Fuzzy Sets and Fuzzy Logic pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:George J. Klir

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:1995-5-11

价格:GBP 75.94

装帧:Paperback

isbn号码:9780131011717

丛书系列:

图书标签:

• 不确定性
• Fuzzy Sets
• Fuzzy Logic
• Intelligent Systems
• Control Theory
• Artificial Intelligence
• Operations Research
• Decision Making
• Operations Research
• Machine Learning

《模糊集与模糊逻辑》 本书深度探讨了模糊集和模糊逻辑这两个核心概念，旨在为读者提供一个全面而严谨的理论框架，并展示其在解决复杂现实问题中的强大应用潜力。 第一部分：模糊集理论的基石 本部分将奠定读者对模糊集理论理解的基础。我们将从模糊集的基本概念入手，深入剖析其与传统经典集合的区别与联系。读者将学习到模糊集是如何通过隶属度函数来描述事物的不确定性和模糊性的，而不仅仅是简单的“属于”或“不属于”。我们将详细介绍不同类型的隶属度函数，如三角隶属度函数、梯形隶属度函数、高斯隶属度函数等，并探讨它们的特性和适用场景。 接着，我们将深入研究模糊集的运算，包括模糊并、模糊交、模糊补等。这些运算是在模糊集合上进行的，它们并非简单的集合论中的对应运算，而是基于模糊逻辑中的蕴涵和隶属度。我们将详细阐述各种模糊隶属度算子（如t-范数和t-合取）的定义、性质及其对模糊集运算结果的影响。 此外，本部分还将介绍模糊集合的各种基本性质，如模糊集合的包含、相等、模糊并、模糊交的性质，以及模糊集合的空集和全集等概念。读者将理解模糊集如何在数学上保持逻辑的一致性，同时又能够灵活地处理模糊信息。 第二部分：模糊逻辑的原理与推理 在理解了模糊集理论后，本部分将重点转向模糊逻辑。我们将从模糊命题及其真值开始，探讨模糊命题如何使用模糊集来表示其真值，从而摆脱二值逻辑的束缚。读者将学习到如何将自然语言中的模糊描述（如“很高”、“有点冷”）转化为数学化的模糊命题。 本部分的核心内容之一是模糊蕴涵的定义和性质。我们将深入探讨不同的模糊蕴涵算子（如Mamdani蕴涵、Larsen蕴涵、Godel蕴涵等），并分析它们在推理过程中扮演的角色。模糊推理是模糊逻辑的核心能力，我们将详细介绍基于模糊规则的推理机制，包括模糊前提的评估、模糊规则的激活以及模糊结论的聚合。 我们将重点介绍两种主要的模糊推理方法： Mamdani模糊推理： 这种方法通过对模糊规则进行“截断”或“缩放”来处理模糊前提，然后将所有激活的模糊规则的输出进行“聚合”，最终得到一个模糊输出。我们将详细讲解隶属度函数的截断和膨顶（或称膨胀）过程，以及如何使用最大-最小（Max-Min）或最大-和（Max-Avg）等聚合方法。 Sugeno模糊推理： 这种方法则使用更简洁的线性函数或常数来表示模糊规则的结论，从而使得推理过程更加高效，并且可以直接输出清晰的数值，方便后续处理。我们将分析Sugeno模型的结构，以及如何通过输入和输出之间的关系来确定模型的参数。 此外，本部分还将探讨模糊逻辑中的量词（如“所有”、“存在”、“大多数”）是如何被模糊化的，以及它们在模糊推理中的作用。 第三部分：模糊系统设计与应用 在掌握了模糊集和模糊逻辑的理论基础后，本部分将聚焦于如何利用这些工具构建实际的模糊系统。