直觉模糊集理论及应用-(上册) 本书特色

《直觉模糊集理论及应用（上册）》是作者在国家自然科学基金资助下系列研究成果的汇集。《直觉模糊集理论及应用（上册）》系统介绍直觉模糊集理论和方法及其在模式识别、信息融合、信息安全、数据挖掘等领域的应用。《直觉模糊集理论及应用（上册）》共分为14章：第1章介绍直觉模糊集理论的发展；第2章介绍直觉模糊集的基本运算；第3章介绍直觉模糊集之间的度量及直觉模糊模式识别；第4章介绍直觉模糊关系及直觉模糊聚类分析；第5章介绍直觉模糊推理与直觉模糊控制；第6章介绍直觉模糊综合评判与直觉模糊决策；第7章介绍直觉模糊神经网络与直觉模糊规划；第8章介绍基于直觉模糊集的数据关联方法；第9章介绍基于直觉模糊集的目标识别方法；第10章介绍基于直觉模糊集的态势评估方法；第11章介绍基于直觉模糊集的威胁评估方法；第12章介绍基于直觉模糊集的网络入侵检测技术；第13章介绍直觉模糊集在网络信息安全中的应用；第14章介绍基于直觉模糊推理的数据挖掘方法。

直觉模糊集理论及应用-(上册) 目录

第1章  绪论
  1.1  引言
  1.2  模糊集概述
  1.3  直觉模糊集
    1.3.1  直觉模糊集的形成与发展
    1.3.2  直觉模糊集的基本概念
    1.3.3  直觉模糊集的基本运算
    1.3.4  直觉模糊集的截集
    1.3.5  直觉模糊集截集的性质及核
    1.3.6  直觉模糊集的特点
  1.4  拓展模糊集之间的若干等价变换
    1.4.1  l-模糊集与l-直觉模糊集
    1.4.2  区间值模糊集与区间值直觉模糊集
    1.4.3  vague-集与直觉模糊集
    1.4.4  直觉模糊集到模糊集的变换
    1.4.5  拓展模糊集之间的变换
    1.4.6  讨论
  参考文献
第2章  直觉模糊集的扩展运算
  2.1  ifs非隶属度函数的确定方法
    2.1.1  非隶属度函数的规范性确定方法-
    2.1.2  基于优先关系定序法的ifs非隶属度函数确定方法
    2.1.3  基于对比平均法的ifs非隶属度函数确定方法
    2.1.4  基于绝对比较法的ifs非隶属度函数确定方法
  2.2  ifs到模糊集的转换方法
    2.2.1  现有转换方法分析
    2.2.2  差值修正法
    2.2.3  算例分析
  2.3  直觉模糊算子
    2.3.1  操作算子
    2.3.2  语义算子
  2.4  ifs时态逻辑算子及扩展运算性质
    2.4.1  时态逻辑算子
    2.4.2  扩展运算
  2.5  ifs分解定理
  2.6  本章小结
  参考文献
第3章  直觉模糊度量与直觉模糊熵
  3.1  直接模糊集的几何解释
  3.2  直觉模糊集之间的距离
    3.2.1  ifs之间的距离
    3.2.2  基于hausdorff测度的ifs之间的距离
    3.2.3  改进的ifs之间的距离
  3.3  直觉模糊集之问的相似度
    3.3.1  ifs之间的相似度
    3.3.2  基于hausdorff测度和基于lp测度的相似度
    3.3.3  改进的ifs之间的相似度.
  3.4  具有倾向性的直觉模糊相似度
    3.4.1  直觉模糊相似度量的三维表示
    3.4.2  现有直觉模糊相似度量的问题.
    3.4.3  直觉模糊相似度量的公理化定义
    3.4.4  具有倾向性的直觉模糊相似度量
    3.4.5  算例分析
  3.5  直觉模糊集相异度度量方法
    3.5.1  直觉模糊集相异度定义
    3.5.2  直觉模糊集相异度度量公式
    3.5.3  算例分析
  3.6  一类直觉模糊熵的构造方法
    3.6.1  直觉模糊熵的几何解释.
    3.6.2  直觉模糊熵的构造
    3.6.3  算例分析
    3.6.4  讨论
  3.7  本章小结
  参考文献
第4章  直觉模糊关系与直觉模糊聚类
  4.1  直觉模糊关系
  4.2  直觉模糊合成运算
    4.2.1  直觉模糊集t-范数与s-范数
    4.2.2  直觉模糊关系的合成运算
  4.3  直觉模糊关系的性质
    4.3.1  直觉模糊关系的自反性
    4.3.2  直觉模糊关系的对称性
    4.3.3  直觉模糊关系的传递性

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