本書集合國內十多位在模糊理論研究領域上有所專精的學者共同撰述，每種理論皆有適切的範例或圖表加以說明及示範，而且所探討之實務應用涵蓋面甚廣。內容包含有模糊集合與運算、模糊邏輯與推論、數學規劃、模糊系統、模糊控制器設計之應用及模糊決策系統等，適合大學、科大電子、電機、資工系高年級選修「模糊理論」課程使用或相關業界人士及有興趣之讀者使用。 本書特色 　　1 . 本書集合國內十多位在模糊理論研究領域上有所專精的學者共同撰述，每種理論皆有適切的範例或圖表加以說明及示範，而且所探討之實務應用涵蓋面甚廣。　　2 . 本書包含有模糊集合與運算、模糊邏輯與推論、數學規劃、模糊系統、模糊控制器設計之應用及模糊決策系統等，內容豐富完整。　　3 . 適合大學、科大電子、電機、資工系高年級選修「模糊理論」課程使用或相關業界人士及有興趣之讀者使用。

第1章 概 論1-11.1 前 言1-21.2 模糊建模1-21.3 模糊邏輯與模糊集合1-31.4 內容安排1-5第2章 模糊集合與運算2-12.1 模糊集合的基本定義2-22.1.1 明確集合與模糊集合2-22.1.2 模糊集合的基本定義2-22.1.3 模糊集合的術語2-42.2 模糊集合基本運算2-62.3 分解定理(resolution principle)2-122.3.1 α截集(α-cut)2-122.3.2 分解定理(resolution principle)2-132.4 擴張定理及其應用(Extension Principle and Its Applications)2-162.4.1 擴張定理(Extension Principle)2-162.4.2 模糊數及代數運算(Algebraic Operations with Fuzzy Numbers)2-162.4.3 特別的擴充運算2-182.4.4 模糊集合LR-表示法的擴充運算(Algebraic Operations for LR-Representation of Fuzzy Sets) 2-202.5 選擇歸屬函數(Membership Function Determination)2-23第3章 模糊集理論與機率3-13.1 簡 介3-23.2 模糊集理論中的模糊集3-33.3 機率論基礎3-63.4 採用機率結構的模糊集3-113.4.1 擴大論域(The Enlarged Universe)3-123.4.2 模糊集為擴大論域中的明確集合(Fuzzy Set asCrisp Set in the Enlarged Universe)3-133.4.3 模糊歸屬函數為條件機率(Fuzzy Membership Function as Conditional Probability)3-153.5 結 論3-18第4章 模糊邏輯與推論4-14.1 古典邏輯(Classical Logics)4-24.2 多值邏輯(Multivalued Logics)4-74.3 模糊邏輯(Vague Logics)4-104.4 模糊命題(Fuzzy Propositions)4-154.5 模糊蘊涵(Fuzzy Implications)4-214.6 近似推理(Approximate Reasoning)4-25第5章 模糊數學規劃5-15.1 對稱式模型5-45.1.1 模糊單目標線性規劃模型5-45.1.2 可能性模型(1IC)5-105.2 非對稱式模型5-135.2.1 模糊目標函數(2O)5-145.2.2 模糊限制函數(2K)5-155.2.3 模糊係數問題(2FC)5-195.2.4 不明確性係數問題(2IC)5-215.2.5 模糊關係方程5-225.3 模糊非線性規劃問題5-295.4 模糊整數規劃問題5-30第6章 模糊系統6-16.1 前 言6-26.2 模糊法則庫建構方法6-26.3 推論模式6-106.4 查表推論法6-126.5 梯度調整方法6-186.6 類聚調整方法(fuzzy c-means)6-23第7章 模糊化類神經網路7-17.1 前 言7-27.2 類神經網路7-27.2.1 多層感知機網路7-37.2.2 放射狀基底函數網路7-107.3 模糊系統7-127.4 模糊化類神經網路7-147.4.1 模糊化多維矩形複合式類神經網路7-177.4.2 以自我組織特徵映射圖為基礎之模糊系統7-277.4 結 論7-36第8章 模糊邏輯與基因演算法8-18.1 前 言8-28.2 基因演算法8-28.3 演化式模糊系統8-78.4 基因演算法中的模糊參數8-108.5 模糊多倍體8-148.5.1 單倍體、雙倍體與多倍體8-148.5.2 模糊理論與多倍體8-168.5.3 演化合適的多倍體結構8-178.6 模糊規則庫結構及其演化適應8-208.6.1 模糊規則庫結構識別8-208.6.2 基因演算法用於模糊規則庫建立之演化適應8-228.7 模糊分類者系統8-248.8 瞭解基因演算法之演化過程8-298.8.1 為何要瞭解演化過程8-298.8.2 如何分析瞭解演化過程8-308.8.3 演化過程視覺化所遇到的瓶頸8-328.9 後 記8-33第9章 模糊控制器設計之應用9-19.1 模糊控制的基本原理9-29.2 模糊控制器設計之應用9-49.2.1 模糊控制洗衣機9-49.2.2 六軸運動平台(Stewart Platform)之模糊控制9-89.3 古典控制器與模糊控制器之等值關係9-179.3.1 PD型控制器與FLC間的等值關係9-179.3.2 PI型控制器與FLC間的等值關係9-269.3.3 