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第一章 绪论1

1.1 空间信息技术1

1.2 模糊数学的诞生与发展2

1.3 模糊不确定性与随机不确定性3

1.4 模糊信息处理在空间信息技术中的部分应用5

第二章 模糊集合与模糊关系8

2.1 模糊集合及其运算8

2.2 模糊矩阵13

2.3 模糊关系15

2.4 模糊关系的合成18

2.5 模糊关系方程20

第三章 模糊逻辑与模糊推理29

3.1 二值逻辑的基本知识29

3.2 多值逻辑31

3.3 模糊逻辑34

3.4 模糊推理39

3.5 模糊逻辑与模糊推理在图像压缩中的应用42

4.1 模糊事件的概率47

第四章 模糊概率与可能性理论47

4.2 模糊概率在矿产预测中的应用51

4.3 可能性理论简介53

4.4 可能性测度55

第五章 模糊聚类与模糊模式识别59

5.1 模糊聚类的统计量59

5.2 模糊聚类的传递闭包法66

5.3 模糊聚类的图论法71

5.4 模糊聚类的ISODATA法75

5.5 模糊聚类在空间信息技术中的应用举例79

5.6 模糊模式识别85

第六章 模糊神经网络与模糊专家系统91

6.1 人工神经元的基本模型91

6.2 几种常用的神经网络94

6.3 模糊神经元及模糊神经网络103

6.4 模糊神经网络的应用106

6.5 模糊专家系统概述119

7.1 模糊综合评判的数学模型122

第七章 模糊综合评判与模糊决策122

7.2 模糊综合评判中几种数学模型的实质129

7.3 多层次模糊综合评判132

7.4 基于模糊集重心的模糊综合评判143

7.5 综合评判的模糊神经网络方法145

7.6 模糊决策的一般概念149

7.7 模糊贝叶斯决策150

7.8 模糊多准则决策153

第八章 模糊数与极大可能性估计158

8.1 模糊数简介159

8.2 可能性线性规划161

8.3 极大可能性估计167

8.4 极大可能性极小模糊幅度估计174

第九章 模糊质量控制与模糊可靠性179

9.1 质量管理中的几个基本概念180

9.2 质量的模糊属性183

9.3 模糊质量的常用统计方法184

9.4 模糊控制图197

9.5 模糊质量的抽样检验205

9.6 模糊可靠性206

第十章 地学粗空间211

10.1 引言211

10.2 地学粗空间的概念214

10.3 粗实体221

10.4 粗关系223

10.5 粗算子225

10.6 基于向量的属性简化228

10.7 地学粗空间在地球空间信息学中的应用230

10.8 集对模型236

第十一章 云模型240

11.1 云模型的概念241

11.2 云模型的类型245

11.3 云发生器247

11.4 虚拟云254

11.5 云变换258

11.6 基于云模型的不确定推理260

11.7 云模型在滑坡监测数据挖掘中的应用263

参考文献269