具体描述
《模糊集引论(上册)》是中汪培庄先生《模糊集合论及其应用》基础上，参考国外的有关著作，结合作者的教学实践而总结编写的，全书共分上、下两册，上册包括模糊集合的基本概念、模型识别、模糊关系、扩展原理和模糊数、模糊映射与模糊变换、模糊关系方程、模糊规划、模糊逻辑、模糊推理与模糊控制九章内容，每章后面都配备了一定的习题。
《模糊集引论(上册)》是模糊数学的基础教材，可供大专院校有关专业选用，也可作为数学专业研究生基础课教材，同时还供模糊数学工作者及有关科技工作者参考。
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用户评价
这本书给我的整体感觉是，它在构建一个严谨的数学框架的同时，又不失对现实世界的关照。作者在讲解模糊集的核心概念时，总是会回溯到现实生活中的例子，比如“热”的程度，“满意”的等级，这些贴近生活的例子，能够帮助读者快速建立起对模糊集的直观理解。我尤其欣赏书中对模糊逻辑运算的讲解，它让我看到了如何通过数学工具来模拟人类的模糊判断。例如，一个“有点热”和一个“很热”，在模糊逻辑中会有不同的隶属度值，而通过模糊运算，我们可以得到一个综合的“温度”概念。这比传统的二值逻辑要细腻得多。书中还探讨了模糊集的一些基本性质，比如模糊集之间的包含关系、并集、交集等，这些都为后续更复杂的模糊系统设计奠定了基础。上册的内容可以说非常扎实，为我理解模糊集理论在人工智能、模式识别、信号处理等领域的应用打下了坚实的基础。我能够感受到作者在内容组织和语言表达上的良苦用心，这是一本真正能引领读者入门的优秀教材。
评分我必须承认，我一开始拿到这本书时，对“模糊集”这个概念并没有一个非常清晰的认知，甚至有点把它和概率论混淆。但随着阅读的深入，我才恍然大悟，原来模糊集理论提供的是一种完全不同于概率论的视角来处理不确定性。概率论关注的是事件发生的可能性，而模糊集理论关注的是一个元素属于某个集合的“程度”。这一点在书中得到了非常详细和清晰的阐述。作者通过大量的实例，比如“高个子”集合，来区分概率性的“一个人有多大可能成为高个子”和模糊性的“这个人有多‘高’”，从而明确了模糊集的独特性。我特别喜欢书中对模糊集代数结构和基本运算的详细介绍。这些运算，比如模糊并、模糊交、模糊补，虽然在形式上可能与经典集合运算有些相似，但其背后的含义和应用场景却完全不同，能够更自然地模拟人类的模糊思维。上册为我打下了坚实的理论基础，让我能够理解模糊集在信息融合、模糊控制等领域的应用，并期待在下册中看到更具体的实践案例。
评分这本书带给我的，不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的转变。我一直觉得，很多科学理论的学习，最终目的都是为了更好地理解和改造世界。而《模糊集引论（上册）》在这方面做得非常出色。它没有止步于纯粹的数学推导，而是时刻提醒我们，这些理论的背后，是对现实世界中普遍存在的模糊现象的一种数学化描述。书中对模糊集的“柔韧性”的强调，以及它如何能够更贴切地表达人类的直觉和经验，给我留下了深刻的印象。我开始反思，我们日常生活中很多模糊的判断，例如“天气有点凉”，“这个人很有经验”，“这个产品质量还不错”，这些模糊的描述，其实都蕴含着丰富的、无法用二值逻辑精确捕捉的信息。而模糊集理论，恰恰为我们提供了一种量化和处理这些模糊信息的强大工具。书中对模糊推理的介绍，让我看到了如何将这些模糊的判断转化为有用的输出，这对于构建更加智能、更人性化的系统具有划时代的意义。读完上册，我感觉自己对“模糊”的理解不再是停留在感性层面，而是上升到了理性的高度，并且看到了它在实际应用中的巨大潜力。
