模糊集理論及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳水利，李敬功，王嚮公 著

圖書標籤:

• 模糊數學
• 模糊集
• 模糊邏輯
• 控製理論
• 決策分析
• 模式識彆
• 人工智能
• 數據挖掘
• 係統工程
• 優化方法

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030158017

版次：1

商品編碼：11869289

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2005-09-01

用紙：膠版紙

頁數：448

字數：549000

正文語種：中文

內容簡介

　　《模糊集理論及其應用》係統介紹瞭模糊集理論及其應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閤的基本理論；第二部分係統介紹瞭模糊聚類分析、模糊模式識彆、模糊綜閤評判、模糊決策與預測、模糊規劃、模糊概率和模糊統計等研究領域的基本原理、研究方法及其應用程序；第三部分介紹模糊推理的基本理論與算法，以及模糊控製係統的基本原理。
　　《模糊集理論及其應用》可作為高等院校數學類本科生，以及經濟類、管理類、機械類、計算機科學類、信息科學類等專業高年級本科生和研究生的教材，也可作為工程技術人員的參考書。

目錄

第1章 模糊集閤及其運算
1.1 經典集閤與特徵函數
1.2 模糊集閤與隸屬函數
1.3 模糊集閤的運算
1.4 模糊集閤的分解定理與錶現定理
1.5 模糊性的度量
習題1
第2章 模糊映射與模糊數
2.1 一元模糊映射及其性質
2.2 多元模糊映射及其性質
2.3 模糊數及其運算
2.4 模糊值函數的積分
習題2
第3章 模糊關係與模糊聚類分析
3.1 模糊關係及其運算
3.2 模糊等價關係及其性質
3.3 模糊圖及其運算
3.4 基於模糊等價矩陣的模糊聚類分析
3.5 基於目標函數的模糊ISODATA聚類分析
3.6 基於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彆
4.1 模糊集之間的距離
4.2 模糊集之間的貼近度
4.3 模糊模式識彆的直接方法
4.4 模糊模式識彆的間接方法
習題4
第5章 模糊綫性變換與模糊綜閤評判
5.1 模糊綫性變換
5.2 一級模糊綜閤評判
5.3 多級模糊綜閤評判
5.4 因素重要程度模糊集的確定方法
5.5 模糊綜閤評判的c語言程序
習題5
第6章 模糊決策與模糊預測
6.1 多目標模糊決策法
6.2 層次權重決策分析法
6.3 意見集中排序法
6.4 空間靜態類的模糊預測方法
6.5 時間動態類的模糊預測方法
6.6 多目標模糊決策法的c語言程序
習題6
第7章 模糊極值與模糊規劃
7.1 模糊約束下的條件極值
7.2 模糊綫性規劃
7.3 多目標模糊規劃
7.4 多目標綫性規劃的模糊最優解
7.5 單純形法的c語言程序
習題7
第8章 模糊概率與模糊統計
8.1 模糊事件的概率
8.2 事件的模糊概率
8.3 模糊統計及其應用
8.4 網絡計劃的模糊概率PERT方法
8.5 模糊統計判決與決策
8.6 多元隸屬函數m分類法的c語言程序
習題8
第9章 模糊推理與模糊控製
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 由經典推理規則建立模糊推理規則的方法
9.5 模糊控製係統
9.6 模糊控製係統的應用實例
習題9
參考文獻
附錄A 隸屬函數的構造方法小結
附錄B

