基本介紹
- 書名：直覺模糊集理論及套用
- 出版社：科學出版社
- 頁數：563頁
- 開本：5
- 作者：雷英傑 趙傑
- 出版日期：2014年6月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7030407628
內容簡介,圖書目錄,編輯推薦,目錄,
內容簡介
《直覺模糊集理論及套用(下冊)》內容新穎、邏輯嚴謹、語言通俗、理例結合、注重基礎、面向套用，《直覺模糊集理論及套用(下冊)》是作者在國家自然科學基金資助下系列研究成果的匯集，取材於研究團隊百多篇學術論文和十多篇博士、碩士學位論文，可作為高等院校計算機、自動化、信息、管理、控制、系統工程等專業的高年級本科生或研究生計算智慧型課程的教材或教學參考書，也可供從事智慧型信息處理、智慧型信息融合、智慧型決策等研究的教師、研究生及科技人員自學或參考。
圖書目錄
第8章基於直覺模糊集的數據關聯
8.1信息融合功能模型和結構
8.1.1信息融合功能模型
8.1.2信息融合的結構
8.1.3多感測器數據關聯的過程與任務
8.2基於模糊理論的信息融合
8.2.1模糊理論在信息融合中的套用
8.2.2基於直覺模糊集的信息融合
8.3直覺模糊數據關聯
8.3.1算法描述
8.3.2算例分析
8.3.3討論
8.4直覺模糊航跡關聯與航跡融合
8.4.1直覺模糊航跡關聯方法
8.4.2直覺模糊航跡融合
8.4.3算例分析
8.5本章小結
參考文獻
第9章基於直覺模糊集的目標識別方法
9.1目標識別問題描述
9.2基於直覺模糊推理的典型目標識別
9.2.1狀態變數屬性函式
9.2.2推理規則
9.2.3推理合成算法
9.2.4解模糊算法
9.2.5規則檢驗
9.2.6仿真實例
9.3基於直覺模糊推理的普通目標識別
9.3.1狀態變數屬性函式
9.3.2推理合成過程
9.3.3仿真實例
9.4基於直覺模糊聚類的目標識別
9.4.1 目標屬性識別的基本方法
9.4.2基於直覺模糊等價關係聚類的目標識別
9.4.3基於直覺模糊C均值聚類的目標識別
9.5基於直覺模糊推理與規劃理論的目標識別
9.5.1感測器識別可信度模型
9.5.2感測器識別直覺模糊推理規則
9.5.3基於凸最佳化理論的目標協同識別模型
9.5.4仿真實例
9.6本章小結
參考文獻
第10章基於直覺模糊集的態勢評估
10.1態勢評估與態勢預測
10.1.1態勢評估問題
10.1.2態勢預測問題
10.1.3直覺模糊綜合評判模型
10.2基於直覺模糊決策的態勢評估方法
10.2.1戰場態勢評估指標體系
10.2.2評估指標效用值度量與規範化
10.2.3用德爾菲法處理群體決策
10.2.4用AHP方法確定指標權重
10.2.5實例分析
10.2.6討論
10.3基於直覺模糊推理的態勢預測方法
10.3.1狀態變數屬性函式
10.3.2輸入和輸出空問的直覺模糊分割
10.3.3推理規則
10.3.4推理算法
10.3.5解模糊算法—
10.3.6實例分析
10.3.7討論
10.4基於T—S模型直覺模糊神經網路的態勢預測方法
10.4.1 T—S模型直覺模糊神經網路模型
10.4.2態勢預測系統
10.4.3實例分析
10.4.4討論
10.5基於直覺模糊神經網路的態勢預測系統設計
10.5.1系統模型框架設計
10.5.2系統詳細設計與實現
10.6本章小結
參考文獻
第11章基於直覺模糊集的威脅評估
11.1威脅評估問題描述
11.1.1空中目標影響威脅評估的因素
11.1.2威脅評估中的不確定性
11.1.3常用的威脅判斷方法
11.1.4防空作戰中威脅評估的目標
11.2基於直覺模糊推理的威脅評估
11.2.1威脅程度量化等級
11.2.2狀態變數的屬性函式
11.2.3推理規則
