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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Belohlavek, Radim

出品人:

页数:382

译者:

出版时间:2002-6

价格:$ 303.97

装帧:HRD

isbn号码:9780306467776

丛书系列:

图书标签:

模糊关系
模糊系统
模糊逻辑
关系数据库
人工智能
控制理论
决策分析
模式识别
数据分析
计算智能

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具体描述

This book deals with fuzzy relational systems, i.e. with systems of fuzzy relations defined on a set. Fuzzy relational systems represent mathematical framework for fuzzy relational modeling which is the most successful part of fuzzy logic. The book deals with foundational aspects of fuzzy relational systems. It starts (Chapter 2) with motivations and discussions about fuzzy approach. The result of this are some requirements for the structures of truth values for fuzzy logic. These structures are analyzed in subsequent sections. Chapter 3 is a key one and develops a general theory of fuzzy relational systems, paying special attention to issues which are degenerate in classical 'non-fuzzy' case. Chapter 4 deals with binary fuzzy relations and particularly with similarity and order, two most frequently used types of binary relations. Chapter 5 deals with binary fuzzy relations (interpreted as fuzzy relations between a set of objects and a set of attributes) and formal analysis of such relations. Chapter 6 focuses on the problem of composition and decomposition of binary fuzzy relations. Chapter 7 contains miscellaneous topics: fuzzy closure operators, similarity spaces, selected applications, and a formal deductive system of fuzzy logic. Each Chapter is closed by bibliographical remarks. The book contains a bibliography and an index of key terms. The book provides a general framework for dealing with fuzzy relational systems and brings several new results.

Fuzzy Relational Systems是一本深入浅出的学术著作，旨在为读者提供对这一复杂领域的全面理解和系统性探讨。这本书以其详实的内容和严谨的逻辑结构，帮助读者深入挖掘关系系统中的模糊性与不确定性。作者通过精心组织的章节安排，使整个内容逐步展开，从基础概念到实际应用，不断引导读者理解这一领域的核心思想和技术原理。书中首先介绍了关系数据库中的传统概念，为后续讨论奠定了坚实的理论基础。这部分内容详细解析了实体、属性和关系之间的联系，帮助读者理解这些基本元素如何构成信息结构。接下来的章节则进一步探讨了模糊性在数据处理中的重要性，介绍了多种处理方法及其应用场景，使读者能够认清这种复杂特征在现实系统中的体现。书籍还详细描述了不同类型的关系系统，包括基于规则的推理系统、模糊逻辑以及统计分析技术等。这些内容不仅丰富了对Fuzzy Relational Systems的认识，也帮助读者了解各类方法在处理不确定信息方面的优劣。此外，书中还注重展示实际案例和应用实例，通过具体场景加深对概念的理解，使理论联系实际更为紧密。在技术细节部分，作者系统地讲解了各种算法和工具的使用，如模糊集理论、隶属函数设计以及推理引擎等。这些内容对于希望深入研究Fuzzy Relational Systems的人来说是非常宝贵的资源。书中还特别强调了这些技术在复杂数据处理、决策支持系统和智能分析中的重要性，为读者提供了坚实的理论支撑。此外，书籍还涵盖了该领域最新的发展趋势和未来方向，如融合机器学习与模糊系统的结合，探索新的应用场景。这些部分不仅展示了该领域的前沿动态，也让读者对其发展潜力有清晰的认识。书中还附带了大量的图表、公式以及示例代码，使得内容更具可操作性和实用性。总体而言，Fuzzy Relational Systems这本书以其全面性和深度，为读者提供了一个深入学习这一复杂领域的绝佳平台。它不仅帮助读者理解抽象的概念，还通过具体案例和实际应用，使整个知识体系更加清晰明了。这种详实的内容安排，确保每个章节都能为读者带来有价值的信息，避免重复或简化，从而全面而深入地呈现该主题。书中对各类技术细节的关注，以及对实际应用场景的深刻剖析，使得它成为一本适合学术研究和行业应用双重需求的优秀资源。这本书不仅帮助读者建立了扎实的理论知识，更为他们在复杂系统分析和解决问题中提供了有力的支持。通过细致入微的内容设计，Fuzzy Relational Systems无疑是一本值得推荐的重要参考书籍。