第1章 模糊集合基礎

1.1 模糊集合的定義與性質

1.2 模糊集合的運算

1.3 模糊集合的截集

1.4 模糊集合的隸屬度

第2章 模糊模式識別

2.1 模糊集合的貼近度

2.2 模糊模式識別的 隸屬原則和閾值原則

2.3 模糊模式識別的擇近原則

第3章 模糊關系與模糊映射

3.1 模糊關系的定義與合成性質

3.2 模糊等價與模糊兼容關系

3.3 模糊映射

3.4 模糊轉換

第4章 模糊邏輯與推理

4.1 模糊命題與模糊邏輯運算

4.2 模糊語言

4.3 模糊推理

第5章 模糊聚類

5.1 模糊矩陣

5.2 模糊聚類的基本概念

5.3 常見的模糊聚類算法

5.4 模糊聚類分析

第6章 模糊決策分析

6.1 模糊意見集中決策

6.2 模糊二元對比決策

6.3 模糊綜合評判決策

6.4 權重的確定方法

第7章 模糊優(yōu)化技術

7.1 模糊線性規(guī)劃與模糊非線性規(guī)劃

7.2 模糊多目標優(yōu)化問題

7.3 模糊約束優(yōu)化技術

第8章 模糊系統(tǒng)建模

8.1 模糊系統(tǒng)建模原理

8.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡

8.3 模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析

8.4 模型的驗證與評估

第9章 模糊數(shù)學與人工智能的綜合應用（以醫(yī)療診斷為例）

9.1 人工智能

9.2 醫(yī)療診斷模型

第10章 基于模糊數(shù)學的形式化開發(fā)（以信息系統(tǒng)開發(fā)為例）

10.1 信息系統(tǒng)概述

10.2 形式化方法

10.3 信息系統(tǒng)的建模

10.4 信息系統(tǒng)的形式化開發(fā)

參考文獻