11.2.4推理算法
11.2.5解模糊算法
11.2.6實例研究
11.3基於ANIFIS的威脅評估方法
11.3.1基本假設
11.3.2模型結構
11.3.3全局逼近性質
11.3.4網路學習算法
11.3.5實例研究
11.3.6結果對比分析
11.4基於直覺模糊多屬性決策的威脅評估
11.4.1問題描述
11.4.2威脅因素評判指標的規範化方法
11.4.3基於直覺模糊集的多屬性模糊決策方法
11.4.4實例研究
11.5具有偏好信息的多屬性決策在威脅評估中套用
11.5.1直覺模糊區間判斷矩陣
11.5.2直覺模糊偏好信息的多屬性決策方法
11.5.3實例研究
11.5.4方法對比分析
11.6基於直覺模糊綜合評判的威脅評估
11.6.1基於可能度排序的直覺模糊綜合評判模型
11.6.2威脅評估求解步驟
11.6.3評估指標的效用值度量與規範化
11.6.4實例研究
11.7本章小結
參考文獻
第12章 基於直覺模糊集的信息安全評估與網路流量預測
第13章 基於直覺模糊集的網路入侵檢測與意圖識別
索引
8.1信息融合功能模型和結構
8.1.1信息融合功能模型
8.1.2信息融合的結構
8.1.3多感測器數據關聯的過程與任務
8.2基於模糊理論的信息融合
8.2.1模糊理論在信息融合中的套用
8.2.2基於直覺模糊集的信息融合
8.3直覺模糊數據關聯
8.3.1算法描述
8.3.2算例分析
8.3.3討論
8.4直覺模糊航跡關聯與航跡融合
8.4.1直覺模糊航跡關聯方法
8.4.2直覺模糊航跡融合
8.4.3算例分析
8.5本章小結
參考文獻
第9章基於直覺模糊集的目標識別方法
9.1目標識別問題描述
9.2基於直覺模糊推理的典型目標識別
9.2.1狀態變數屬性函式
9.2.2推理規則
9.2.3推理合成算法
9.2.4解模糊算法
9.2.5規則檢驗
9.2.6仿真實例
9.3基於直覺模糊推理的普通目標識別
9.3.1狀態變數屬性函式
9.3.2推理合成過程
9.3.3仿真實例
9.4基於直覺模糊聚類的目標識別
9.4.1 目標屬性識別的基本方法
9.4.2基於直覺模糊等價關係聚類的目標識別
9.4.3基於直覺模糊C均值聚類的目標識別
9.5基於直覺模糊推理與規劃理論的目標識別
9.5.1感測器識別可信度模型
9.5.2感測器識別直覺模糊推理規則
9.5.3基於凸最佳化理論的目標協同識別模型
9.5.4仿真實例
9.6本章小結
參考文獻
第10章基於直覺模糊集的態勢評估
10.1態勢評估與態勢預測
10.1.1態勢評估問題
10.1.2態勢預測問題
10.1.3直覺模糊綜合評判模型
10.2基於直覺模糊決策的態勢評估方法
10.2.1戰場態勢評估指標體系
10.2.2評估指標效用值度量與規範化
10.2.3用德爾菲法處理群體決策
10.2.4用AHP方法確定指標權重
10.2.5實例分析
10.2.6討論
10.3基於直覺模糊推理的態勢預測方法
10.3.1狀態變數屬性函式
10.3.2輸入和輸出空問的直覺模糊分割
10.3.3推理規則
10.3.4推理算法
10.3.5解模糊算法—
10.3.6實例分析
10.3.7討論
10.4基於T—S模型直覺模糊神經網路的態勢預測方法
10.4.1 T—S模型直覺模糊神經網路模型
10.4.2態勢預測系統
10.4.3實例分析
10.4.4討論
10.5基於直覺模糊神經網路的態勢預測系統設計
10.5.1系統模型框架設計
10.5.2系統詳細設計與實現
10.6本章小結
參考文獻
第11章基於直覺模糊集的威脅評估
11.1威脅評估問題描述
11.1.1空中目標影響威脅評估的因素
11.1.2威脅評估中的不確定性
11.1.3常用的威脅判斷方法
11.1.4防空作戰中威脅評估的目標
