模糊数学理论与方法详细资料大全
基本介绍 书名 ：模糊数学理论与方法 作者 ：蒋泽军 ISBN ：9787121276996 页数 ：232 出版社 ：电子工业出版社 出版时间 ：2015-12 开本 ：16开 版次 ：01-01 千字数 ：317 内容简介,目录信息, 内容简介 本书是工业与信息化部"十二五”规划教材。全书包含基本理论部分和套用方法部分两部分内容。其中，基本理论部分主要讲述了模糊集合及其运算、模糊关系与模糊关系方程。通过与经典集合论的比较，使读者快速掌握模糊数学的基本概念和基础运算，以实际相关案例说明模糊集合理论的基本原理与套用方法；并在此基础上讲解模糊关系与关系方程。套用方法部分主要讲述了模糊分类与模糊聚类分析、模糊决策、模糊规划及模糊控制。通过将模糊集合与模糊关系套用于机器学习中的聚类算法，讲解了模糊分类与聚类数据分析方法的发展、原理、特性和适用范围；以传统线性规划和最优极值理论为基础，阐述了模糊线性规划和多目标规划；在模糊建模的基础上，讨论了模糊控制的基本思路与实现原理，并通过实例探讨了模糊控制理论的实际套用效果与特点。 依据"传而必习”的原则，为了配合理论学习，在本书的每一章都配有适量的思考练习题，读者可以通过完成习题来加深对于相应知识的认识和掌握程度。 目录信息 第1章绪论1 1.1模糊数学发展2 1.1.1哲学基础2 1.1.2萌芽与初创2 1.2不确定性与模糊性4 1.2.1普遍存在的不确定4 1.2.2模糊性是不确定性在边界的表现6 1.3模糊数学的套用8 1.3.1模糊数学的普遍套用8 1.3.2控制领域——模糊数学大显身手9 1.3.3大数据时代——模糊数学的新机遇10 1.4预备知识11 1.4.1集合的基本概念11 1.4.2集合的表示方法13 1.4.3集合的运算及其性质14 1.4.3关系15 1.4.4映射18 1.4.5经典二值逻辑19 习题20 第2章模糊集合23 2.1模糊集合概念24 2.2隶属构造函式27 2.2.1概述27 2.2.2模糊统计27 2.2.3模糊分布29 2.3模糊集合代数运算32 2.3.1模糊集合的并、交、补运算32 2.3.2模糊集合的性质33 2.4截集35 2.5分解定理38 2.6模糊集合的度量40 2.6.1模糊集合间的距离41 2.6.2模糊度43 2.6.3贴近度45 2.7凸模糊集合和模糊数47 2.7.1区间数47 2.7.2区间数运算49 2.7.3区间数运算的代数性质50 2.7.4区间数的度量理论54 2.7.5区间宽度的性质56 2.7.6凸模糊集58 2.7.7模糊数59 习题68 第3章模糊关系及模糊关系方程71 3.1模糊关系基本概念72 3.2模糊矩阵与截矩阵75 3.2.1模糊矩阵及其运算75 3.2.2模糊矩阵运算性质76 3.2.3模糊矩阵的截矩阵77 3.2.4模糊矩阵的转置77 3.3模糊关系合成78 3.4模糊关系的性质80 3.5模糊相似关系和等价关系87 3.6模糊关系方程89 3.6.1模糊关系方程基本概念89 3.6.2求解模糊关系方程的理论基础91 3.6.3求解模糊关系方程的一般方法94 3.6.4求解模糊关系方程链式方法100 习题105 第4章模糊映射与模糊变换107 4.1模糊映射108 4.1.1投影与截影108 4.1.2模糊映射111 4.2模糊变换112 4.3扩张原理114 习题120 第5章模糊聚类与模式识别123 5.1模糊聚类124 5.1.1正规化过程124 5.1.2标定过程125 5.1.3聚类过程127 5.2模糊模式识别136 5.2.1最大隶属度识别法136 5.2.2择近原则识别法139 5.2.3基于模糊聚类的模式识别基本方法141 5.2.4模糊模式识别的套用141 习题144 第6章模糊决策与模糊规划147 6.1模糊决策148 6.1.1综合评判方法148 6.1.2二元对比排序方法151 6.1.3意见集中方法156 6.1.4权重的确定方法158 