前言/序言

《模糊集理論及其應用》圖書簡介 導論：對確定性世界的深刻反思 在人類對知識和世界的認知曆程中，經典集閤論以其嚴格的二元邏輯——元素要麼完全屬於一個集閤，要麼完全不屬於——構建瞭數學分析的基石。然而，這種非黑即白、非此即彼的二分法，在麵對現實世界中大量存在的“灰色地帶”和概念的模糊性時，顯得力不從心。我們如何精確地描述“高個子”、“溫暖的天氣”或“可接受的風險”？這些概念的邊界往往是漸變的、模糊的。 《模糊集理論及其應用》正是誕生於對這種局限性的深刻反思之上。本書係統性地梳理和闡述瞭由美國著名學者洛特菲·紮德（Lotfi A. Zadeh）於20世紀60年代提齣的模糊集理論（Fuzzy Set Theory）的核心思想、數學結構及其在工程、決策科學、人工智能等多個領域的廣泛應用。它不僅是對經典集閤論的自然延伸，更是一種全新的、更貼近人類思維模式的數學工具。 第一部分：理論的基石——模糊集的基本構建 本書的理論部分，從基礎概念入手，為讀者構建起理解模糊集世界的堅實框架。 第一章：從經典集閤到模糊集閤的飛躍 本章首先迴顧瞭經典集閤的定義和特徵函數。隨後，引入隸屬函數（Membership Function）這一核心概念，它是模糊集的靈魂所在。隸屬函數將元素的隸屬度從傳統的 ${0, 1}$ 擴展到瞭連續的 $[0, 1]$ 區間，其中 $1$ 代錶完全隸屬， $0$ 代錶完全不隸屬，而 $(0, 1)$ 之間的值則錶示不同程度的隸屬。我們將詳細探討幾種常見的隸屬函數形式，如三角隸屬函數、梯形隸屬函數和高斯隸屬函數，以及如何根據具體問題的性質來選擇和構造閤適的隸屬函數。 第二章：模糊集閤的代數運算與序關係 在經典集閤論中，並集、交集、補集等運算有明確的定義。模糊集理論則需要推廣這些運算以適應隸屬度的漸變性。本章深入探討瞭T-範式（T-Norms，用於定義模糊交集）和T-共範式（T-Conorms，用於定義模糊並集）的概念。我們將分析最常用的Zadeh算子（ $min$ 和 $max$ 運算）、概率算子以及更一般的連續T-範式族。此外，書中還討論瞭模糊集閤之間的序關係，如子集關係、相等關係以及模糊包含的嚴格定義。 第三章：模糊集空間與運算的擴展 為瞭處理更復雜的現實問題，本部分將模糊集的概念擴展到更廣闊的數學空間。我們討論瞭區間值模糊集（Interval-Valued Fuzzy Sets），它通過隸屬區間的形式來更好地錶達信息的不確定性。同時，書中詳盡闡述瞭模糊集的集中化操作（Defuzzification）和模糊化操作（Fuzzification）在實際係統中的意義，並引入瞭模糊數（Fuzzy Numbers）的概念，這對於後續的模糊推理和計算至關重要。 第二部分：推理的藝術——模糊邏輯與推理係統 模糊集理論的強大之處不僅在於描述狀態，更在於模擬人類的推理過程。本部分聚焦於如何將模糊的概念轉化為可計算的邏輯規則。 第四章：模糊邏輯基礎與命題演算 本章深入探討瞭模糊邏輯（Fuzzy Logic）與經典布爾邏輯的區彆。我們闡述瞭模糊命題的真值計算，以及如何基於T-範式和T-共範式來定義模糊聯結詞（如“與”、“或”、“非”）。重點分析瞭模糊邏輯中的蘊含關係（Implication Operators）及其在規則構建中的重要性。 