11.2基於直覺模糊推理的威脅評估
11.2.1威脅程度量化等級
11.2.2狀態變數的屬性函式
11.2.3推理規則
11.2.4推理算法
11.2.5解模糊算法
11.2.6實例研究
11.3基於ANIFIS的威脅評估方法
11.3.1基本假設
11.3.2模型結構
11.3.3全局逼近性質
11.3.4網路學習算法
11.3.5實例研究
11.3.6結果對比分析
11.4基於直覺模糊多屬性決策的威脅評估
11.4.1問題描述
11.4.2威脅因素評判指標的規範化方法
11.4.3基於直覺模糊集的多屬性模糊決策方法
11.4.4實例研究
11.5具有偏好信息的多屬性決策在威脅評估中套用
11.5.1直覺模糊區間判斷矩陣
11.5.2直覺模糊偏好信息的多屬性決策方法
11.5.3實例研究
11.5.4方法對比分析
11.6基於直覺模糊綜合評判的威脅評估
11.6.1基於可能度排序的直覺模糊綜合評判模型
11.6.2威脅評估求解步驟
11.6.3評估指標的效用值度量與規範化
11.6.4實例研究
11.7本章小結
參考文獻
第12章 基於直覺模糊集的信息安全評估與網路流量預測
第13章 基於直覺模糊集的網路入侵檢測與意圖識別
索引
編輯推薦
《直覺模糊集理論及套用(上冊)》系統介紹直覺模糊集理論及其在模式識別、數據挖掘、信息融合、信息安全等領域的套用。
目錄
第1章緒論
1.1引言
1.2模糊集概述
1.3直覺模糊集
1.3.1直覺模糊集的形成與發展
1.3.2直覺模糊集的基本概念
1.3.3直覺模糊集的基本運算
1.3.4直覺模糊集的截集
1.3.5直覺模糊集截集的性質及核
1.3.6直覺模糊集的特點
1.4拓展模糊集之間的若干等價變換
1.4.1L—模糊集與L—直覺模糊集
1.4.2區間值模糊集與區間值直覺模糊集
1.4.3Vague—集與直覺模糊集
1.4.4直覺模糊集到模糊集的變換
1.4.5拓展模糊集之間的變換
1.4.6討論
參考文獻
第2章直覺模糊集的擴展運算
2.1IFS非隸屬度函式的確定方法
2.1.1非隸屬度函式的規範性確定方法—
2.1.2基於優先關係定序法的IFS非隸屬度函式確定方法
2.1.3基於對比平均法的IFS非隸屬度函式確定方法
2.1.4基於絕對比較法的IFS非隸屬度函式確定方法
2.2IFS到模糊集的轉換方法
2.2.1現有轉換方法分析
2.2.2差值修正法
2.2.3算例分析
2.3直覺模糊運算元
2.3.1操作運算元
2.3.2語義運算元
2.4IFS時態邏輯運算元及擴展運算性質
2.4.1時態邏輯運算元
2.4.2擴展運算
2.5IFS分解定理
2.6本章小結
參考文獻
第3章直覺模糊度量與直覺模糊熵
3.1直接模糊集的幾何解釋
3.2直覺模糊集之間的距離
3.2.1IFS之間的距離
3.2.2基於Hausdorff測度的IFS之間的距離
3.2.3改進的IFS之間的距離
3.3直覺模糊集之問的相似度
3.3.1IFS之間的相似度
3.3.2基於Hausdorff測度和基於Lp測度的相似度
3.3.3改進的IFS之間的相似度
3.4具有傾向性的直覺模糊相似度
3.4.1直覺模糊相似度量的三維表示
3.4.2現有直覺模糊相似度量的問題
3.4.3直覺模糊相似度量的公理化定義
3.4.4具有傾向性的直覺模糊相似度量
3.4.5算例分析
3.5直覺模糊集相異度度量方法
3.5.1直覺模糊集相異度定義
3.5.2直覺模糊集相異度度量公式
3.5.3算例分析
3.6一類直覺模糊熵的構造方法
3.6.1直覺模糊熵的幾何解釋
3.6.2直覺模糊熵的構造
3.6.3算例分析
3.6.4討論
3.7本章小結
參考文獻
第4章直覺模糊關係與直覺模糊聚類
4.1直覺模糊關係
4.2直覺模糊合成運算