6.2模糊规划169 6.2.1模糊极值169 6.2.2模糊线性规划172 6.2.3多目标模糊规划179 6.2.4多目标规划的模糊最优解182 习题185 第7章模糊逻辑与模糊控制189 7.1模糊逻辑和近似推理190 7.1.1模糊逻辑190 7.1.2近似推理192 7.2模糊控制基础195 7.2.1传统控制方法及其局限性195 7.2.2一维与二维模糊控制器196 7.3一维模糊控制器197 7.3.1模糊控制原理198 7.3.2一维模糊控制器套用实例203 7.4二维模糊控制器208 7.4.1模糊PID控制器208 7.4.2自整定模糊PID控制器212 7.4.3模糊控制器的稳定性分析214 习题215 符号表217 参考文献220
模糊数学原理及应用
模糊数学原理及应用简明地阐述了模糊数学的基本理论和基本方法。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。模糊数学的出现是从确定性到随机性再到模糊性的一大飞跃，更好地贴近了现实生活，因为在现实中很多东西的评判标准都是模糊的，隶属度的含义是属于每个类别的程度，就将一个不确定不预知的结果给刻画出来了，传递闭包矩阵、截矩阵这些思想是精髓所在。模糊数学模型可以解决模糊识别、模糊聚类等经典场景，具有较高的准确性和简易型，虽然说模糊评价和层次分析法一样有主观赋权的存在，但是在主观性很强的研究领域不失为一个可扩展性好，效果较好，且能更好结合其他评价方法的一种手段！
“模糊数学”是啥？请教各位大师。
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谢谢！
解析:
二十世纪六十年代，产生了模糊数学这门新兴学科。
模糊数学的产生
现代数学是建立在 *** 论的基础上。 *** 论的重要意义就一个侧面看，在与它把数学的抽象能力延伸到人类认识过程的深处。一组对象确定一组属性，人们可以通过说明属性来说明概念（内涵），也可以通过指明对象来说明它。符合概念的那些对象的全体叫做这个概念的外延，外延其实就是 *** 。从这个意义上讲， *** 可以表现概念，而 *** 论中的关系和运算又可以表现判断和推理，一切现实的理论系统都一可能纳入 *** 描述的数学框架。
但是，数学的发展也是阶段性的。经典 *** 论只能把自己的表现力限制在那些有明确外延的概念和事物上，它明确地限定：每个 *** 都必须由明确的元素构成，元素对 *** 的隶属关系必须是明确的，决不能模棱两可。对于那些外延不分明的概念和事物，经典 *** 论是暂时不去反映的，属于待发展的范畴。
在较长时间里，精确数学及随机数学在描述自然界多种事物的运动规律中，获得显著效果。但是，在客观世界中还普遍存在着大量的模糊现象。以前人们回避它，但是，由于现代科技所面对的系统日益复杂，模糊性总是伴随着复杂性出现。
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。
我们研究人类系统的行为，或者处理可与人类系统行为相比拟的复杂系统，如航天系统、人脑系统、社会系统等，参数和变量甚多，各种因素相互交错，系统很复杂，它的模糊性也很明显。从认识方面说，模糊性是指概念外延的不确定性，从而造成判断的不确定性。
在日常生活中，经常遇到许多模糊事物，没有分明的数量界限，要使用一些模糊的词句来形容、描述。比如，比较年轻、高个、大胖子、好、漂亮、善、热、远……。在人们的工作经验中，往往也有许多模糊的东西。例如，要确定一炉钢水是否已经炼好，除了要知道钢水的温度、成分比例和冶炼时间等精确信息外，还需要参考钢水颜色、沸腾情况等模糊信息。因此，除了很早就有涉及误差的计算数学之外，还需要模糊数学。
