第一篇 引论
第一章 信息与决策科学的一次重大突破——智能数学的产生与发展
第一节 智能数学学科群产生的科学背景
第二节 智能数学学科群发展的重要意义
第二章 智能决策的信息化、民主化与科学化
第一节 决策科学的现状与发展
第二节 科学决策与信息分析
第三节 硬科学决策与软科学决策的民主化、科学化
第二篇 模糊信息开发与决策技术
第一章 模糊数学与信息革命
第一节 模糊数学的产生与发展
第二节 模糊数学与信息革命
第二章 模糊集合与隶属函数
第一节 模糊现象与模糊集合
第二节 隶属函数的确定及分布
第三章 模糊集合的运算
第一节 模糊集合运算的概念
第二节 模糊集合的运算性质
第四章 模糊集合与普通集合的相互转化
第一节 λ水平截集
第二节 分解定理和扩张原理
第三节 模糊数学与经典数学的关系
第五章 模糊聚类分析
第一节 直积、关系、模糊关系
第二节 模糊矩阵
第三节 λ截矩阵
第四节 模糊等价矩阵与相似矩阵
第五节 模糊聚类分析
第六章 模糊映射与变换
第一节 投影、截影、模糊映射
第二节 模糊变换
第三节 模糊综合评判决策
第四节 模糊关系方程
第七章 模式识别
第一节 模式识别概述
第二节 最大隶属原则和择近原则
第三节 几何图形的识别
第四节 机器模式识别
第八章 模糊线性规划
第一节 模糊约束条件下的极值问题
第二节 模糊线性规划
第三节 有模糊系数的线性规划
第九章 模糊语言与模糊逻辑
第一节 自然语言的集合描述与算子
第二节 模糊逻辑
第三节 模糊算法语言与FSTDS
第四节 布尔代数与德·摩根代数
第十章 模糊数学的应用
第一节 模糊数学与人工智能
第二节 模糊数学与医学
第三节 模糊数学与气象科学
第四节 模糊数学与管理科学
第五节 模糊数学与生物、化学
第六节 模糊数学与地质科学
第七节 模糊控制
第三篇 灰色系统预测与决策
第一章 灰色系统概述
第一节 灰色系统的概念
第二节 灰色系统理论的特点
第三节 “信息不完全”原理
第四节 灰色系统与模糊数学、黑箱方法的区别
第五节 三种不确定性理论比较
第二章 灰色理论与灰色建模
第一节 灰色理论的主要内容
第二节 灰色建模概述
第三章 灰色因素的关联分析
第一节 关联分析的概念和特点
第二节 关联分析的计算方法
第四章 灰色系统预测建模原理与方法
第一节 灰色预测的概念
第二节 灰色预测的类型
第三节 灰色系统预测建模原理与步骤
第四节 灰色预测模型应用实例
第五章 灰色系统决策
第一节 灰色局势决策
第二节 灰色层次决策
第四篇 可拓决策
第一章 可拓决策的基本思想
第一节 可拓决策的基本思想
第二节 可拓学和其他学科的联系
第二章 物元与物元变换
第一节 物元
第二节 物元三要素及其关系
第三节 物元变换
第三章 物元变换与可拓决策
第一节 “三四三”法
第二节 “三四三”法在价值工程中的应用
第四章 基于物元变换的可拓决策方法
第一节 可拓集合与关联函数
第二节 不相容问题及其解法
第五篇 展望
第一章 智能数学发展趋势
第一节 第三次数学危机的出现与突破
第二节 智能数学为人工智能与计算机技术提供了新理论、新方法、新手段
第二章 智能数学应用前景展望
第一节 智能数学在新型专家系统中的应用
第二节 智能数学在智能机器人领域的应用
第三节 智能数学在自然语言处理中的应用
第四节 智能数学在机器翻译中的应用
第五节 智能数学在语音识别中的应用
第六节 智能数学在游戏设计中的应用
第七节 智能数学在电力大数据分析中的应用
参考文献
后记
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