目錄
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 模糊集概述 3
1.3 直覺(jué)模糊集 6
1.3.1 直覺(jué)模糊集的形成與發(fā)展 6
1.3.2 直覺(jué)模糊集的基本概念 8
1.3.3 直覺(jué)模糊集的基本運(yùn)算 8
1.3.4 直覺(jué)模糊集的截集 9
1.3.5 直覺(jué)模糊集截集的性質(zhì)及核 11
1.3.6 直覺(jué)模糊集的特點(diǎn) 12
1.4 拓展模糊集之間的若干等價(jià)變換 13
1.4.1 L-模糊集與L-直覺(jué)模糊集 13
1.4.2 區(qū)間值模糊集與區(qū)間值直覺(jué)模糊集 14
1.4.3 Vague集與直覺(jué)模糊集 15
1.4.4 直覺(jué)模糊集到模糊集的變換 17
1.4.5 拓展模糊集之間的變換 17
1.4.6 討論 20
參考文獻(xiàn) 20
第2章 直覺(jué)模糊集的擴(kuò)展運(yùn)算 28
2.1 IFS非隸屬度函數(shù)的確定方法 28
2.1.1 非隸屬度函數(shù)的規(guī)范性確定方法 28
2.1.2 基于優(yōu)先關(guān)系定序法的IFS非隸屬度函數(shù)確定方法 34
2.1.3 基于對(duì)比平均法的IFS非隸屬度函數(shù)確定方法 38
2.1.4 基于絕對(duì)比較法的IFS非隸屬度函數(shù)確定方法 42
2.2 IFS到模糊集的轉(zhuǎn)換方法 46
2.2.1 現(xiàn)有轉(zhuǎn)換方法分析 46
2.2.2 差值修正法 48
2.2.3 算例分析 50
2.3 直覺(jué)模糊算子 51
2.3.1 操作算子 51
2.3.2 語(yǔ)義算子 52
2.4 IFS時(shí)態(tài)邏輯算子及擴(kuò)展運(yùn)算性質(zhì) 53
2.4.1 時(shí)態(tài)邏輯算子 54
2.4.2 擴(kuò)展運(yùn)算 55
2.5 IFS分解定理 58
2.6 本章小結(jié) 60
參考文獻(xiàn) 60
第3章 直覺(jué)模糊度量與直覺(jué)模糊熵 62
3.1 直接模糊集的幾何解釋 62
3.2 直覺(jué)模糊集之間的距離 63
3.2.1 IFS之間的距離 63
3.2.2 基于Hausdorff測(cè)度的IFS之間的距離 65
3.2.3 改進(jìn)的IFS之間的距離 67
3.3 直覺(jué)模糊集之間的相似度 71
3.3.1 IFS之間的相似度 72
3.3.2 基于Hausdorff測(cè)度和基于Lp測(cè)度的相似度 74
3.3.3 改進(jìn)的IFS之間的相似度 76
3.4 具有傾向性的直覺(jué)模糊相似度 77
3.4.1 直覺(jué)模糊相似度量的三維表示 78
3.4.2 現(xiàn)有直覺(jué)模糊相似度量的問(wèn)題 79
3.4.3 直覺(jué)模糊相似度量的公理化定義 80
3.4.4 具有傾向性的直覺(jué)模糊相似度量 81
3.4.5 算例分析 83
3.5 直覺(jué)模糊集相異度度量方法 84
3.5.1 直覺(jué)模糊集相異度定義 85
3.5.2 直覺(jué)模糊集相異度度量公式 85
3.5.3 算例分析 88
3.6 一類直覺(jué)模糊熵的構(gòu)造方法 90
3.6.1 直覺(jué)模糊熵的幾何解釋 90
3.6.2 直覺(jué)模糊熵的構(gòu)造 91
3.6.3 算例分析 94
3.6.4 討論 95
3.7 本章小結(jié) 95
參考文獻(xiàn) 96
第4章 直覺(jué)模糊關(guān)系與直覺(jué)模糊聚類 98
4.1 直覺(jué)模糊關(guān)系 98
4.2 直覺(jué)模糊合成運(yùn)算 100
4.2.1 直覺(jué)模糊集T-范數(shù)與S-范數(shù) 100
4.2.2 直覺(jué)模糊關(guān)系的合成運(yùn)算 102
4.3 直覺(jué)模糊關(guān)系的性質(zhì) 104