人与计算机相比，一般来说，人脑具有处理模糊信息的能力，善于判断和处理模糊现象。但计算机对模糊现象识别能力较差，为了提高计算机识别模糊现象的能力，就需要把人们常用的模糊语言设计成机器能接受的指令和程序，以便机器能像人脑那样简洁灵活的做出相应的判断，从而提高自动识别和控制模糊现象的效率。这样，就需要寻找一种描述和加工模糊信息的数学工具，这就推动数学家深入研究模糊数学。所以，模糊数学的产生是有其科学技术与数学发展的必然性。
模糊数学的研究内容
1965年，美国控制论专家、数学家查德发表了论文《模糊 *** 》，标志着模糊数学这门学科的诞生。
模糊数学的研究内容主要有以下三个方面：
第一，研究模糊数学的理论，以及它和精确数学、随机数学的关系。察德以精确数学 *** 论为基础，并考虑到对数学的 *** 概念进行修改和推广。他提出用“模糊 *** ”作为表现模糊事物的数学模型。并在“模糊 *** ”上逐步建立运算、变换规律，开展有关的理论研究，就有可能构造出研究现实世界中的大量模糊的数学基础，能够对看来相当复杂的模糊系统进行定量的描述和处理的数学方法。
在模糊 *** 中，给定范围内元素对它的隶属关系不一定只有“是”或“否”两种情况，而是用介于0和1之间的实数来表示隶属程度，还存在中间过渡状态。比如“老人”是个模糊概念，70岁的肯定属于老人，它的从属程度是 1，40岁的人肯定不算老人，它的从属程度为 0，按照查德给出的公式，55岁属于“老”的程度为0.5，即“半老”，60岁属于“老”的程度0.8。查德认为，指明各个元素的隶属 *** ，就等于指定了一个 *** 。当隶属于0和1之间值时，就是模糊 *** 。
第二，研究模糊语言学和模糊逻辑。人类自然语言具有模糊性，人们经常接受模糊语言与模糊信息，并能做出正确的识别和判断。
为了实现用自然语言跟计算机进行直接对话，就必须把人类的语言和思维过程提炼成数学模型，才能给计算机输入指令，建立和是的模糊数学模型，这是运用数学方法的关键。查德采用模糊 *** 理论来建立模糊语言的数学模型，使人类语言数量化、形式化。
如果我们把合乎语法的标准句子的从属函数值定为1，那么，其他文法稍有错误，但尚能表达相仿的思想的句子，就可以用以0到1之间的连续数来表征它从属于“正确句子”的隶属程度。这样，就把模糊语言进行定量描述，并定出一套运算、变换规则。目前，模糊语言还很不成熟，语言学家正在深入研究。
人们的思维活动常常要求概念的确定性和精确性，采用形式逻辑的排中律，既非真既假，然后进行判断和推理，得出结论。现有的计算机都是建立在二值逻辑基础上的，它在处理客观事物的确定性方面，发挥了巨大的作用，但是却不具备处理事物和概念的不确定性或模糊性的能力。
为了使计算机能够模拟人脑高级智能的特点，就必须把计算机转到多值逻辑基础上，研究模糊逻辑。目前，模糊罗基还很不成熟，尚需继续研究。
第三，研究模糊数学的应用。模糊数学是以不确定性的事物为其研究对象的。模糊 *** 的出现是数学适应描述复杂事物的需要，查德的功绩在于用模糊 *** 的理论找到解决模糊性对象加以确切化，从而使研究确定性对象的数学与不确定性对象的数学沟通起来，过去精确数学、随机数学描述感到不足之处，就能得到弥补。在模糊数学中，目前已有模糊拓扑学、模糊群论、模糊图论、模糊概率、模糊语言学、模糊逻辑学等分支。
模糊数学的应用
模糊数学是一门新兴学科，它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面。在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。然而模糊数学最重要的应用领域是计算机职能，不少人认为它与新一代计算机的研制有密切的联系。
目前，世界上发达国家正积极研究、试制具有智能化的模糊计算机，1986年日本山川烈博士首次试制成功模糊推理机，它的推理速度是1000万次/秒。1988年，我国汪培庄教授指导的几位博士也研制成功一台模糊推理机——分立元件样机，它的推理速度为1500万次/秒。这表明我国在突破模糊信息处理难关方面迈出了重要的一步。
模糊数学还远没有成熟，对它也还存在着不同的意见和看法，有待实践去检验。
什么是“模糊数学‘？