4.2.1直覺模糊集T—範數與S—範數
4.2.2直覺模糊關係的合成運算
4.3直覺模糊關係的性質
4.3.1直覺模糊關係的自反性
4.3.2直覺模糊關係的對稱性
4.3.3直覺模糊關係的傳遞性
4.4直覺模糊相似關係與等價關係
4.5基於直覺模糊等價關係的聚類
4.5.1直覺模糊相似矩陣的構造
4.5.2聚類算法步驟
4.5.3算例分析
4.6直覺模糊C均值聚類（IFCM）
4.6.1模糊C均值聚類（FCM）
4.6.2直覺模糊數的模糊C均值聚類（IFCM1）
4.6.3普通集合的直覺模糊C均值聚類（IFCM2）
4.6.4直覺模糊集合的直覺模糊C均值聚類（IFCM3）
4.6.5直覺模糊集合的模糊C均值聚類（IFCM4）
4.6.6算例分析
4.7基於目標函式的直覺模糊聚類方法
4.7.1直覺模糊聚類算法
4.7.2直覺模糊聚類初始化方法
4.7.3直覺模糊聚類有效性分析
4.8本章小結
參考文獻
第5章直覺模糊推理與規則庫檢驗
5.1真值合成方法
5.2直覺模糊條件推理
5.2.1蘊涵式直覺模糊推理
5.2.2條件式直覺模糊推理
5.2.3多重式直覺模糊推理
5.2.4多維式直覺模糊推理
5.2.5多重多維式直覺模糊推理
5.2.6討論
5.3條件推理中的可信度傳播
5.3.1典型直覺模糊推理中的可信度
5.3.2加權直覺模糊推理中的可信度
5.3.3狹義直覺模糊推理中的可信度
5.3.4討論
5.4直覺模糊近似推理方法
5.4.1直覺模糊取式推理
5.4.2直覺模糊拒式推理
5.4.3直覺模糊假言推理
5.4.4討論
5.5真值限定的直覺模糊推理方法
5.5.1直覺模糊邏輯轉換規則
5.5.2真值限定推理方法
5.5.3算例分析
5.5.4討論
5.6基於直覺模糊邏輯的插值推理方法
5.6.1直覺模糊邏輯及命題演算
5.6.2直覺模糊拒式插值推理
5.6.3直覺模糊取式插值推理
5.6.4直覺模糊假言插值推理
5.6.5討論
5.7基於包含度的直覺模糊推理方法
5.7.1基於蘊涵運算元的包含度
5.7.2基於集合基數的包含度
5.7.3基於包含度的直覺模糊相似度
5.7.4基於包含度的直覺模糊推理方法
5.7.5討論
5.8基於數值擬合的直覺模糊近似推理方法
5.8.1數值擬合方法
5.8.2推理規則
5.8.3直覺模糊集的近似推理
5.8.4算例分析
5.9基於直覺模糊相似度量的近似推理方法
5.9.1基本思路
5.9.2近似推理方法
5.9.3算例分析
5.10直覺模糊推理的規則庫檢驗方法
5.10.1規則完備性
5.10.2規則互作用性
5.10.3規則相容性
5.10.4實例分析
5.11本章小結
參考文獻
第6章直覺模糊綜合評判、決策與規劃
6.1直覺模糊綜合評判
6.1.1三角模、記分函式法、模糊運算的選取
6.1.2基於可能度排序的直覺模糊綜合評判模型
6.1.3基於評判函式的直覺模糊綜合評判模型
6.2直覺模糊決策模型與方法
6.2.1直覺模糊偏好信息的多屬性決策方法
6.2.2直覺模糊環境下的多屬性決策模型
6.2.3算例一
6.2.4算例二
6.3直覺模糊規劃模型與方法
6.3.1模糊規劃
6.3.2Plamen直覺模糊規劃
6.3.3二階段直覺模糊規劃模型
6.3.4基於DE的二階段直覺模糊規划算法
6.3.5加權直覺模糊多目標規劃模型
6.3.6算例三
6.3.7算例四
6.4本章小結
參考文獻
第7章基於直覺模糊推理的數據挖掘
7.1數據挖掘的相關理論及方法
7.1.1數據挖掘的基本概念
7.1.2數據挖掘的套用領域
7.1.3數據挖掘的基本技術
7.2直覺模糊推理
7.2.1直覺模糊蘊涵關係
7.2.2單前件單規則的直覺模糊推理
7.2.3多前件單規則的直覺模糊推理
7.2.4多前件多規則的直覺模糊推理