我们将详细介绍模糊控制器的设计流程，包括： 输入/输出模糊化： 如何根据被控对象的特性和控制目标，选择合适的隶属度函数来模糊化输入和输出变量。 模糊规则库的构建： 如何根据专家的知识、经验或数据驱动的方法，设计出一套完整的模糊控制规则，这些规则通常以“IF-THEN”的形式表达。 推理引擎的设计： 如何实现模糊推理过程，将模糊化后的输入通过模糊规则库进行推理，产生模糊输出。 输出去模糊化： 如何将模糊输出转化为清晰的控制信号，以便执行机构能够理解和执行。我们将介绍重心法（Centroid Method）、最大隶属度法（Max Membership Method）、平局法（Mean of Maxima Method）等常用的去模糊化技术。 本书将通过大量的实例来展示模糊系统在各个领域的应用，包括： 模糊控制： 详细分析模糊控制器在洗衣机、空调、汽车制动系统（ABS）、机器人控制等领域的成功案例，并探讨其相对于传统控制方法的优势。 决策支持系统： 如何利用模糊逻辑来处理不确定和模糊的决策信息，构建更智能的决策支持工具。 模式识别与图像处理： 模糊集和模糊逻辑在图像分割、特征提取、目标识别等方面的应用。 专家系统： 如何将模糊逻辑融入专家系统，使其能够处理和模拟人类专家的模糊推理能力。 其他新兴应用： 涉及金融预测、医疗诊断、自然语言处理等领域。 第四部分：高级主题与展望 为了进一步拓宽读者的视野，本部分将介绍一些更高级的模糊集和模糊逻辑相关主题： 区间值模糊集和直觉模糊集： 探讨比标准模糊集更强的表达能力，能够同时考虑对象的犹豫度和拒绝度。 模糊关系与模糊图： 介绍模糊关系在建模模糊依赖和联系方面的作用。 模糊神经网络与遗传算法的结合： 讨论如何将模糊逻辑与其他智能计算技术相结合，以提高系统的性能和鲁棒性。 模糊集与概率的联系： 探讨模糊性与随机性的区别与联系。 最后，我们将对模糊集与模糊逻辑的未来发展趋势进行展望，包括其在人工智能、大数据分析、物联网等前沿技术中的潜在影响，以及研究中尚未解决的问题和挑战。 本书力求以清晰的逻辑、严谨的数学推导和丰富的实例，帮助读者深入理解模糊集和模糊逻辑的精髓，并为他们解决现实世界中的复杂问题提供有力的工具和方法。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我发现这本书最令人称道之处在于它能够将“模糊逻辑”这一相对抽象的概念，与我们日常生活中的经验和直觉巧妙地联系起来。作者没有一开始就陷入冗长的公式推导，而是从人类认知模式的本质出发，探讨了传统二值逻辑（非此即彼）在处理现实世界中的局限性。通过对“热”、“冷”、“快”、“慢”等模糊词语的分析，我才意识到，我们的大脑在做判断时，其实早已运用了类似模糊逻辑的机制。这本书的引人之处在于，它通过详细的案例分析，展示了如何将这种模糊的语言转化为可计算的数学模型。例如，书中对“空调温度控制”的分析，就让我大开眼界。如何根据“当前温度”和“设定温度”之间的“差距”来决定“制冷量”，这其中涉及的“差值大”、“差值小”、“合适”等模糊概念，作者都一一进行了数学化描述，并给出了清晰的逻辑推理过程。这种将模糊的、经验性的知识转化为严谨的、可操作的算法的过程，让我对人工智能和自动化系统有了全新的认识。它不仅仅是一本理论书，更像是一本启迪思维的书，让我开始重新审视我们习以为常的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引我了。那柔和的渐变色，从深邃的蓝过渡到温暖的橙，仿佛在诉说着一种未知的、充满魅力的数学理论。我一直对那些能够量化模糊不清事物的学科抱有浓厚的兴趣，而“模糊集”这个词本身就充满了神秘感和吸引力。翻开书页，第一眼看到的是清晰排版的文字和精美的图表，这让我对接下来的阅读充满了期待。