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出版者:中国建筑工业出版社

作者:

出品人:

页数:463 页

译者:

出版时间:1991年06月

价格:18.75

装帧:平装

isbn号码:9787112006809

丛书系列:

图书标签:

• 模糊数学
• 实用
• 集合
• 平装
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《模糊数学实用集粹》是一本面向广大工程师、科研人员、研究生及相关专业本科生的教材与参考书。本书旨在系统性地介绍模糊数学的核心概念、理论方法及其在实际工程与科学研究中的广泛应用，为读者提供一个扎实而深入的理论基础，并着重于如何运用模糊数学工具解决现实世界中的复杂问题。 内容概述： 本书共分为十八章，每一章都精心设计，层层递进，力求让读者在理解理论的同时，能够熟练掌握实际操作技能。 第一部分：模糊数学基础理论 第一章 模糊集合的基本概念： 深入剖析模糊集合与经典集合的本质区别，详细阐述隶属度函数的概念、性质及构造方法。通过大量的实例，展示模糊集合如何在描述不确定性、模糊性以及不精确信息方面展现其独特优势。本章将涵盖不同类型的隶属度函数（如梯形、三角形、高斯型等）及其适用场景，并介绍模糊集合的几种基本运算，如隶属度函数之间的交、并、补运算，以及模糊集合的包含、相等关系等。 第二章 模糊关系及其运算： 在模糊集合的基础上，本章进一步探讨模糊关系的概念。我们将学习如何构建和表示模糊关系，例如模糊相似关系、模糊等价关系等。重点在于模糊关系的合成运算，包括 max-min 模糊合成、max-sum 模糊合成等，并分析这些运算在实际问题中的应用。此外，本章还会讨论模糊关系的闭包运算及其性质。 第三章 模糊逻辑与模糊推理： 模糊逻辑是模糊数学的核心组成部分，本章将详细介绍模糊逻辑的基本连接词（AND, OR, NOT）以及它们对应的隶属度函数运算。在此基础上，我们将深入探讨模糊推理的原理，包括 Mamdani 型推理和 Takagi-Sugeno 型推理。通过介绍模糊规则的表示、模糊推理的推理过程，以及模糊推理的求解方法，使读者能够理解如何基于模糊规则进行有效的决策。 第四章 模糊数及其运算： 模糊数作为模糊集合的一种特例，在量化不确定数值方面发挥着重要作用。本章将介绍模糊数的定义、分类（如凸模糊数、正规模糊数）以及它们的表示方法。重点在于各种模糊数运算，如模糊数的加、减、乘、除运算，并给出相应的计算方法和性质。我们将通过具体例子说明模糊数在处理带有不确定性的数值计算问题中的应用。 第五章 模糊变量与模糊方程： 在模糊数的基础上，本章引入模糊变量的概念，并探讨模糊方程的求解问题。我们将学习如何表示和处理包含模糊变量的方程，并介绍求解模糊方程的常用方法，如逐点法、中心法等。本章将强调模糊方程在实际应用中，例如在系统建模、参数估计等场景下的重要性。 第二部分：模糊数学在工程与科学中的应用 第六章 模糊控制系统设计： 模糊控制是模糊数学最成功的应用领域之一。本章将系统介绍模糊控制系统的基本结构，包括模糊化、模糊推理和反模糊化三个主要环节。我们将详细讲解如何设计模糊规则库、选择合适的模糊控制器类型（如Mamdani型、Sugeno型），以及各种反模糊化方法的原理与应用。通过大量的案例研究，如模糊PID控制器、模糊自适应控制器等，展示模糊控制在工业过程控制、机器人控制等领域的强大威力。 第七章 模糊模式识别： 模糊模式识别能够有效地处理模糊、不精确的模式信息。本章将介绍模糊模式识别的基本思想和方法，包括模糊聚类分析（如模糊 C-均值算法, FCM）、模糊分类器设计等。我们将分析这些方法在图像识别、语音识别、文本分类等问题中的应用，并讨论如何利用模糊数学的思想来提高模式识别的鲁棒性和准确性。 第八章 模糊决策分析： 在面对多目标、多准则的决策问题时，模糊决策方法显得尤为重要。本章将介绍模糊决策的基本理论，包括模糊偏好关系、模糊判断矩阵的应用。我们将深入探讨层次分析法（AHP）与模糊集成的结合（FAHP），以及其他模糊决策模型，如模糊多属性决策（FMDM）等。