评分不得不说，这本书在理论的严谨性和内容的深度上都达到了相当高的水准，但同时又巧妙地避免了令人望而生畏的晦涩感。作者在阐述每一个核心概念时，都仿佛站在读者的角度，预设了读者可能会产生的疑问，并一一进行解答。例如，在引入模糊逻辑的算子时，书中不仅给出了数学定义，还结合了通俗易懂的例子来解释这些算子的直观含义，比如“非常高兴”与“有点高兴”在隶属度上的差异，以及“不高兴”与“高兴”之间的关系。这种“润物细无声”式的讲解方式，让我在不知不觉中就理解了那些看似复杂的数学表达式。我尤其欣赏书中对模糊集合运算的细致剖析。它不仅仅是简单的列出公式，而是深入探讨了不同运算在数学性质和直观意义上的区别，以及它们如何能够模拟人类的模糊判断。这一点对于我理解模糊逻辑在推理中的作用至关重要。书中还特别强调了模糊集的“柔性”和“适应性”，这与传统集合的“刚性”形成了鲜明对比，让我深刻体会到了模糊集在处理现实世界不确定性方面的独特优势。总而言之，这本书既有学术的严谨，又有教育的智慧，是一本非常优秀的理论著作。
评分这本书的结构安排，简直是教科书级别的典范。我之前也涉猎过一些数学相关的书籍，但很多时候都会觉得内容跳跃，或者概念解释不够深入，导致学习过程十分痛苦。《模糊集引论（上册）》在这方面做得非常出色。从最基础的模糊集定义开始，循序渐进地引入各种概念，每一步都搭建在前一个概念之上，逻辑链条非常清晰。作者似乎特别注意到了读者可能会遇到的难点，所以在解释一些核心概念时，会反复强调，并且提供了多种不同角度的阐述。我印象最深的是关于隶属度函数的设计这一部分，书中详细讨论了各种常见的隶属度函数形式，比如梯形、三角形、高斯函数等，并且分析了它们各自的特点和适用场景。这让我明白，隶属度函数的选择并不是随意而为，而是需要根据具体问题的特性来决定的。此外，书中还花了很大的篇幅来讲解模糊推理，这是模糊集理论得以发挥实际作用的关键。通过清晰的图示和详实的步骤，我理解了如何将模糊规则转化为可执行的推理过程，这对于构建智能系统有着至关重要的意义。这本书的语言风格也非常严谨，但又不失可读性，不会让读者感到枯燥乏味。每一个公式的推导都附有详尽的解释，每一个定理的证明都逻辑严密。读完上册，我感觉自己对模糊集理论的基础有了非常扎实和全面的掌握，为后续更深入的学习打下了坚实的基础，这绝对是一本值得反复研读的经典著作。
评分这本书带给我的一个非常重要的启示是，我们对于“精确”的追求，有时候反而会限制我们对复杂世界的理解。传统数学的严谨性无疑是巨大的成就，但它在处理那些界限模糊、信息不完整的现实问题时，往往显得力不从心。《模糊集引论（上册）》恰恰提供了另一种思考问题的角度。它告诉我们，承认和拥抱模糊性，反而能够更有效地捕捉现实世界的本质。书中对于隶属度函数的引入，让我深刻认识到，很多事物并非泾渭分明，而是存在着程度上的差异。例如，一个人是否“年轻”，并不是一个绝对的概念，而是有一个从“非常年轻”到“不太年轻”的过渡。模糊集理论就为这种过渡提供了一种数学上的表达方式。书中对模糊逻辑运算的讲解，也让我看到了如何在模糊信息的基础上进行有效的推理。这对于很多依赖于主观判断和经验的领域，比如医学诊断、金融风险评估等，都具有非常重要的意义。上册的深入阅读，让我对模糊集理论在模拟人类思维和处理现实世界不确定性方面的巨大潜力有了初步的认识，这无疑极大地拓展了我的认知边界。
评分这本书，真的让我耳目一新。一直以来，我对“模糊”这个概念总有点似是而非的理解，觉得它像是数学里的“近似”或者“区间”，但又说不上来具体是怎么回事。拿到《模糊集引论（上册）》这本书，我抱着试试看的心态翻开，结果立刻就被吸引住了。开篇就用非常直观的例子，比如“高”或者“冷”这样的词汇，来解释传统的二值逻辑在描述现实世界时遇到的困难。这一下就点醒了我，原来我们日常生活中大量的判断和描述，其实都充满了模糊性。书里详细介绍了模糊集的定义，它不再是简单的“属于”或“不属于”，而是引入了隶属度函数，让一个元素可以以不同程度地属于某个集合。这就像给我们的判断加上了一个“度”，使得描述更加细腻和贴近真实。我特别喜欢书中对模糊集运算的讲解，比如模糊并、模糊交、模糊补，这些运算方式在保持模糊特性的同时，又能够进行逻辑推理，这真是太巧妙了。而且，它还引入了模糊数的概念，这让我对如何处理不确定性量化有了更深的认识，不再是简单的概率论的范畴。读着读着，我脑海里开始浮现出很多生活中的场景，比如交通拥堵程度的描述，商品的品质评价，甚至情感的表达，都可以用模糊集来更精准地刻画。这本书不仅仅是理论上的介绍，它还在字里行间流露出一种思想的启迪，让我开始用一种全新的视角去审视和理解我们周围的世界。上册的内容已经如此丰富，让我对下册充满了期待，迫不及待想知道模糊集在实际应用中能有多大的能量。
