面向后件集的模糊推理機制是在模糊集合相互關聯的環境下進行的，可以捕獲到規則中更多的模糊信息，克服了傳統模糊推理會丟失前件集與后件集相關性信息的缺陷，推理結果更加合理。本書詳細介紹了面向后件集的模糊推理機制及其應用，包括在Type-1模糊邏輯系統、區間型Type-2模糊邏輯系統和一般型Type-2模糊邏輯系統中的應用，以及這些基于面向后件集設計的三種模糊邏輯系統在工業實踐中的應用，如自動洗衣機模糊控制器的設計等。
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 模糊推理的分類 4
1.3 模糊推理的研究現狀 7
1.4 模糊算子的研究現狀 12
1.5 本書的主要內容安排 13
1.6 本章小結 14
第2章 數學基礎 15
2.1 引言 15
2.2 清晰值的模糊化 16
2.2.1 經典集合 16
2.2.2 模糊集 18
2.3 隸屬度函數及其確定方法 22
2.3.1 隸屬度函數的基本確定方法 22
2.3.2 常用隸屬度函數 23
2.4 模糊集的運算 24
2.4.1 模糊集的基本運算 24
2.4.2 模糊集的運算規律 26
2.4.3 模糊集運算的其他定義 27
2.5 模糊值的清晰化 28
2.5.1 面積中心法 29
2.5.2 面積平分法 29
2.5.3 最大隸屬度法 30
2.6 本章小結 31
第3章 邏輯學基礎 32
3.1 引言 32
3.2 二值邏輯 32
3.2.1 判斷 33
3.2.2 推理 35
3.3 模糊算子 37
3.3.1 否定模糊算子 37
3.3.2 語氣模糊算子 37
3.4 近似推理 39
3.4.1 基本模糊條件語句 39
3.4.2 近似推理及其合成 41
3.4.3 模糊控制器中的蘊涵關系 43
3.5 本章小結 46
第4章 Type-2模糊邏輯系統 47
4.1 引言 47
4.2 Type-2 模糊集及其運算 48
4.2.1 Type-2模糊集 48
4.2.2 Type-2模糊集的運算 50
4.3 Type-2與Type-1模糊邏輯系統的邏輯推理 51
4.3.1 Type-1與Type-2模糊邏輯系統的比較 51
4.3.2 Type-2模糊邏輯系統的邏輯推理 53
4.4 模糊加權平均 55
4.5 KM算法 57
4.6 本章小結 60
第5章 具有清晰相關度的COFI及其在模糊邏輯系統中的應用 61
5.1 引言 61
5.2 模糊集的O-O變換 62
5.3 具有清晰相關度的COFI 65
5.3.1 面向后件集的模糊推理的定義 65
5.3.2 面向后件集的模糊推理的實施 70
5.4 COFI用于自動洗衣機模糊控制器的仿真分析 72
5.4.1 實例1：基于Type-1的COFI仿真分析 73
5.4.2 實例2：基于區間型Type-2的COFI仿真分析 84
5.5 本章小結 90
第6章 具有模糊相關度的COFI及其在模糊邏輯系統中的應用 91
6.1 引言 91
6.2 合成Type-2模糊集 92
6.2.1 基本概念 92
6.2.2 表示方法 95
6.2.3 基本運算 96
6.2.4 特殊性質 99
6.3 具有模糊相關度的COFI 100
6.3.1 面向后件集的模糊推理的定義 100
6.3.2 面向后件集的模糊推理的實施 102
6.4 仿真結果 105
6.4.1 實例1：基于Type-1的具有模糊相關度的COFI抽象實例 105
6.4.2 實例2：基于區間型Type-2的具有模糊相關度的COFI抽象實例 108
6.5 本章小結 111
第7章 相關型模糊集 113
7.1 引言 113
7.2 相關型Type-1模糊集 115
7.2.1 相關型Type-1模糊集的定義 115
7.2.2 一般模糊集的相關自運算 122
7.3 相關型Type-2模糊集 124
7.3.1 相關型Type-2模糊集的定義 124
7.3.2 相關型Type-2模糊集的表示方法 125
7.3.3 相關型Type-2模糊集的基本運算 126
7.4 相關型區間Type-2模糊集 127
7.4.1 相關型區間Type-2模糊集的定義 127
7.4.2 相關型區間Type-2模糊集的表示方法 128
7.5 相關型模糊集在模糊推理中的應用 128
7.6 相關型模糊集的面向后件集的模糊推理 131
7.7 相關型模糊集在模糊推理中的應用實例 132
7.7.1 實例1：基于COFR-CRD推理的仿真分析 133
7.7.2 實例2：基于COFR-FRD推理的演示實例 138
7.8 本章小結 140
第8章 總結與展望 141
8.1 總結 141
8.2 展望 142
參考文獻 144
附錄 155
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