7.3直覺模糊推理系統
7.3.1Mamdani直覺模糊推理系統
7.3.2Sugeno直覺模糊推理系統
7.3.3討論
7.4基於直覺模糊推理的數據挖掘
7.4.1數據挖掘問題描述
7.4.2屬性的隸屬度函式和非隸屬度函式的建立
7.4.3數據挖掘中的直覺模糊推理算法
7.4.4仿真實例
7.4.5算法分析
7.4.6討論
7.5基於自適應直覺模糊推理的數據挖掘
7.5.1自適應神經直覺模糊推理系統
7.5.2網路結構
7.5.3網路的訓練
7.5.4仿真實例
7.5.5算法檢驗
7.5.6算法對比分析
7.5.7數據挖掘系統的設計與實現
7.5.8討論
7.6本章小結
參考文獻
索引
1.1引言
1.2模糊集概述
1.3直覺模糊集
1.3.1直覺模糊集的形成與發展
1.3.2直覺模糊集的基本概念
1.3.3直覺模糊集的基本運算
1.3.4直覺模糊集的截集
1.3.5直覺模糊集截集的性質及核
1.3.6直覺模糊集的特點
1.4拓展模糊集之間的若干等價變換
1.4.1L—模糊集與L—直覺模糊集
1.4.2區間值模糊集與區間值直覺模糊集
1.4.3Vague—集與直覺模糊集
1.4.4直覺模糊集到模糊集的變換
1.4.5拓展模糊集之間的變換
1.4.6討論
參考文獻
第2章直覺模糊集的擴展運算
2.1IFS非隸屬度函式的確定方法
2.1.1非隸屬度函式的規範性確定方法—
2.1.2基於優先關係定序法的IFS非隸屬度函式確定方法
2.1.3基於對比平均法的IFS非隸屬度函式確定方法
2.1.4基於絕對比較法的IFS非隸屬度函式確定方法
2.2IFS到模糊集的轉換方法
2.2.1現有轉換方法分析
2.2.2差值修正法
2.2.3算例分析
2.3直覺模糊運算元
2.3.1操作運算元
2.3.2語義運算元
2.4IFS時態邏輯運算元及擴展運算性質
2.4.1時態邏輯運算元
2.4.2擴展運算
2.5IFS分解定理
2.6本章小結
參考文獻
第3章直覺模糊度量與直覺模糊熵
3.1直接模糊集的幾何解釋
3.2直覺模糊集之間的距離
3.2.1IFS之間的距離
3.2.2基於Hausdorff測度的IFS之間的距離
3.2.3改進的IFS之間的距離
3.3直覺模糊集之問的相似度
3.3.1IFS之間的相似度
3.3.2基於Hausdorff測度和基於Lp測度的相似度
3.3.3改進的IFS之間的相似度
3.4具有傾向性的直覺模糊相似度
3.4.1直覺模糊相似度量的三維表示
3.4.2現有直覺模糊相似度量的問題
3.4.3直覺模糊相似度量的公理化定義
3.4.4具有傾向性的直覺模糊相似度量
3.4.5算例分析
3.5直覺模糊集相異度度量方法
3.5.1直覺模糊集相異度定義
3.5.2直覺模糊集相異度度量公式
3.5.3算例分析
3.6一類直覺模糊熵的構造方法
3.6.1直覺模糊熵的幾何解釋
3.6.2直覺模糊熵的構造
3.6.3算例分析
3.6.4討論
3.7本章小結
參考文獻
第4章直覺模糊關係與直覺模糊聚類
4.1直覺模糊關係
4.2直覺模糊合成運算
4.2.1直覺模糊集T—範數與S—範數
4.2.2直覺模糊關係的合成運算
4.3直覺模糊關係的性質
4.3.1直覺模糊關係的自反性
4.3.2直覺模糊關係的對稱性
4.3.3直覺模糊關係的傳遞性
4.4直覺模糊相似關係與等價關係
4.5基於直覺模糊等價關係的聚類
4.5.1直覺模糊相似矩陣的構造
4.5.2聚類算法步驟
4.5.3算例分析
4.6直覺模糊C均值聚類（IFCM）
4.6.1模糊C均值聚類（FCM）
4.6.2直覺模糊數的模糊C均值聚類（IFCM1）
4.6.3普通集合的直覺模糊C均值聚類（IFCM2）
4.6.4直覺模糊集合的直覺模糊C均值聚類（IFCM3）
