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