第五章：模糊推理機（Fuzzy Inference Engine） 推理是模糊集理論應用的核心。本章係統介紹瞭構建模糊推理係統（Fuzzy Inference System, FIS）的四個關鍵步驟： 1. 模糊化（Fuzzification）： 將清晰的輸入量（Crisp Inputs）轉化為隸屬度集閤。 2. 模糊推理（Fuzzy Inference）： 應用Mamdani推理和Takagi-Sugeno-Kang (TSK) 推理等核心方法，根據一組模糊規則庫進行推理，得齣模糊結論。 3. 規則閤成（Rule Aggregation）： 如何將多個規則的結論有效地結閤起來。 4. 去模糊化（Defuzzification）： 將最終的模糊結論轉化為可操作的清晰輸齣值。本書詳細比較瞭重心法（Centroid Method）、最大隸屬度法（Max/Mean Max Method）等去模糊化技術的適用場景和優缺點。 第三部分：實踐的廣度——關鍵應用領域 模糊集理論並非空中樓閣，其價值體現在對復雜工程和決策問題的有效求解上。本書的第三部分通過詳實的案例，展示瞭理論如何轉化為強大的實用工具。 第六章：模糊控製係統的設計與實現 模糊控製是模糊集理論最早也是最成功的應用領域之一。本章詳細剖析瞭模糊控製器（Fuzzy Controller）的設計流程，從傳感器信號的模糊化，到基於經驗知識建立規則庫（如“如果輸入速度大且誤差為負，則輸齣功率小”），再到反饋控製器的實現。我們將通過經典案例，如模糊溫度控製係統、自動駕駛中的速度保持係統，展示模糊控製器在處理非綫性、不確定性係統時的魯棒性和優越性。 第七章：模糊決策與優化 在涉及多標準評估和主觀判斷的決策問題中，模糊集理論展現齣獨特的優勢。本章介紹瞭模糊綜閤評價法（Fuzzy Comprehensive Evaluation, FCE），它如何利用隸屬度矩陣來量化和綜閤多個評價指標對對象的整體評價。此外，書中還探討瞭模糊綫性規劃（Fuzzy Linear Programming），旨在解決參數本身具有模糊性的優化問題，這對於資源分配和項目管理具有重要指導意義。 第八章：不確定性建模與數據挖掘 隨著信息時代的到來，如何處理數據中的不確定性成為關鍵挑戰。本章將模糊集理論與信息論相結閤，討論瞭如何利用模糊熵來度量信息的不確定性。同時，書中介紹瞭基於模糊關聯規則的模糊數據挖掘方法，以及如何利用模糊聚類（如模糊C-均值聚類，FCM）來識彆數據中難以用傳統方法劃分的重疊群體。 結語：走嚮未來——理論的融閤與展望 本書最後對模糊集理論的未來發展進行瞭展望。我們探討瞭模糊集與其他不確定性處理工具（如概率論、證據理論、粗糙集理論）的交叉與融閤，特彆是直覺模糊集（Intuitive Fuzzy Sets）和直覺模糊邏輯（Intuitive Fuzzy Logic）的最新進展，這些理論進一步拓寬瞭對信息復雜性的刻畫能力。 《模糊集理論及其應用》旨在為讀者提供一個全麵、深入且具有高度實踐指導意義的理論體係。它不僅是係統學習模糊數學的理想教材，更是工程師、決策科學傢和研究人員手中解決現實世界復雜問題的利器。通過本書的學習，讀者將能夠掌握駕馭“不確定性”和“模糊性”的強大工具，實現對傳統分析方法的超越。

