模糊示例学习与模糊控制图书目录
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模糊示例学习与模糊控制图书目录概览如下：
第1章，深入探讨了模糊集合，包括其基本概念，运算方式，如模糊截集及其性质，分解定理，以及在模式识别中的应用。后续的参考文献提供了深入研究的基础。
第二章聚焦于模糊关系与模糊聚类，详细解释了模糊关系的定义、表示形式，以及合成和性质。模糊聚类与最大树法也在这一章中被介绍，便于理解模糊数据的分类方法。
第三章讨论不确定性度量，分为经典集合和模糊集合的两类不确定性，涉及熵和模糊熵的概念，以及两者之间的差异。这部分为理解模糊系统中的不确定性提供了理论依据。
第四章是对模糊示例学习的简要介绍，包括机器学习概述、示例学习背景及其在模糊环境下的重要性。理解这些内容有助于了解模糊示例学习在实际应用中的价值。
第五章介绍训练数据的模糊化处理，包括统计数据和相似性方法，以及Maxmin方法和聚类算法的应用，这些都是构建模糊模型的关键步骤。
第六章进一步讨论模糊决策树的归纳学习，比较了传统决策树与模糊决策树的差异，并介绍了模糊ID3算法和最优化算法。连续值与区间值属性的决策树处理也在这一章中详述。
第七章关注模糊决策表的简化，包括模糊规则、精简过程以及启发式算法的应用。实验结果分析提供了实践指导。
第八章深入研究模糊扩张矩阵，介绍了相关概念和启发式算法，通过实验结果分析比较，帮助读者理解这一复杂的概念。
第九章是模糊控制基础，明确了模糊控制的基本概念，以及一个实际案例，展示了模糊控制在实际系统中的应用。
最后，第十章详细讨论了基于模糊示例学习的模糊控制器，包括其工作原理、可行性分析，以及相关仿真结果的讨论和分析。
