信息處理中的模糊技術(shù)

前  言                  
 第一章  預(yù)備知識                  
 1. 1  集和集的運算                  
 1. 2  映射和關(guān)系                  
 1. 3  代數(shù)系統(tǒng)                  
 1. 4  格與布爾代數(shù)                  
 1. 5  命題及其聯(lián)結(jié)詞                  
 第二章  模糊子集                  
 2. 1  模糊集合的概念                  
 2. 2  模糊集的運算                  
 2. 3  a-截集與分解定理                  
 2. 4  模糊分布和模糊結(jié)構(gòu)集                  
 2. 5  L-模糊集                  
 2. 6  模糊度與貼近度                  
 第三章  擴(kuò)展原理與擴(kuò)展實運算                  
 3. 1  擴(kuò)展原理                  
 3. 2  擴(kuò)展實運算                  
 第四章  模糊關(guān)系                  
 4. 1  n元模糊關(guān)系                  
 4. 2  模糊等價關(guān)系                  
 4. 3  綜合評判                  
 4. 4  模糊關(guān)系方程                  
 第五章  模糊測度與可能性理論                  
 5. 1  模糊測度                  
 5. 2  Sugeno模糊積分                  
 5. 3  Sugeno模糊積分的應(yīng)用                  
 5. 4  可能性理論初步                  
 第六章  模糊概率論導(dǎo)引                  
 6. 1  模糊事件                  
 6. 2  模糊均值(FEV)                  
 6. 3  模糊大數(shù)定律                  
 6. 4  隨機(jī)集落影                  
 第七章  模糊集在人工智能中的應(yīng)用                  
 7. 1  系統(tǒng)描述                  
 7, 2  模糊程序的解釋方法                  
 7. 3  機(jī)器人控制實驗舉例                  
 第八章  模糊集在圖象處理中的應(yīng)用                  
 8. 1  圖象的模糊特征平面                  
 8. 2  模糊增強(qiáng)算法                  
 8. 3  圖象的模糊性指數(shù)和模糊熵                  
 8. 4  模糊增強(qiáng)實驗結(jié)果舉例                  
 8. 5  圖象邊緣檢測中的模糊技術(shù)                  
 8. 6  用于圖象分割的模糊迭代算法                  
 第九章  模糊集在模式識別中的應(yīng)用                  
 9. 1  模糊圖形識別                  
 9. 2  圖象目標(biāo)的形狀分析                  
 9. 3  手書數(shù)字的識別                  
 9. 4  手書文字的識別                  
 第十章  模糊集在語音識別中的應(yīng)用                  
 10. 1  識別語音和講話人的模糊集方法                  
 10. 2  語言識別中的自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法                  
 10. 3  可能性理論在連續(xù)語音理解系統(tǒng)中的應(yīng)用                  
 10. 4  模糊非相似關(guān)系在實時音素分類中的應(yīng)用                  
 第十一章  模糊集在聚類分析中的應(yīng)用                  
 11. 1  Ruspini模糊聚類算法                  
 11. 2  模糊-統(tǒng)計混合聚類算法                  
 11. 3  模糊C-均值算法                  
 11. 4  模糊協(xié)方差聚類算法                  
 11. 5  模糊c-線性簇聚類算法                  
 11. 6  模糊C-橢型算法                  
 11. 7  聚類有效性問題                  
 11. 8  模糊聚類算法在空間導(dǎo)航系統(tǒng)中的實際應(yīng)用                  
 第十二章  模糊集在自動控制中的應(yīng)用                  
 12. 1  模糊控制系統(tǒng)的工作原理                  
 12. 2  模糊控制系統(tǒng)舉例                  
 12. 3  語言真值推理在模糊邏輯控制器中的應(yīng)用                  
 12. 4  自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)                  
 第十三章  模糊集在信號檢測與參數(shù)估計中的應(yīng)用                  
 13. 1  信號的模糊檢測                  
 13. 2  相關(guān)雜波中雷達(dá)信號的模糊檢測                  
 13. 3  偽隨機(jī)相位編碼雷達(dá)信號糾錯估計的模糊算法                  
 13. 4  雷達(dá)信息處理中的模糊估計