简介
本书的主要内容是模糊数学以及程序设计的相关知识。模糊数学从模糊集合开始，依次介绍了模糊关系、模糊度量、模糊逻辑与模糊推理等基本知识。接着在上述知识点的基础上，又分别介绍了模糊模式识别、模糊聚类、模糊控制三种模糊算法的基本原理和具体内容。介绍完模糊数学后，本书从Java语言开始介绍程序设计方面的内容。首先是Java语言的基本语法和特性，然后介绍了面向对象技术和可视化程序设计的原理和实现，并简单介绍了如何使用JBlJilder 2005开发可视化程序。接下来本书重点讲解了如何结合模糊数学、面向对象以及可视化技术进行程序设计，这部分内容以模糊模式识别算法、模糊聚类算法和模糊控制算法为核心，具体实现了模糊模式识别程序、模糊聚类程序和模糊控制程序。
阅读本书需要具有基本的数学知识和一定的计算机软件基础知识(如程序语言、数据结构等)。本书适合于大学低年级的本科生，也适合于对模糊数学和Java程序设计感兴趣的自学人员。更多>>
目录
目录
前言
第1部分 模糊数学基础
第1章 导论
1.1 模糊数学的由来
1.2 模糊数学和概率论的关系
1.3 模糊数学的应用和前景
第2章 模糊集合
2.1 普通集合
2.1.1 普通集合的概念
2.1.2 普通集合的基本运算及其性质
2.1.3 关系
2.1.4 映射
2.2 模糊集合
2.2.1 模糊集合的概念
2.2.2 模糊集合的基本运算及其性质
2.2.3 λ水平截集
2.2.4 分解定理
2.2.5 扩张定理
2.3 隶属函数
2.3.1 隶属函数的构造
2.3.2 常用的隶属函数
2.4 模糊数
2.4.1 模糊数的性质
2.4.2 模糊数上的基本运算
2.4.3 模糊数上的关系运算
第3章 模糊关系
3.1 模糊关系的基本概念
3.1.1 模糊关系的概念
3.1.2 模糊关系的基本运算
3.2 模糊矩阵
3.2.1 模糊矩阵的概念
3.2.2 模糊矩阵的基本运算
3.2.3 λ截矩阵
3.2.4 模糊关系合成
3.3 具有特殊性质的模糊关系
第4章 模糊集合的度量
4.1 模糊集合度量的意义
4.2 模糊集合间的距离
4.3 贴近度
4.4 模糊度
4.4.1 模糊度的定义
4.4.2 模糊度的计算
第5章 模糊逻辑与模糊推理
5.1 模糊逻辑
5.1.1 命题
5.1.1 模糊命题
5.1 模糊语言
5.2.1 模糊语言的概念
5.2.2 模糊算子
5.3 模糊推理
5.3.1 判断和推理
5.3.2 模糊判断句与模糊推理句
5.3.3 模糊推理
第2部分 模糊算法的应用
第6章 模糊模式识别
6.1 模糊模式识别的基本方法
6.1.1 最大隶属度原则
6.1.2 择近原则
6.2 方格识别法
第7章 模糊聚类分析
7.1 模糊聚类分析介绍
7.2 传统聚类分析
7.3 基于模糊等价关系的模糊聚类分析
7.4 直接聚类法
7.5 最大树法
7.5.1 模糊图及其相关的基本概念
7.5.2 最大树法的具体实现
7.6 模糊聚类与模糊识别的关系
第8章 模糊控制
8.1 模糊控制概述
8.2 模糊控制的基本原理
8.2.1 精确量到模糊量的转变
8.2.2 模糊量到精确量的转变
8.2.3 模糊控制策略的设定及应用
8.3 水箱水位的模糊控制
第3部分 模糊算法的实现
第9章 编程基础
9.1 Java语言基础
9.1.1 编程语言概述
9.1.2 Java语言与平台
9.1.3 Java数据类型
9.1.4 面向对象的Java实现
9.1.5 线程
9.1.6 反射
9.2 可视化编程
9.2.1 Java可视化编程
9.2.2 JBuilder介绍
第10章 模糊识别程序的实现
10.1 模糊识别程序结构
10.1.1 模糊识别程序数据流程
10.1.2 模糊识别程序运行流程
10.2 模糊识别程序的实现过程
10.2.1 图像识别实现
10.2.2 图像初始化实现
10.2.3 模糊识别程序界面实现
第11章 模糊聚类程序的实现
11.1 模糊聚类程序结构
11.2 模糊聚类程序实现
11.2.1 模糊相似矩阵生成算法实现
11.2.2 传递闭包算法实现
11.2.3 直接聚类算法实现
11.2.4 最大树算法实现
11.2.5 模糊聚类程序界面实现
第12章 模糊控制程序的实现
12.1 机器虫模糊控制算法