評分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅看起來頗為可觀，我猜想它一定涵蓋瞭非常豐富的內容。作為一名對金融風險管理感興趣的非數學專業人士，我一直苦於尋找一種能夠更好地量化和預測金融市場中那些模糊不清的風險因素的方法。我聽說模糊集理論在處理市場波動性、投資者情緒以及宏觀經濟指標的復雜相互作用方麵有著獨到之處。我希望這本書能夠從風險管理的角度齣發，解釋模糊集理論如何被用來構建更具彈性的風險評估模型。我尤其想瞭解，如何利用模糊邏輯來描述和量化市場的不確定性，如何通過模糊推理來預測潛在的風險事件，以及如何利用模糊決策方法來製定更優化的投資策略。即使書中的數學公式比較復雜，我也希望能通過其豐富的案例分析，理解模糊理論在金融建模中的實際應用，比如在信用評分、資産定價和投資組閤優化等方麵，它能帶來哪些新的思路和突破。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書的時候，一股濃厚的學術氣息撲麵而來。我是一名在職的研究人員，我的研究方嚮涉及到瞭某些需要處理大量不確定性數據的領域，例如醫學影像分析和生物信息學。在我的工作中，經常會遇到一些難以精確界定的特徵，或者需要根據專傢的經驗進行判斷的情況。傳統的統計方法雖然強大，但在某些場景下，其固有的精確性反而成為瞭束縛。我希望這本書能夠深入地探討模糊集理論的數學基礎，例如隸屬度函數的定義、模糊運算的性質、模糊集閤的拓撲結構等等。我更關注的是如何利用模糊集理論來構建更魯棒、更具適應性的模型。我希望書中能夠有關於如何選擇閤適的隸屬度函數、如何進行模糊聚類和模糊分類的詳細介紹，以及如何在實際應用中優化模糊係統的性能。我期待書中能夠提供一些前沿的研究進展和未解決的問題，激發我進行更深入的學術探索。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常樸素，傳遞齣一種嚴謹、學術的氛圍。我是一個對數學理論本身並非專傢，但又對這些理論在現實世界中的潛在應用充滿好奇的讀者。一直以來，對於“模糊”這個概念，我的理解都停留在日常生活中模糊的感受，比如“大概”、“差不多”這種模棱兩可的說法。我拿到這本書，主要是被它的“應用”二字所吸引。我非常期待能通過這本書，瞭解數學上是如何係統地處理和量化這些模糊性的，以及這些抽象的數學工具是如何被巧妙地應用到解決實際問題中的。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步走進模糊集理論的世界，用通俗易懂的語言解釋其核心概念，並給齣清晰的案例分析。例如，在決策製定、模式識彆、控製係統等領域，模糊理論究竟扮演瞭怎樣的角色？它又是如何剋服傳統精確模型在處理不確定性信息時的局限性的？我希望這本書能夠解答我的這些疑問，讓我對這個理論有一個相對全麵且深入的認識，即使我無法完全掌握其復雜的數學推導，也能對其精髓有所領悟，並能將其思維方式遷移到我所關注的其他領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的驚喜在於，它並沒有將理論僅僅束之高閣，而是用一種非常務實的方式，展現瞭模糊集理論在各個行業的廣闊天地。我是一名工程領域的從業者，我的工作涉及到自動化控製和係統優化。在實際工程中，我們常常需要設計能夠應對復雜多變環境的控製器，而環境的許多參數往往是難以精確測量或者隨著時間不斷變化的。我希望能在這本書中找到關於模糊邏輯控製器（FLC）的設計原理和實現方法。我特彆想瞭解，如何根據實際的工程需求，設計閤適的模糊規則，如何選擇閤適的模糊化和反模糊化方法，以及如何通過仿真或實際測試來驗證和優化FLC的性能。書中關於模糊集理論在機器人導航、工業過程控製、交通流量管理等方麵的應用案例，對我來說具有極大的參考價值，它們能夠幫助我理解模糊理論是如何將人機交互和專傢經驗轉化為有效的控製策略的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的定價對於學生來說可能略高，但我相信知識的價值遠不止於此。我一直對人工智能和機器學習領域有著濃厚的興趣，尤其是在麵對現實世界中那些充滿不確定性、信息不完整甚至帶有噪聲的數據時，傳統的算法往往會顯得力不從心。我聽說模糊集理論在處理這類問題上有著獨特的優勢，能夠更有效地捕捉和錶達那些細微的、難以精確量化的信息。因此，我購買瞭這本書，希望能從中找到關於模糊邏輯、模糊推理以及模糊神經網絡等方麵的深入探討。我特彆關注書中關於如何構建模糊規則庫，如何進行模糊推理，以及如何將模糊模型集成到更復雜的AI係統中。我希望能學習到一些具體的算法和實現方法，即使隻是概念上的介紹，也希望能夠啓發我思考如何將模糊理論的理念融入到我目前學習或工作中的項目中。我期望這本書能提供一些經典的模糊應用案例，比如智能傢居控製、故障診斷係統，甚至是自然語言處理中的模糊匹配，讓我看到理論的強大生命力。