模糊信息分析与应用

第一章 绪论 1

1 信息科学的发展与特征 1

2 大(复杂)系统分析问题 2

3 发展方向 4

第二章 准备知识 6

1 集合论及其运算 6

2 模糊子集的概念 8

3 模糊子集的运算 10

4 模糊关系 11

5 似然推理 13

1 模糊数学的实践基础 14

第三章 模糊信息处理的基础理论 14

2 确定隶属函数的原则 17

3 概念扩充 22

4 语言变量 24

5 可能性理论 25

6 可能性分布与可能性公理 29

7 近似推理的合成规则 33

第四章 模糊信息分析 36

1 信息的定义 36

2 模糊信息的范畴 39

3 模糊信息的特征 41

第五章 模式识别 43

1 什么是我们所指的模式识别 43

2 研究模式识别的种种方法 44

3 模式识别中的模糊信息处理方法 45

4 模糊聚类的动态聚类方法 48

5 基于模糊划分的模糊聚类方法 59

6 基于识别算法的模式识别 66

第六章 运筹学 79

1 运筹学中的模糊信息问题 79

2 模糊综合评判 81

3 模糊规划 90

4 模糊决策 106

第七章 近似推理 124

1 推理的两种模型和分类 124

2 因果律模糊关系型近似推理模型 129

3 模糊逻辑推理模型 144

第八章 实用算例 153

1 模糊信息分析法在国内外地震工程学及地质灾害学中的应用概况 153

2 地震峰值加速度预测 159

3 震中烈度识别 177

4 地震震害面积估计 185

5 地震活动断裂定量分析 190

6 砂土液化势判别 201

7 饱和土(包括轻亚粘土及砂土)震动液化势评价 211

8 斜坡稳定性分析及场地震害预测 217

9 建筑物震害贴近类比预测(70) 221

参考文献 228