不确切性信息处理原理

《智能科学技术著作丛书》序

前言

第一篇导引

第1章不确切性信息处理概述

1.1何为不确切性信息

1.2不确切性信息的由来

1.2.1软概念与不确切性信息

1.2.2事物性状的连续分布与均匀连锁相似

1.2.3人脑对均匀连锁相似对象进行软聚类

1.2.4不确切性信息的由来图解

1.2.5人脑的聚类概括本能和天然的分类机制与软概念

1.2.6软概念与模糊概念辨析

1.3不确切性与不确定性之区别

1.4不确切性信息处理涉及的学科领域

1.4.1不确切性信息处理与信息科学技术

1.4.2不确切性信息处理与智能科学技术

1.4.3不确切性信息处理与逻辑学

1.4.4不确切性信息处理与语言学

1.4.5不确切性信息处理与脑科学和认知科学

1.4.6不确切性信息处理与生命科学

1.4.7不确切性信息处理与数理科学

1.5不确切性信息处理的研究内容

1.5.1不确切性信息基本原理

1.5.2不确切性信息处理基本技术

1.5.3不确切性信息处理工程应用

1.5.4进一步的研究课题

1.6不确切性信息处理的研究概况

1.7本书的工作与结果

第二篇软概念及其数学模型

第2章1维均匀实数空间上的软概念及其数学模型

第3章多维均匀实数空间上的软概念及其数学模型

第三篇软集合与软语言值基本理论

第4章软集合基本理论

第5章软语言值基本理论

第6章隶属/相容函数的确定与求取

第四篇真度逻辑与软语言真值逻辑

第7章软命题与真度逻辑

第8章软语言真值逻辑及其推理

第9章互否逻辑与互反逻辑

第10章程度化语言真值逻辑

第五篇软语言值规划及其推理与计算

第11章软语言值规划及其数学本质

第12章软语言值规划的三重函数

第13章基于软语言值规划的推理和计算

第14章基于语言值函数近似求值的近似推理和计算

第六篇不确切性问题求解与知识发现

第15章不确切性问题求解

第16章基于软集合的知识发现与机器学习

第17章程度化信息处理

第七篇不确切性与不确定性之交叉

第18章软事件的概率，软命题的信度和双重程度推理

第八篇其他相关议题和进一步的研究课题

第19章再议复合命题的逻辑语义与真值计算模型

第20章命题运算与集合运算

第21章进一步的研究方向与课题

参考文献

本书所引入和采用的符号体系

名词索引

　　本书对不确切性信息处理进行了系统、全面的研究和探讨，内容涉及智能科学和信息科学的诸多领域，甚至还触及相关的历史论题和当前的热点课题。全书分为八篇21章。首先分析软概念的形成过程，揭示不确切性信息的产生原理；接着从软概念的外延和内涵两个方面出发，建立相应的软集合理论和软语言值理论；进而以此为基础，建立相应的逻辑理论和推理、计算技术。接着归纳了不确切性问题求解和知识发现的基本问题和方法，阐述了各类问题的求解原理，提出了一些新的技术构想。进而又分析和处理不确切性与不确定性的交叉现象和问题，进一步揭示和理顺了二者的关系。最后讨论了两个相关议题，并展望了进一步的研究方向与课题。　　不确切性信息处理是智能科学技术的重要组成部分。本书以全新的思路和方法，揭示了不确切性信息的由来，建立了一个有别于传统模糊集理论和技术的不确切性信息处理理论和技术体系，为相关应用提供了技术平台，为进一步研究奠定了理论基础。　　本书可供智能、信息、计算、自动化、逻辑、语言、数学和脑及认知等学科或专业方向的科学研究和工程技术人员参阅，也可作为相关专业方向的研究生和高年级本科生的教材或教学参考书。