作为一名初学者，我最担心的是理论的枯燥和抽象，但这本书的开篇章节，通过生动的生活化例子，将模糊集的概念巧妙地引入，让我这个完全没有接触过相关知识的人也能迅速理解。它并没有直接抛出复杂的数学公式，而是从人们日常生活中“大概”、“差不多”、“有点”这类模糊的描述出发，循序渐进地构建起模糊集的理论框架。我尤其欣赏作者在解释“隶属度”这个核心概念时所使用的类比，比如描述一个人“高”的程度，不同人有不同的标准，而模糊集恰恰能捕捉到这种主观性和连续性。书中的一些插图也恰到好处，用图形化的方式展示了不同模糊集的形状和运算，让抽象的数学概念变得具象化，极大地降低了学习门槛。读到这里，我感觉自己已经打开了一扇通往新世界的大门，迫不及待地想探索下去，看看这种“模糊”的数学语言究竟能解决哪些现实问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常合理，让我这个对“模糊逻辑”完全陌生的读者能够循序渐进地掌握核心概念。开篇部分花费了大量篇幅来介绍模糊集的基本理论，包括隶属函数、模糊集合的运算（如并集、交集、补集）以及模糊集合的表示方法。作者在讲解每一个概念时，都辅以大量的实例，从简单的集合操作到更复杂的概念，都通过清晰易懂的比喻和图示进行说明。我尤其喜欢它对“模糊关系”的讲解，将不同概念之间的模糊联系用矩阵的形式展现出来，这让我第一次直观地理解了人类思维中那种“关联性”是如何被数学化的。书中还引入了一些模糊集在实际应用中的例子，虽然这些例子在开篇部分还没有深入展开，但已经足够激发我的兴趣，让我看到了理论的价值。例如，它提到了模糊集在故障诊断、专家系统中的应用，这些都让我感到非常兴奋，因为我一直希望找到能够解决实际复杂问题的工具。作者的写作风格非常严谨，但又不失生动，他善于用浅显的语言解释深奥的理论，并且在关键之处会反复强调，确保读者能够真正理解。总而言之，这本书为我打下了坚实的基础，让我对后续更深入的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够“模拟”人类思维的学科充满好奇，而“模糊逻辑”无疑是其中的佼佼者。这本书恰好满足了我这方面的需求，并且在内容上提供了非常详尽的阐述。作者从模糊集的数学基础讲起，包括隶属函数的定义、模糊集的运算以及模糊集的表示方法，这些都为后续的模糊逻辑应用打下了坚实的基础。我尤其对书中关于“模糊推理”的讲解印象深刻，它通过“IF-THEN”规则来构建模糊推理系统，并将这种推理过程通过图形化方式展示出来，让我能够清晰地理解模糊逻辑是如何进行决策的。此外，书中还深入探讨了模糊逻辑在各个领域的应用，例如在模式识别、故障诊断、决策支持等方面的应用，这些都让我看到了模糊逻辑强大的实用价值。读完这本书，我感觉自己不仅掌握了模糊逻辑的理论知识，更重要的是，我对如何用一种更加灵活和贴近现实的方式来处理不确定性问题有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常棒，作者以一种非常引人入胜的方式，引导读者从认识模糊性的普遍性开始，逐步深入到模糊集和模糊逻辑的数学理论。我非常喜欢书中对“模糊测量”的探讨，它如何处理那些无法用精确数值来表达的量，例如“满意度”、“风险程度”等，这些都是我们在现实生活中经常遇到的问题。书中还通过大量的示例，展示了模糊逻辑在各个领域的应用，比如在医学诊断、金融风险评估、模式识别等方面，都展现出了其独特的优势。我特别欣赏书中对“模糊控制”的讲解，它如何通过模糊规则来模拟人类的直观经验，并将其转化为机器的控制指令，这让我对自动化和智能控制有了更深刻的理解。这本书的语言风格非常流畅，即使在处理复杂的数学概念时，也能够保持清晰易懂。