模糊数学又称Fuzzy 数学，是研究和处理模糊性现象的一种数学理论和方法。模糊性数学发展的主流是在它的应用方面。由于模糊性概念已经找到了模糊集的描述方式，人们运用概念进行判断、评价、推理、决策和控制的过程也可以用模糊性数学的方法来描述。例如模糊聚类分析、模糊模式识别、模糊综合评判、模糊决策与模糊预测、模糊控制、模糊信息处理等。扩展资料模糊数学为现代数学的基础，集合可以表现概念，把具有某种属性的东西的全体称为集合。现实生活中许多事物(或现象)的变化是过渡性的,没有明确的界限，如人长得高、矮、胖瘦等,都是模糊性的语言。正思通感围像具有模物性的特征，为了提高分类精度，在通感图像识别中，引人模糊数学方法是很有前景的。应当指出，在目前的技术条件下，并算机自动识别方法还无法代特目视解译方法。
模糊数学的研究内容
现代计算机的计算速度及贮存能力几乎达到了无与伦比的程度，它不仅可以解决复杂的数学问题，还可以参与控制航天飞机等。既然计算机有如此威力，那么为什么在判断和推理方面有时不如人脑呢？ 美国加利福尼亚大学Zadeh（扎德）教授仔细的研究了这个问题，以至于他在科研工作中经常回旋与“人脑思维”、“大系统”与“计算机”的矛盾之中。1965年，他发表了论文《模糊集合论》“隶属函数”这个概念来描述现象差异中的中间过渡，从而突破了古典集合论中属于或不属于的绝对关系。Zadeh教授这一开创性的工作，标志着模糊数学这门学科的诞生。模糊数学的研究内容主要有以下三个方面：第一，研究模糊数学的理论，以及它和精确数学、随机数学的关系。查德以精确数学集合论为基础，并考虑到对数学的集合概念进行修改和推广。他提出用“模糊集合”作为表现模糊事物的数学模型。并在“模糊集合”上逐步建立运算、变换规律，开展有关的理论研究，就有可能构造出研究现实世界中的大量模糊的数学基础，能够对看来相当复杂的模糊系统进行定量的描述和处理的数学方法。在模糊集合中，给定范围内元素对它的隶属关系不一定只有“是”或“否”两种情况，而是用介于0和1之间的实数来表示隶属程度，还存在中间过渡状态。比如“老人”是个模糊概念，70岁的肯定属于老人，它的从属程度是 1，40岁的人肯定不算老人，它的从属程度为 0，按照查德给出的公式，55岁属于“老”的程度为0.5，即“半老”，60岁属于“老”的程度0.8。查德认为，指明各个元素的隶属集合，就等于指定了一个集合。当隶属于0和1之间值时，就是模糊集合。第二，研究模糊语言学和模糊逻辑。人类自然语言具有模糊性，人们经常接受模糊语言与模糊信息，并能做出正确的识别和判断。为了实现用自然语言跟计算机进行直接对话，就必须把人类的语言和思维过程提炼成数学模型，才能给计算机输入指令，建立合适的模糊数学模型，这是运用数学方法的关键。查德采用模糊集合理论来建立模糊语言的数学模型，使人类语言数量化、形式化。如果我们把合乎语法的标准句子的从属函数值定为1，那么，其他近义的，以及能表达相仿的思想的句子，就可以用以0到1之间的连续数来表征它从属于“正确句子”的隶属程度。这样，就把模糊语言进行定量描述，并定出一套运算、变换规则。现时，模糊语言还很不成熟，语言学家正在深入研究。人们的思维活动常常要求概念的确定性和精确性，采用形式逻辑的排中律，即：非真即假，然后进行判断和推理，得出结论。现有的计算机都是建立在二值逻辑基础上的，它在处理客观事物的确定性方面，发挥了巨大的作用，但是却不具备处理事物和概念的不确定性或模糊性的能力。为了使计算机能够模拟人脑高级智能的特点，就必须把计算机转到多值逻辑基础上，研究模糊逻辑。现时，模糊逻辑还很不成熟，尚需继续研究。第三，研究模糊数学的应用。模糊数学是以不确定性的事物为其研究对象的。模糊集合的出现是数学适应描述复杂事物的需要，查德的功绩在于用模糊集合的理论找到解决模糊性对象加以确切化，从而使研究确定性对象的数学与不确定性对象的数学沟通起来，过去精确数学、随机数学描述感到不足之处，就能得到弥补。在模糊数学中，现今已有模糊拓扑学、模糊群论、模糊图论、模糊概率、模糊语言学、模糊逻辑学等分支。
