165.2多目标系统模糊优选模型1195.2.1单元系统模糊优选理论模型1195.2.2模糊优选模型与线性加权平均模型的比较1215.3系统层次模糊优选模型1235.3.1系统与系统分层1235.3.2系统层次模糊优选理论模型1235.4模糊优选的阈值及应用1265.4.1设定阈值的必要性1265.4.2阈值的确定1275.4.3模糊优选阈值的应用1275.5模糊关系优选决策理论模型1315.5.1模糊关系优选决策理论模型1315.5.2模糊关系优选决策优化模型1345.6模糊优选理论的应用实例137第6章模糊决策6.1模糊意见集中决策1486.1.1问题的提出1486.1.2模糊意见集中决策的方法1496.2模糊二元对比决策1506.2.1模糊优先关系排序决策1506.2.2模糊相似优先比决策1526.2.3模糊相对比较决策1556.3模糊识别与聚类决策方法1576.3.1模糊识别与聚类决策模型1586.3.2模糊聚类的有效性指标1656.3.3双模糊C均值模型1686.4单目标模糊识别与聚类决策方法1726.4.1单目标模糊识别决策模型1726.4.2模糊概念在两极之间分级时的规格化公式1746.5多目标多维模糊决策优化算法1766.5.1非监督权重的模糊决策交叉算法1776.5.2具有监督因子的模糊决策交叉算法1786.5.3具有监督因子和稳定系数的模糊决策交叉算法1806.6多目标多维自反馈模糊决策方法1836.6.1基于权重向量的多维自反馈模糊决策模型1846.6.2基于权重矩阵的多维自反馈模糊决策模型1866.6.3基于权重向量与权重矩阵的多维自反馈模糊决策模型1896.7多目标多层次系统多维模糊决策方法1906.7.1问题提出1906.7.2多层次系统多维模糊决策理论模型1916.8模糊决策应用实例196第7章模糊预测7.1预测的基本特性2077.1.1预测的基本特点2077.1.2预测的基本步骤2087.1.3预测系统的类型2097.1.4预测的精度指标2097.2模糊模式识别预测法2107.2.1模糊模式识别预测的基本原理2107.2.2模糊模式识别预测的基本步骤2117.3模糊聚类分析预测法2157.3.1模糊聚类预测的基本原理2157.3.2模糊聚类预测的基本步骤2167.4模糊聚类与模糊识别预测法2197.4.1确定预测因子2197.4.2建立预测模型2207.4.3预测识别决策2227.4.4预测值的修正计算2237.5模糊综合分析预测法2267.5.1级别变量特征值法2277.5.2线性加权指数法2287.5.3优属度法2297.6权重自反馈的模糊综合预测法2317.6.1基于样本特征值模糊划分的预测模型2317.6.2基于预测因子加权综合值模糊划分的预测模型2357.7模糊状态的马尔柯夫链预测方法2387.7.1状态划分明确的马尔柯夫链概率计算2397.7.2状态划分模糊的马尔柯夫链概率计算2427.7.3模糊状态的马尔柯夫链预测步骤2437.8模糊预测应用实例246参考文献252