12.2 机器虫模糊控制程序结构
12.3 机器虫模糊控制程序代码分析
12.3.1 小路地图代码实现
12.3.2 机器虫路边距离检测
12.3.3 距离模糊化
12.3.4 生成模糊控制策略
12.3.5 机器虫角度调整
12.3.6 机器虫模糊控制程序界面实现
参考文献
后记
- x
前言
第1部分 模糊数学基础
第1章 导论
1.1 模糊数学的由来
1.2 模糊数学和概率论的关系
1.3 模糊数学的应用和前景
第2章 模糊集合
2.1 普通集合
2.1.1 普通集合的概念
2.1.2 普通集合的基本运算及其性质
2.1.3 关系
2.1.4 映射
2.2 模糊集合
2.2.1 模糊集合的概念
2.2.2 模糊集合的基本运算及其性质
2.2.3 λ水平截集
2.2.4 分解定理
2.2.5 扩张定理
2.3 隶属函数
2.3.1 隶属函数的构造
2.3.2 常用的隶属函数
2.4 模糊数
2.4.1 模糊数的性质
2.4.2 模糊数上的基本运算
2.4.3 模糊数上的关系运算
第3章 模糊关系
3.1 模糊关系的基本概念
3.1.1 模糊关系的概念
3.1.2 模糊关系的基本运算
3.2 模糊矩阵
3.2.1 模糊矩阵的概念
3.2.2 模糊矩阵的基本运算
3.2.3 λ截矩阵
3.2.4 模糊关系合成
3.3 具有特殊性质的模糊关系
第4章 模糊集合的度量
4.1 模糊集合度量的意义
4.2 模糊集合间的距离
4.3 贴近度
4.4 模糊度
4.4.1 模糊度的定义
4.4.2 模糊度的计算
第5章 模糊逻辑与模糊推理
5.1 模糊逻辑
5.1.1 命题
5.1.1 模糊命题
5.1 模糊语言
5.2.1 模糊语言的概念
5.2.2 模糊算子
5.3 模糊推理
5.3.1 判断和推理
5.3.2 模糊判断句与模糊推理句
5.3.3 模糊推理
第2部分 模糊算法的应用
第6章 模糊模式识别
6.1 模糊模式识别的基本方法
6.1.1 最大隶属度原则
6.1.2 择近原则
6.2 方格识别法
第7章 模糊聚类分析
7.1 模糊聚类分析介绍
7.2 传统聚类分析
7.3 基于模糊等价关系的模糊聚类分析
7.4 直接聚类法
7.5 最大树法
7.5.1 模糊图及其相关的基本概念
7.5.2 最大树法的具体实现
7.6 模糊聚类与模糊识别的关系
第8章 模糊控制
8.1 模糊控制概述
8.2 模糊控制的基本原理
8.2.1 精确量到模糊量的转变
8.2.2 模糊量到精确量的转变
8.2.3 模糊控制策略的设定及应用
8.3 水箱水位的模糊控制
第3部分 模糊算法的实现
第9章 编程基础
9.1 Java语言基础
9.1.1 编程语言概述
9.1.2 Java语言与平台
9.1.3 Java数据类型
9.1.4 面向对象的Java实现
9.1.5 线程
9.1.6 反射
9.2 可视化编程
9.2.1 Java可视化编程
9.2.2 JBuilder介绍
第10章 模糊识别程序的实现
10.1 模糊识别程序结构
10.1.1 模糊识别程序数据流程
10.1.2 模糊识别程序运行流程
10.2 模糊识别程序的实现过程
10.2.1 图像识别实现
10.2.2 图像初始化实现
10.2.3 模糊识别程序界面实现
第11章 模糊聚类程序的实现
11.1 模糊聚类程序结构
11.2 模糊聚类程序实现
11.2.1 模糊相似矩阵生成算法实现
11.2.2 传递闭包算法实现
11.2.3 直接聚类算法实现
11.2.4 最大树算法实现
11.2.5 模糊聚类程序界面实现
第12章 模糊控制程序的实现
12.1 机器虫模糊控制算法
12.2 机器虫模糊控制程序结构
12.3 机器虫模糊控制程序代码分析
12.3.1 小路地图代码实现
12.3.2 机器虫路边距离检测
12.3.3 距离模糊化
12.3.4 生成模糊控制策略
12.3.5 机器虫角度调整
12.3.6 机器虫模糊控制程序界面实现
参考文献
后记
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Basic fuzzy mathematics and program design
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