PID型控制器與FLC間的等值關係9-29第10章 模糊派屈網路10-110.1 前 言10-210.2 派屈網路10-210.2.1 派屈網路的圖形結構10-210.2.2 派屈網路的數學表示法10-510.2.3 派屈網路的動態行為10-610.2.4 派屈網路的特殊名詞10-910.2.5 派屈網路的性質10-1110.2.6 派屈網路的分類10-1310.2.7 改良式的派屈網路10-1610.3 模糊派屈網路10-1810.3.1 模糊派屈網路型態(一) – C. G. Looney的架構[C. G. Looney, 1988]10-1910.3.2 模糊派屈網路型態(二) – S. M. Chen 等人的架構[S. M. Chen等人, 1990]10-2310.3.3 模糊派屈網路型態(三) – H. Scarpelli等人的架構[H. Scarpelli等人,1996]10-3110.3.4 模糊派屈網路型態(四) – J. Lee等人的架構[J. Lee等人,1999]10-3610.4 結論-各種模糊派屈網路之比較10-50第11章 模糊決策系統11-111.1 前 言11-211.2 模糊環境下的決策行為11-311.3 模糊多屬性決策11-411.3.1 模糊層級分析程序(Fuzzy Hierarchical Analysis Process)11-911.3.2 模糊簡單加權法(Fuzzy Simple Additive Weight-ing Method)11-1311.3.3 模糊積分技術11-1611.3.4 ELECTRE方法11-2011.3.5 PROMETHEE 方法11-3311.3.6 灰關聯模型11-3911.3.7 TOPSIS方法11-4211.4 模糊多目標決策11-4711.4.1 模糊多目標線性規劃模式11-5011.4.2 目標模糊的規劃問題11-5111.4.3 目標模糊且限制式模糊的規劃問題11-5211.4.4 二階段方法求解模糊多目標線性規劃問題11-5311.5 模糊群體決策11-5511.5.1 社會選擇理論11-5611.5.2 專家判斷╱群體參與11-5711.5.3 競局理論11-59第12章 模糊數學在土木工程上的應用12-112.1 結構工程12-212.1.1 模糊控制12-212.1.2 橋梁損傷評估12-212.1.3 結構可靠度上的應用12-312.1.4 鋼筋混凝土橋梁之目視檢測評估研究12-312.1.5 結構安全性評估12-412.1.6 動態系統識別理論之建立12-412.2 大地工程12-512.2.1 評估土層分類與現地應力12-512.2.2 在邊坡穩定分析之應用12-512.2.3 土壤剪力參數之研究12-612.2.4 推估單樁承載力12-612.2.5 評估砂土之液化潛能12-712.2.6 應力路徑三軸之控制系統12-712.3 材料工程12-812.3.1 敲擊回音檢測訊號之模糊識別12-812.3.2 鋪面表面狀況評估之應用12-912.3.3 評估鋪面裂縫破壞之應用12-912.3.4 高性能混凝土抗壓強度預測12-912.4 營建工程與管理12-1012.4.1 探討選址之研究12-1012.4.2 探討BOT計劃之投標評選12-1112.4.3 大型工程之不保風險評估12-1112.5 運輸工程12-1212.5.1 高速公路事件自動偵測之研究12-1212.5.2 模糊全觸動號誌控制模式之研究12-1212.5.3 用路人最佳化單限旅次分佈 /出發時間/路徑選擇模型12-1312.5.4 交通量指派模式之模糊演算法探討12-1412.6 水資源及海洋工程12-1412.6.1 模糊自迴歸模式於洪流量預測12-1412.6.2 旬入流量預測之研究12-1512.6.3 模糊動態規劃於水庫即時操作研究12-1512.6.4 集水區出流量之預測12-1612.6.5 模糊推論模式應用於洪水預測12-1612.7 測繪工程12-1712.7.1 遙測影像分類及變遷偵測之研究12-1712.7.2 G I S影響圈及疊圈之分析12-17第13章 模糊資料庫系統13-113.1 前 言13-213.2 模糊關聯式資料庫13-313.2.1 模糊關聯為主之模式13-513.2.2 類似關係為主之模式13-513.2.3 可能性分佈為主之模式13-613.2.4 延伸可能性分佈為主之模式13-713.3 模糊物件導向式資料庫13-813.3.1 OCR模式13-913.3.2 UFO模式13-1113.3.3 FOOD模式13-1313.3.4 類似關係為主的模式13-1413.4 模糊查詢系統13-1513.4.1 次要條件為主之查詢系統13-1613.4.2 距離為主之查詢系統13-1713.4.3 模糊集合為主之查詢系統13-1913.5 模糊資料庫之商業應用13-2013.5.1 模糊查詢前端系統13-2113.5.2 專屬系統13-2613.5.3 商業系統13-30第14章 模糊理論於機器學習和資料挖掘之應用14-114.1 前 言14-214.2 模糊決策樹學習方法14-514.2.1 ID3學習方法14-614.2.2 模糊決策樹學習方法14-914.3 模糊決策表學習方法14-1514.3.1 模糊決策表學習演算法流程14-1614.3.2 模糊群聚14-1714.3.3 模糊決策表學習14-2014.4 模糊資料挖掘方法14-2514.4.1 關聯性規則之資料挖掘14-2514.4.2 模糊資料挖掘方法14-2814.5 結 語14-31附錄 網路資源附-1