通过实例分析，如投资决策、资源分配、风险评估等，展示模糊决策在复杂环境下的优势。 第九章 模糊聚类与数据挖掘： 模糊聚类技术能够发现数据中隐藏的、不完全清晰的结构。本章将详细介绍模糊聚类算法，特别是模糊 C-均值（FCM）算法及其变种。我们将讨论模糊聚类在市场细分、用户画像、异常检测等数据挖掘任务中的应用。本章还会涉及模糊规则提取在数据挖掘中的应用，以揭示数据背后的潜在模式。 第十章 模糊系统辨识与建模： 模糊系统辨识是指根据观测数据建立模糊模型的过程。本章将介绍常用的模糊辨识方法，如基于神经网络的模糊辨识、遗传算法优化模糊模型等。我们将重点阐述如何利用数据驱动的方法来构建精确且鲁棒的模糊模型，并将其应用于系统建模、预测与控制。 第十一章 模糊评价与模糊综合评价： 模糊评价是一种将定性信息转化为定量指标的有效手段。本章将系统介绍模糊综合评价模型，包括单因素评价和多因素评价。我们将详细讲解如何构建评价指标体系、模糊评价矩阵，以及如何进行模糊合成和结果解释。本章将通过大量实例，如项目评估、产品质量评价、环境影响评价等，展示模糊评价在定性因素量化方面的强大能力。 第十二章 模糊神经网络： 模糊神经网络将模糊逻辑与神经网络的优点相结合，能够同时处理模糊信息和学习能力。本章将介绍几种典型的模糊神经网络结构，如 ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)，并阐述其工作原理。我们将讨论模糊神经网络在非线性系统建模、信号处理、模式识别等领域的应用。 第十三章 模糊优化： 许多实际问题都可以转化为优化问题，当目标函数或约束条件存在模糊性时，模糊优化方法便派上用场。本章将介绍模糊优化的基本概念，以及求解模糊优化问题的常用算法，如模糊目标规划、模糊线性规划等。我们将探讨模糊优化在资源配置、生产调度等问题中的应用。 第十四章 模糊时间序列预测： 时间序列数据通常包含模糊和不确定性，模糊时间序列预测方法能够有效地捕捉这些特征。本章将介绍基于模糊集和模糊逻辑的时间序列预测模型，如模糊时间序列模型（FTS）。我们将讨论其在股票价格预测、天气预报、销售预测等领域的应用。 第十五章 模糊故障诊断： 模糊数学方法在复杂系统的故障诊断方面具有独特优势。本章将介绍如何利用模糊逻辑和模糊推理来构建故障诊断系统。我们将讨论模糊诊断模型的设计、模糊规则的建立以及故障的定位与诊断方法，并以实际工程案例进行说明。 第十六章 模糊图像处理： 模糊理论在图像增强、边缘检测、图像分割等方面有着广泛的应用。本章将介绍模糊算子在图像处理中的应用，如模糊增强、模糊边缘检测等。我们将探讨如何利用模糊集合和模糊逻辑来处理图像的模糊性和不确定性，以获得更好的图像处理效果。 第十七章 模糊信息融合： 在信息获取过程中，往往会得到来自不同传感器、不同来源但具有模糊性的信息。模糊信息融合技术能够有效地整合这些信息，获得更全面、更准确的认知。本章将介绍模糊信息融合的基本原理，以及几种典型的模糊信息融合方法，如基于模糊度量的方法、基于模糊逻辑的方法等，并讨论其在目标跟踪、环境监测等领域的应用。 第十八章 模糊数学的最新发展与展望： 本章对模糊数学领域的最新研究进展进行梳理和介绍，包括对粗糙集、粒计算、证据理论等相关理论的探讨。同时，对模糊数学在人工智能、大数据、物联网等新兴领域的应用前景进行展望，为读者提供进一步深入研究的思路和方向。 本书的特点： 理论与实践紧密结合： 本书不仅讲解了扎实的理论基础，更注重将理论应用于实际问题，提供了大量的工程实例和仿真算例，帮助读者理解和掌握模糊数学的实际应用。 内容系统全面： 涵盖了模糊数学的基础理论和多个重要应用领域，为读者提供了一个完整的学习路径。 语言通俗易懂： 尽量使用清晰、简洁的语言，避免过于抽象的数学术语，降低学习难度。 结构清晰，循序渐进： 内容组织逻辑性强，从基础概念到高级应用，层层深入，适合不同层次的读者。 强调方法论： 不仅介绍“是什么”，更侧重于“怎么做”，强调解决问题的思路和方法。 《模糊数学实用集粹》将帮助读者构建起一套处理不确定性和模糊性问题的强大工具箱，使其能够更有效地应对现实世界中各种复杂而精密的挑战。