4.3.1 直覺(jué)模糊關(guān)系的自反性 104
4.3.2 直覺(jué)模糊關(guān)系的對(duì)稱性 105
4.3.3 直覺(jué)模糊關(guān)系的傳遞性 106
4.4 直覺(jué)模糊相似關(guān)系與等價(jià)關(guān)系 107
4.5 基于直覺(jué)模糊等價(jià)關(guān)系的聚類 108
4.5.1 直覺(jué)模糊相似矩陣的構(gòu)造 109
4.5.2 聚類算法步驟 110
4.5.3 算例分析 111
4.6 直覺(jué)模糊C均值聚類（IFCM） 113
4.6.1 模糊C均值聚類（FCM） 113
4.6.2 直覺(jué)模糊數(shù)的模糊C均值聚類（IFCM1） 117
4.6.3 普通集合的直覺(jué)模糊C均值聚類（IFCM2） 119
4.6.4 直覺(jué)模糊集合的直覺(jué)模糊C均值聚類（IFCM3） 122
4.6.5 直覺(jué)模糊集合的模糊C均值聚類（IFCM4） 124
4.6.6 算例分析 126
4.7 基于目標(biāo)函數(shù)的直覺(jué)模糊聚類方法 129
4.7.1 直覺(jué)模糊聚類算法 129
4.7.2 直覺(jué)模糊聚類初始化方法 133
4.7.3 直覺(jué)模糊聚類有效性分析 137
4.8 本章小結(jié) 141
參考文獻(xiàn) 142
第5章 直覺(jué)模糊推理與規(guī)則庫(kù)檢驗(yàn) 145
5.1 真值合成方法 145
5.2 直覺(jué)模糊條件推理 146
5.2.1 蘊(yùn)涵式直覺(jué)模糊推理 146
5.2.2 條件式直覺(jué)模糊推理 147
5.2.3 多重式直覺(jué)模糊推理 148
5.2.4 多維式直覺(jué)模糊推理 148
5.2.5 多重多維式直覺(jué)模糊推理 149
5.2.6 討論 149
5.3 條件推理中的可信度傳播 149
5.3.1 典型直覺(jué)模糊推理中的可信度 150
5.3.2 加權(quán)直覺(jué)模糊推理中的可信度 150
5.3.3 狹義直覺(jué)模糊推理中的可信度 150
5.3.4 討論 151
5.4 直覺(jué)模糊近似推理方法 151
5.4.1 直覺(jué)模糊取式推理 152
5.4.2 直覺(jué)模糊拒式推理 153
5.4.3 直覺(jué)模糊假言推理 154
5.4.4 討論 155
5.5 真值限定的直覺(jué)模糊推理方法 155
5.5.1 直覺(jué)模糊邏輯轉(zhuǎn)換規(guī)則 155
5.5.2 真值限定推理方法 155
5.5.3 算例分析 157
5.5.4 討論 159
5.6 基于直覺(jué)模糊邏輯的插值推理方法 159
5.6.1 直覺(jué)模糊邏輯及命題演算 159
5.6.2 直覺(jué)模糊拒式插值推理 160
5.6.3 直覺(jué)模糊取式插值推理 164
5.6.4 直覺(jué)模糊假言插值推理 164
5.6.5 討論 167
5.7 基于包含度的直覺(jué)模糊推理方法 167
5.7.1 基于蘊(yùn)涵算子的包含度 168
5.7.2 基于集合基數(shù)的包含度 169
5.7.3 基于包含度的直覺(jué)模糊相似度 170
5.7.4 基于包含度的直覺(jué)模糊推理方法 173
5.7.5 討論 175
5.8 基于數(shù)值擬合的直覺(jué)模糊近似推理方法 175
5.8.1 數(shù)值擬合方法 176
5.8.2 推理規(guī)則 176
5.8.3 直覺(jué)模糊集的近似推理 177
5.8.4 算例分析 178
5.9 基于直覺(jué)模糊相似度量的近似推理方法 179
5.9.1 基本思路 179
5.9.2 近似推理方法 180
5.9.3 算例分析 181
5.10 直覺(jué)模糊推理的規(guī)則庫(kù)檢驗(yàn)方法 181
5.10.1 規(guī)則完備性 182
5.10.2 規(guī)則互作用性 182
5.10.3 規(guī)則相容性 186
5.10.4 實(shí)例分析 187