评分这本书真的让我体验到了一种“顿悟”的快感。我一直觉得，在学习一些高等数学概念的时候，如果不能看到它的“用处”，就很容易感到枯燥和迷茫。《模糊集引论（上册）》在这方面做得非常成功。它不仅仅是在介绍一套抽象的数学理论，更是在展示如何用这套理论来解决现实世界中的问题。书中对模糊集的定义、隶属度函数、以及各种运算的讲解，都紧密围绕着“如何更准确地描述和处理现实世界的模糊性”这一核心。我尤其被书中关于模糊推理的讨论所吸引。模糊推理是将模糊的语言描述转化为可计算的输出过程，这正是人工智能和自动化领域的核心挑战之一。作者通过清晰的步骤和图示，让我理解了如何构建模糊推理系统，这对于我理解智能决策的底层逻辑非常有帮助。读完上册，我感觉自己不再是对模糊集理论一知半解，而是对它的核心思想和潜在应用有了较为全面的认识，这让我对未来学习和研究更加充满信心。
评分我必须说，这本书的语言风格和表述方式，在我看来是极其出色的，甚至可以说是“优雅”的。作者并非那种只堆砌公式和术语的学者，而是非常注重将抽象的数学概念与读者易于理解的语言和例子相结合。在引入模糊集这一核心概念时，书中并没有直接抛出复杂的数学定义，而是先从我们日常生活中那些无法用“是”或“否”简单回答的问题入手，比如“这个房间有多亮？”“这个人有多高？”，然后自然而然地引出隶属度函数的概念。这种循序渐进、层层递进的讲解方式，让我在阅读过程中始终保持着清晰的思路，并且能够轻松地跟上作者的节奏。我尤其欣赏书中对一些关键数学运算的直观解释，比如模糊并和模糊交的比较，以及它们与经典集合运算的区别。作者通过形象的比喻和清晰的图示，让我能够深刻理解这些运算的内涵，而不仅仅是死记硬背公式。这种“化繁为简，以理服人”的写作风格，使得这本书不仅具有高度的学术价值，更具备了极强的可读性和启发性，让我对模糊集理论产生了浓厚的兴趣。
评分我之所以会被这本书深深吸引，很大程度上是因为它打开了我对“不确定性”处理的新视野。过去，我总是习惯于将问题非黑即白地看待，要么对，要么错，要么存在，要么不存在。但现实世界远比这复杂得多，充满了各种程度的变化和模糊的界限。这本书恰恰抓住了这一点，通过引入模糊集的概念，为我们提供了一种全新的、更符合人类认知习惯的工具来描述和处理这些模糊性。书中对模糊集在信息处理、模式识别、决策支持等领域的潜在应用进行了非常引人入胜的探讨。虽然上册主要侧重于理论基础的构建，但字里行间都充满了对实际应用的暗示和铺垫。我能想象到，一旦掌握了这些基础理论，我们就可以利用模糊集来构建更智能、更灵活的系统，例如能够理解模糊指令的语音助手，能够根据模糊信息做出最优决策的专家系统，甚至是能够进行模糊图像识别的计算机视觉系统。书中对一些经典模糊推理方法的介绍，比如Mamdani方法和Sugeno方法，让我对其在实际应用中的具体操作有了初步的了解。这让我意识到，模糊集理论并非仅仅是抽象的数学游戏，而是能够切实解决现实世界中许多复杂问题的有力武器。阅读这本书，就像是获得了一把解锁新世界的钥匙，让我对未来的技术发展充满了好奇和憧憬。
评分配合B站上北师大的模糊数学视频看了一半，弃。刚开始，模糊逻辑描述，简化复杂系统的能力让人兴奋。但隶属度与算子的选择上引入的巨大主观性让其很难被称为一门严谨的科学。到头来，it's an useful tool,but just an useful tool.
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评分内容丰富 作为教材确实不错 虽然理论基础不够完备 但这不是教材的问题 而是模糊集理论本身的问题
评分配合B站上北师大的模糊数学视频看了一半，弃。刚开始，模糊逻辑描述，简化复杂系统的能力让人兴奋。但隶属度与算子的选择上引入的巨大主观性让其很难被称为一门严谨的科学。到头来，it's an useful tool,but just an useful tool.
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