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说实话，这本书的定价偏高，鉴于其内容实用性不足，性价比确实不高。我主要被封面上“实用”二字所吸引，但实际阅读后发现，它更偏向于一本晦涩的数学专著，而非工程师案头必备的工具书。书中对很多核心概念的解释，比如模糊推理的“专家经验知识”如何量化表达这一关键环节，讲解得过于抽象化，没有提供足够的“傻瓜式”操作指南。我希望看到的是那种“如果你想解决A问题，请按步骤B、C、D来操作”的结构，但这本书给我的感觉是“A问题可以用模糊理论解决，其理论基础是X、Y、Z，证明过程如下……”这种倒置的学习路径让实际操作变得异常困难。对于希望快速掌握技能的读者来说，这本书更像是一个理论背景知识的储备库，而不是一个即插即用的解决方案。

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这本书的内容深度是毋庸置疑的，但坦白说，它更像是一本为数学专业人士准备的教科书，而非面向广大工程师的“实用”指南。我花了好大力气才啃完了前几章，发现它对模糊集合论的基础概念讲解得非常详尽，几乎将所有经典文献中的定义都囊括进去了。然而，这种“全”反而成了问题所在——信息量过载，重点不突出。举个例子，关于模糊推理系统的构建，书中用了十几页的篇幅来描述各种不同的推理规则的数学特性，但真正关于如何在工业控制系统中落地应用的实例却寥寥无几，而且介绍的案例都是非常理想化的、脱离实际复杂性的模型。我期待的是那种能直接套用到项目中的模板或者详细的步骤分解，而不是这些高屋建瓴的理论探讨。读完之后，我最大的感受是“我学到了很多定义，但我不知道该怎么用”。

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当我翻开这本书的时候，最大的期待是能看到一些现代化的、与时俱进的模糊系统案例，比如在金融风控或者复杂决策支持系统中的应用。然而，书里引用的案例大多停留在上世纪八九十年代的经典场景，比如水库水位控制、交通信号灯优化等，这些内容在网络上很容易就能找到更清晰、更现代的阐述。我特别关注的遗传算法与模糊逻辑的结合部分，书中只是浅尝辄止地提到了框架，缺乏深入的算法细节和代码层面的指导。这使得这本书在“集粹”这个定位上显得有些名不副实的——它只是收集了一些经典理论，但缺乏对最新发展趋势的整合和深入挖掘。对于希望站在前沿的读者来说，这本书提供的知识更新速度明显跟不上技术迭代的步伐，有点“故纸堆”的味道。

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这本书的封面设计得非常朴素，给人一种专业、严谨的感觉，但内页的排版却让我有些失望。大量的公式和符号堆砌在一起，对于初学者来说简直是一场灾难。我本以为“实用集粹”这个名字意味着它会提供很多贴近实际应用的案例，结果呢，大部分篇幅都在介绍各种晦涩难懂的理论推导，读起来枯燥乏味。很多章节的逻辑跳跃性很强，前后的衔接总感觉很生硬，需要反复阅读才能勉强跟上作者的思路。特别是关于隶属度函数的选取和构造那一块，作者几乎没有提供任何直观的例子来帮助理解，全凭读者自己去悟，这对于我这种实践导向的读者来说，实在是不够友好。整体阅读体验下来，感觉更像是一本学术论文的合集，而不是一本面向工程应用的技术手册。如果不是因为工作需要，我可能早就把它束之高阁了。

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这本书的装帧质量和印刷清晰度倒是无可挑剔，纸张手感不错，油墨也没有晕染，这点值得称赞。然而，内容的逻辑组织实在是一大败笔。章节之间关联性不强，仿佛是不同作者在不同时间写就的片段被硬生生地拼凑在了一起。例如，第三章还在详细讨论三角隶属函数的性质，到了第四章突然跳跃到了运用模糊决策矩阵进行多目标优化，中间完全没有一个平滑的过渡来解释如何从基本概念自然地过渡到复杂的决策过程。这种阅读体验极其破碎，我不得不频繁地使用书签和笔记来强行建立知识点之间的联系。如果作者能采用一种循序渐进、由浅入深的叙事方式，哪怕牺牲掉一部分理论的完备性，都会大大提升读者的学习效率和阅读兴趣。

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