5.11 本章小結(jié) 189
參考文獻(xiàn) 189
第6章 直覺(jué)模糊綜合評(píng)判、決策與規(guī)劃 191
6.1 直覺(jué)模糊綜合評(píng)判 191
6 1.1 三角模、記分函數(shù)法、模糊運(yùn)算的選取 191
6.1.2 基于可能度排序的直覺(jué)模糊綜合評(píng)判模型 196
6.1.3 基于評(píng)判函數(shù)的直覺(jué)模糊綜合評(píng)判模型 197
6.2 直覺(jué)模糊決策模型與方法 200
6.2.1 直覺(jué)模糊偏好信息的多屬性決策方法 200
6.2.2 直覺(jué)模糊環(huán)境下的多屬性決策模型 204
6.2.3 算例一 208
6.2.4 算例二 208
6.3 直覺(jué)模糊規(guī)劃模型與方法 210
6.3.1 模糊規(guī)劃 210
6.3.2 Plamen直覺(jué)模糊規(guī)劃 212
6.3.3 二階段直覺(jué)模糊規(guī)劃模型 213
6.3.4 基于DE的二階段直覺(jué)模糊規(guī)劃算法 215
6.3.5 加權(quán)直覺(jué)模糊多目標(biāo)規(guī)劃模型 217
6.3.6 算例三 218
6.3.7 算例四 223
6.4 本章小結(jié) 224
參考文獻(xiàn) 225
第7章 基于直覺(jué)模糊推理的數(shù)據(jù)挖掘 228
7.1 數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)理論及方法 228
7.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的基本概念 228
7.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域 231
7.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的基本技術(shù) 232
7.2 直覺(jué)模糊推理 236
7.2.1 直覺(jué)模糊蘊(yùn)涵關(guān)系 237
7.2.2 單前件單規(guī)則的直覺(jué)模糊推理 240
7.2.3 多前件單規(guī)則的直覺(jué)模糊推理 243
7.2.4 多前件多規(guī)則的直覺(jué)模糊推理 244
7.3 直覺(jué)模糊推理系統(tǒng) 246
7.3.1 Mamdani直覺(jué)模糊推理系統(tǒng) 247
7.3.2 Sugeno直覺(jué)模糊推理系統(tǒng) 249
7.3.3 討論 253
7.4 基于直覺(jué)模糊推理的數(shù)據(jù)挖掘 253
7.4.1 數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題描述 253
7.4.2 屬性的隸屬度函數(shù)和非隸屬度函數(shù)的建立 254
7.4.3 數(shù)據(jù)挖掘中的直覺(jué)模糊推理算法 254
7.4.4 仿真實(shí)例 259
7.4.5 算法分析 262
7.4.6 討論 262
7.5 基于自適應(yīng)直覺(jué)模糊推理的數(shù)據(jù)挖掘 262
7.5.1 自適應(yīng)神經(jīng)-直覺(jué)模糊推理系統(tǒng) 263
7.5.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 263
7.5.3 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 265
7.5.4 仿真實(shí)例 270
7.5.5 算法檢驗(yàn) 271
7.5.6 算法對(duì)比分析 272
7.5.7 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 272
7.5.8 討論 276
7.6 本章小結(jié) 276
參考文獻(xiàn) 277
索引 278