模糊信息处理是智能信息处理的重要方向。谢维信、裴继红、李良群著的《模糊信息处理理论与应用》是关于模糊信息处理理论与应用的一部专著。全书共12章，系统地阐述模糊集合、模糊关系、模糊逻辑、语言变量和模糊不确定性等模糊集合与模糊系统的基础理论，对模糊信息处理在模糊聚类、模糊神经网络、模糊识别技术、模糊图像分割以及目标跟踪的模糊信息方法等方面的理论和应用进行深入分析，给出相应的技术与方法。
本书可供智能信息处理、模糊信息处理、模式识别、信息融合、目标跟踪等领域的科技工作者阅读与参考，也可作为相关专业研究生的教材或教学资料。

前言
第1章 模糊集合
1.1 普通集合
1.1.1 集合的概念
1.1.2 空集、全集、子集和幂集
1.1.3 集合的运算及其性质
1.1.4 特征函数
1.2 模糊集合的基本概念和运算
1.2.1 模糊集合的概念
1.2.2 模糊集合的运算及其性质
1.2.3 模糊集合运算的其他定义
1.3 模糊集合与普通集合之间的关系
1.3.1 α截集
1.3.2 分解定理
1.3.3 模糊集合的核
1.4 凸模糊集与模糊数
1.4.1 凸模糊集
1.4.2 模糊数
1.4.3 凸模糊集的四种标准隶属度函数
1.5 小结
参考文献
第2章 模糊关系
2.1 关系的基本知识
2.1.1 集合的笛卡儿乘积
2.1.2 关系
2.1.3 映射
2.2 模糊关系的基本原理
2.2.1 模糊关系的概念
2.2.2 模糊关系的模糊矩阵表示
2.2.3 模糊关系的投影
2.2.4 模糊关系的运算
2.3 模糊关系的合成
2.3.1 普通关系的合成
2.3.2 模糊关系合成的定义
2.3.3 模糊关系合成的性质
2.4 模糊关系的自反性、对称性和传递性
2.4.1 自反性
2.4.2 对称性
2.4.3 传递性
2.4.4 模糊相似关系和模糊等价关系
2.5 扩展原理
2.5.1 集合在映射下的象
2.5.2 模糊集合在映射下的象
2.5.3 扩展原理的一般表达式
2.6 模糊综合评判
2.6.1 模糊综合评判的基本概念
2.6.2 一级模糊综合评判
2.6.3 多级模糊综合评判
2.7 小结
参考文献
第3章 模糊逻辑
3.1 模糊逻辑代数的基本知识
3.1.1 布尔代数和德·摩根代数
3.1.2 模糊逻辑公式
3.2 模糊逻辑函数的分解和合成
3.2.1 分解问题
3.2.2 合成问题
3.3 模糊推理
3.3.1 模糊命题及蕴含式
3.3.2 模糊推理的定义
3.3.3 推论的合成规则
3.3.4 三种典型的模糊推理方法
3.4 小结
参考文献
第4章 语言变量和模糊算法
4.1 语言变量
4.1.1 语言变量的一般概念
4.1.2 构成式语言变量
4.1.3 合成辞的辞义
4.1.4 语言真值
4.2 模糊算法
4.2.1 概述
4.2.2 模糊条件语句
4.2.3 模糊算法的指令
4.2.4 指令的执行
4.2.5 模糊算法的基本类型
4.3 小结
参考文献
第5章 模糊不确定性和模糊信息
5.1 模糊集的模糊度
5.2 模糊相似性度量
5.2.1 模糊集之间的距离
5.2.2 贴近度
5.2.3 模糊相似度
5.3 模糊信息量
5.3.1 模糊熵
5.3.2 模糊信息和香农信息的等效关系
5.4 模糊信息处理的塔形结构
5.4.1 概述
5.4.2 模糊塔形结构
5.4.3 模糊塔形的层间熵分布
5.4.4 模糊塔形的信息处理
5.5 模糊事件的概率
5.6 可能性理论
5.6.1 可能性
5.6.2 可能性测度
5.7 小结
参考文献
第6章 模糊聚类
6.1 概述
6.1.1 聚类和聚类方法概述
6.1.2 距离度量
6.1.3 模糊聚类的概念
6.2 模糊划分
6.3 基于目标函数的模糊c-均值聚类
6.4 模糊c-线性簇聚类
6.5 模糊c-球壳聚类
6.5.1 模糊c-球壳聚类原理
6.5.2 模糊c-球壳聚类的一些改进
6.6 区间值数据的模糊c-均值聚类
6.6.1 区间值数据
6.6.2 区间值数据的模糊c-均值聚类原理
6.6.3 三种区间数FCM聚类算法的关系
6.7 加权模糊c-均值聚类
6.7.1 对模糊划分矩阵中隶属度的解释
6.7.2 加权模糊c-均值聚类算法
6.7.3 几个具体的加权函数及实例
6.8 模糊软聚类
6.8.1 截集模糊c-均值聚类算法
6.8.2 对手抑制式模糊c-均值聚类
6.9 模糊聚类的遗传算法实现技术
6.9.1 遗传算法的基本原理
6.9.2 遗传算法求解聚类问题
6.10 小结
参考文献
第7章 模糊聚类的有效性
第8章 模糊神经网络
第9章 模糊识别技术
第10章 基于模糊信息处理的图像分割
第11章 基于模糊信息处理的雷达目标跟踪
第12章 基于模糊信息处理的视频多目标跟踪
彩图