內容簡介
本書主要介紹第二代專家系統——模糊專家系統的基本概念和原理。全書共分九章，第一章敘述了模糊專家系統的基本概念以及它與傳統專家系統的區別，第二章和第三章給出了模糊數的基本處理方法以及T-運算元的用途，這是全書討論模糊專家系統的理論基礎。第四章至第九章分別討論了模糊數據的綜合處理，規則匹配的各種計算方法，規則或結論的組合，以及模糊蘊含運算元與選言推理，這些章節的內容可以看作是前三章所討論的理論的套用。
本書可作為計算機科學系、自動控制系、信息工程系等高年級學生、研究生的教材或參書，也可供從事人工智慧和知識工程研究的科技工作者參考。
作者簡介
李凡，男，1943年8月生。湖北省潛江市人，華中理工大學計算機科學與工程系教授。1967年畢業於華中工學院。1978年以來執教計算機系本科生與研究生的“計算機組成原理”、“資料庫技術”、“人工智慧”、“知識工程與模糊專家系統”等課程；主持和作為成員參加了多項科研；致力於認知科學、人工智慧、神經網路、知識工程、專家系統、近似(模糊)推理及非單調推理和常識推理的理論與套用研究。目前正承擔國家自然科學基金資助項目的研究。已出版專著3部。教材1部。在國內外發表論文50多篇。
目錄
第一章 從傳統專家系統到模糊專家系統
1.1 傳統的專家系統
1.2 模糊專家系統
1.3 幾種主要的模糊推理方法
第二章 專家系統中的模糊數
2.1 置信區間
2.2 模糊數
2.3 模糊數的加法運算
2.4 模糊數的乘法運算
2.5 模糊數的取大和取小運算
2.6 模糊數的卷積
2.7 L—R模糊數
2.8 三角模糊數
2.9 兩個模糊數之問的距離
第三章 T一運算元與模糊推理
3.1 T-運算元的定義
3.2 一些典型的T一算予
3.3 T-運算元的性質
3.4 基於T一運算元的模糊推理方法
3.5 生成T一運算元的方法
第四章 模糊數據的綜合處理
4.1 非模糊數據的綜合
4.2 隸屬函式的計算
4.3 語言近似
4.4 變差計算
第五章 模糊產生式規則的匹配計算
5.1前件與事實之間的真值關係
5.2 匹配程度的計算
5.3 與其他匹配計算方法的比較
5.4 幾個例子
第六章 加權模糊匹配的計算方法
6.1 模糊模式匹配
6.2 匹配計算
6.3 重要性的處理
6.4 可變權的處理
6.5 模糊部分匹配
第七章 不確定性的更新計算
7.1 不確定性的表示
7.3 知識庫的管理
第八章 規則或結論的組合
8.1 概述
8.2 採用單個規則的推理
8.3 擴展和減縮推理
8.4 規則或結論的組合
8.5 一個實際例子
第九章 模糊蘊含運算元與選言推理
9.1 模糊蘊含運算元
9.2 合成推理規則的擴展
9.3 廣義的選言推理
參考文獻
