模糊数学原理及应用（第5版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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杨纶标等著

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模糊数学
模糊集合
模糊推理
决策分析
控制系统
人工智能
模式识别
不确定性
第五版
应用数学

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出版社：华南理工大学出版社

ISBN：9787562334880

版次：5

商品编码：10802582

品牌：墨点

包装：平装

丛书名：工科研究生教材·数学系列

开本：16开

出版时间：2011-07-01

用纸：胶版纸

页数：273

字数：443000

正文语种：中文

具体描述

内容简介

《模糊数学原理及应用（第5版）》简明地阐述了模糊数学的基本理论和基本方法。全书共儿章，内容包括F集合、F模式识别、F关系与聚类分析、F映射与综合评判、扩张原理与F数、F逻辑、F语言与F推理、F控制、F积分与可能性理论、F概率和F规划，书后附录介绍了集合及其运算、映射、关系与格等预备知识。根据工科院校的特点，还介绍了应用于各专业领域中较成熟的实例。各章配有习题，书后附有答案及提示。
《工科研究生教材·数学系列：模糊数学原理及应用（第5版）》可作为工科硕士研究生、工程硕士研究生的教材，或可作为经济类、管理类、机电类、信息科学、计算机科学类各专业高年级本科生或研究生的教材，亦可作为有关工程技术人员的参考书。

1 F集合
1.1 引言
1.2 F集的基本概念
1.3 F集的运算
1.4 F集运算的其他定义
1.5 F集的截集
1.6 分解定理
1.7 集合套与表现定理
1.8 F集同构的代数系统
1.9 F集的模糊度
习题1

2 F模式识别
2.1 F集的贴近度
2.2 格贴近度
2.3 F模式识别原则
2.3.1 最大隶属原则
2.3.2 择近原则
2.4 几何图形识别
2.5 手写文字的识别
2.5.1 方格矩阵法
2.5.2 模糊方位转换技术
2.6 确定隶属函数的方法综述
2.6.1 直觉法
2.6.2 推理法
2.6.3 F统计法
2.6.4 三分法
2.6.5 二元对比排序法
2.6.6 F分布
2.6.7 人工神经网络法
2.6.8 其他方法
2.6.9 确定隶属函数的注意事项
习题2

3 F关系与聚类分析
3.1 F关系的定义和性质
3.2 F矩阵
3.3 F关系的对称性与自反性
3.4 λ截矩阵
3.5 F关系的合成
3.6 F关系的传递性
3.7 F等价关系及聚类图
3.8 F相似关系
3.9 聚类分析
3.9.1 基于F等价矩阵模糊聚类分析的
3.9.2 基于C均值聚类的F聚类算法
习题3

4 F映射与综合评判
4.1 F映射
4.2 F变换
4.3 综合评判
4.3.1 一级综合评判模型
4.3.2 多级综合评判模型
4.3.3 多层次综合评判模型
4.4 F关系方程
习题4

5扩张原理与F数
5.1 扩张原理
5.2 多元扩张原理
5.3 凸F集
5.4 F数
5.5 区间数
5.5.1 区间运算
5.5.2 区间数运算
习题5

6 F逻辑
6.1.二值逻辑
6.2 F命题公式
6.3 F逻辑函数的概念
6.4 F逻辑函数的范式
6.4.1 析取范式的项
6.4.2 简单析取式的互素项
6.5 F逻辑函数的最小化
6.6 F逻辑函数的分析
6.7 F逻辑函数的电路实现
习题6

7 F语言与F推理
……
8 F控制
9 F积分与可能性理论
10 F概率
11章 F规划
附录普通集合简介
习题
习题答案或提示
参考文献

前言/序言

用户评价

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《工科研究生教材·数学系列：模糊数学原理及应用（第5版）》可作为工科硕士研究生、工程硕士研究生的教材，或可作为经济类、管理类、机电类、信息科学、计算机科学类各专业高年级本科生或研究生的教材，亦可作为有关工程技术人员的参考书。

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朋友推荐的，还可以。

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放心服务。

评分☆☆☆☆☆

各门学科，尤其是人文、社会学科及其它“软科学”的数学化、定量化趋向把模糊性的数学处理问题推向中心地位。更重要的是，随着电子计算机、控制论、系统科学的迅速发展，要使计算机能像人脑那样对复杂事物具有识别能力，就必须研究和处理模糊性。

评分☆☆☆☆☆

希望能看的懂，努力学习ing

评分☆☆☆☆☆

这个还没用，我们的课本

评分☆☆☆☆☆

希望能看的懂，努力学习ing

评分☆☆☆☆☆

模糊数学作为一门独立的数学学科,其应用范围已遍及自然科学和社会科学的几乎所有的领域,因此,越来越受到人们的重视1许多科学工作者迫切地希望学习它、应用它,当然也希望读到浅显易懂的入门性教科书1但刊行于世的模糊数学教科书却因过于追求数学严密性而使初学者特别是数学基础稍薄弱者望而却步,因此,有必要撰写一些淡化数学严密性、突出实用性的入门性读物1本讲座将遵循这一原则简明扼要地介绍模糊数学的基本理论及常用方法1基本理论部分大致有模糊集的定义与运算、截集与分解定理、模糊映射与扩展原理、模糊关系及模糊矩阵等1常用方法部分大体包括模糊模式识别、模糊聚类分析及模糊综合评判等1此外,我们还将介绍许多实际应用的典型例子1本讲座试图通过上述内容的讲述,使初学者特别是非数学专业的学者能够在较短的时间内学会具体地应用模糊数学。

评分☆☆☆☆☆

班主任的课买来应付一下