4.6.5直覺模糊集合的模糊C均值聚類（IFCM4）
4.6.6算例分析
4.7基於目標函式的直覺模糊聚類方法
4.7.1直覺模糊聚類算法
4.7.2直覺模糊聚類初始化方法
4.7.3直覺模糊聚類有效性分析
4.8本章小結
參考文獻
第5章直覺模糊推理與規則庫檢驗
5.1真值合成方法
5.2直覺模糊條件推理
5.2.1蘊涵式直覺模糊推理
5.2.2條件式直覺模糊推理
5.2.3多重式直覺模糊推理
5.2.4多維式直覺模糊推理
5.2.5多重多維式直覺模糊推理
5.2.6討論
5.3條件推理中的可信度傳播
5.3.1典型直覺模糊推理中的可信度
5.3.2加權直覺模糊推理中的可信度
5.3.3狹義直覺模糊推理中的可信度
5.3.4討論
5.4直覺模糊近似推理方法
5.4.1直覺模糊取式推理
5.4.2直覺模糊拒式推理
5.4.3直覺模糊假言推理
5.4.4討論
5.5真值限定的直覺模糊推理方法
5.5.1直覺模糊邏輯轉換規則
5.5.2真值限定推理方法
5.5.3算例分析
5.5.4討論
5.6基於直覺模糊邏輯的插值推理方法
5.6.1直覺模糊邏輯及命題演算
5.6.2直覺模糊拒式插值推理
5.6.3直覺模糊取式插值推理
5.6.4直覺模糊假言插值推理
5.6.5討論
5.7基於包含度的直覺模糊推理方法
5.7.1基於蘊涵運算元的包含度
5.7.2基於集合基數的包含度
5.7.3基於包含度的直覺模糊相似度
5.7.4基於包含度的直覺模糊推理方法
5.7.5討論
5.8基於數值擬合的直覺模糊近似推理方法
5.8.1數值擬合方法
5.8.2推理規則
5.8.3直覺模糊集的近似推理
5.8.4算例分析
5.9基於直覺模糊相似度量的近似推理方法
5.9.1基本思路
5.9.2近似推理方法
5.9.3算例分析
5.10直覺模糊推理的規則庫檢驗方法
5.10.1規則完備性
5.10.2規則互作用性
5.10.3規則相容性
5.10.4實例分析
5.11本章小結
參考文獻
第6章直覺模糊綜合評判、決策與規劃
6.1直覺模糊綜合評判
6.1.1三角模、記分函式法、模糊運算的選取
6.1.2基於可能度排序的直覺模糊綜合評判模型
6.1.3基於評判函式的直覺模糊綜合評判模型
6.2直覺模糊決策模型與方法
6.2.1直覺模糊偏好信息的多屬性決策方法
6.2.2直覺模糊環境下的多屬性決策模型
6.2.3算例一
6.2.4算例二
6.3直覺模糊規劃模型與方法
6.3.1模糊規劃
6.3.2Plamen直覺模糊規劃
6.3.3二階段直覺模糊規劃模型
6.3.4基於DE的二階段直覺模糊規划算法
6.3.5加權直覺模糊多目標規劃模型
6.3.6算例三
6.3.7算例四
6.4本章小結
參考文獻
第7章基於直覺模糊推理的數據挖掘
7.1數據挖掘的相關理論及方法
7.1.1數據挖掘的基本概念
7.1.2數據挖掘的套用領域
7.1.3數據挖掘的基本技術
7.2直覺模糊推理
7.2.1直覺模糊蘊涵關係
7.2.2單前件單規則的直覺模糊推理
7.2.3多前件單規則的直覺模糊推理
7.2.4多前件多規則的直覺模糊推理
7.3直覺模糊推理系統
7.3.1Mamdani直覺模糊推理系統
7.3.2Sugeno直覺模糊推理系統
7.3.3討論
7.4基於直覺模糊推理的數據挖掘
7.4.1數據挖掘問題描述
7.4.2屬性的隸屬度函式和非隸屬度函式的建立
7.4.3數據挖掘中的直覺模糊推理算法
7.4.4仿真實例
7.4.5算法分析
7.4.6討論
7.5基於自適應直覺模糊推理的數據挖掘
7.5.1自適應神經直覺模糊推理系統
7.5.2網路結構
7.5.3網路的訓練
7.5.4仿真實例
7.5.5算法檢驗
7.5.6算法對比分析
7.5.7數據挖掘系統的設計與實現
7.5.8討論
7.6本章小結
參考文獻
索引