评分☆☆☆☆☆

在阅读这本书的过程中，我逐渐认识到“模糊逻辑”不仅仅是一种数学工具，更是一种能够帮助我们更好地理解和描述现实世界复杂性的哲学思想。作者在开篇部分，对传统二值逻辑的局限性进行了深刻的剖析，并引入了模糊集的概念，强调了“部分属于”的理念。我尤其被书中关于“模糊关系”的讲解所吸引，它如何将不同概念之间的模糊关联性用数学化的方式表达出来，这让我对人类思维的联想和类比有了更深的理解。书中还穿插了大量的实际应用案例，从模糊控制在家电领域的应用，到模糊决策在金融风险评估中的应用，都展现了模糊逻辑强大的生命力和广泛的应用前景。这本书的写作风格严谨而又不失趣味性，作者善于用简洁的语言解释复杂的概念，并且在关键之处都会进行反复强调，确保读者能够真正掌握知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于想要深入了解“模糊逻辑”的读者来说，无疑是一本不可多得的宝藏。作者从模糊集的基础理论讲起，内容涵盖了隶属函数的定义、模糊集的运算以及模糊集的表示方法。我尤其欣赏书中对“模糊推理”部分的讲解，它通过“IF-THEN”规则来构建模糊推理系统，并将这种推理过程通过图示化方式展示出来，让我能够清晰地理解模糊逻辑是如何进行决策的。此外，书中还深入探讨了模糊逻辑在各个领域的应用，例如在模式识别、故障诊断、决策支持等方面的应用，这些都让我看到了模糊逻辑强大的实用价值。读完这本书，我感觉自己不仅掌握了模糊逻辑的理论知识，更重要的是，我对如何用一种更加灵活和贴近现实的方式来处理不确定性问题有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的购买初衷，是希望能够系统地了解“模糊逻辑”在人工智能和决策科学中的应用。而这本书在这一点上，可以说远远超出了我的预期。它在理论阐述上，非常注重逻辑性和系统性，从模糊集的基础理论，到模糊推理的各种方法，再到模糊控制系统的设计，都进行了详尽的介绍。我特别欣赏书中对“模糊推理”部分的讲解，它通过“IF-THEN”规则的形式，模拟了人类专家的决策过程，并通过一系列的隶属度计算和反模糊化处理，最终得出清晰的输出结果。书中的图示和流程图，将复杂的推理过程可视化，大大增强了理解的效率。我尤其对其中关于“决策支持系统”的案例分析印象深刻，它展示了如何利用模糊逻辑来处理不确定和不精确的信息，从而做出更优化的决策。这本书的价值不仅在于其理论的深度，更在于其解决实际问题的能力。它让我明白，为什么在很多复杂系统中，传统的精确算法会显得力不从心，而模糊逻辑却能游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我来说，不仅仅是一本关于“模糊集”和“模糊逻辑”的学术著作，更是一次关于如何理解和描述不确定性的思维之旅。作者以一种非常引人入胜的方式，引导读者从认识模糊性的普遍性开始，逐步深入到模糊集和模糊逻辑的数学理论。我非常喜欢书中对“模糊测量”的探讨，它如何处理那些无法用精确数值来表达的量，例如“满意度”、“风险程度”等，这些都是我们在现实生活中经常遇到的问题。书中还通过大量的示例，展示了模糊逻辑在各个领域的应用，比如在医学诊断、金融风险评估、模式识别等方面，都展现出了其独特的优势。我特别欣赏书中对“模糊控制”的讲解，它如何通过模糊规则来模拟人类的直观经验，并将其转化为机器的控制指令，这让我对自动化和智能控制有了更深刻的理解。这本书的语言风格非常流畅，即使在处理复杂的数学概念时，也能够保持清晰易懂。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于，它能够将抽象的数学概念，通过生动形象的语言和案例，转化为易于理解的知识。作者在讲解“模糊集”的定义时，并没有直接抛出数学公式，而是从我们日常生活中对“大”、“小”、“高”、“矮”等模糊概念的感知出发，循序渐进地引导读者理解“隶属度”这一核心概念。我尤其喜欢书中对“模糊逻辑推理”的讲解，它通过“IF-THEN”规则的建立，将人类专家的经验知识转化为可计算的模型，并通过反模糊化处理，输出精确的控制指令或决策。例如，书中关于“自动驾驶”的案例，就生动地展示了模糊逻辑如何处理复杂多变的交通状况，并做出相应的驾驶决策。这种将模糊的、直观的知识转化为精确的、可执行的算法的过程，让我对人工智能和自动化系统有了更深刻的认识。这本书不仅传授了理论知识，更重要的是，它启发了我如何用一种更加灵活和富有创造性的方式来解决问题。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