| 1章 ファジィエキスパートシステムとは |
| 1.1 AI(人工知能)とファジィー 1 |
| 1.2 あいまいさの情報処理-日陰から日向へ- 3 |
| 1.3 問題が先か理論が先か 6 |
| 1.4 FANと知識情報処理 7 |
| 2章 クリスプ集合とクリスプ論理 |
| 2.1 クリスプ集合 11 |
| 2.2 クリスプ論理 13 |
| 3章 ファジィ集合とファジィ論理 |
| 3.1 ファジィ集合 17 |
| 3.2 ファジィ集合概念の拡張 19 |
| 3.3 ファジィ否定、tノルム、sノルム 21 |
| 3.4 いろいろなファジィ論理演算 28 |
| 3.5 ファジィ含意 31 |
| 4章 あいまい測度 |
| 4.1 確率測度と加法性 37 |
| 4.2 Certainty Factor 42 |
| 4.3 エントロピー 45 |
| 4.4 ファジィ測度 51 |
| 4.5 可能性制度と必然性測度 53 |
| 4.6 Dempster-Shafer測度 55 |
| 4.7 各種あいまい測度の相互関係 57 |
| 5章 ファジィ推論 |
| 5.1 クリスプ推論とファジィ推論 59 |
| 5.2 Max-Min合成重心計算法 62 |
| 5.3 実用化応用における知識表現と知識獲得 68 |
| 5.4 いろいろなルール形ファジィ推論-直接法- 72 |
| 5.5 ファジィチップ 76 |
| 5.6 ファジィ関係方程式による推論 83 |
| 5.7 その他のファジィ推論 88 |
| 〔1〕 高木モデルによるファジィ推論 88 |
| 〔2〕 再帰型ファジィ推論 91 |
| 〔3〕 その他 94 |
| 6章 ファジィエキスパートシステム |
| 6.1 REVEAL 95 |
| 〔1〕 REVEALとは 95 |
| 〔2〕 VTA 96 |
| 〔3〕 レストランの管理 97 |
| 6.2 FLOPS 102 |
| 6.3 FRIL 107 |
| 6.4 実用化事例のサーベイ 110 |
| 6.5 問題点とその解決法 115 |
| 付録 ファジィの参考文献 |
| 1. はじめに 119 |
| 2. ”あいまい工学”の普及 119 |
| 3. 出版ブームの到来 120 |
| 〔1〕 ファジィ理論を学習するための本 121 |
| 〔2〕 パソコンCAIでファジィを学ぶ 124 |
| 〔3〕 ファジィ思想を理解するための哲蒙書 125 |
| 〔4〕 ファジィの適用事例の解説書と雑誌のファジィ特集号 125 |
| あとがき 126 |
| 索引 127 |
| 1章 ファジィエキスパートシステムとは |
| 1.1 AI(人工知能)とファジィー 1 |
| 1.2 あいまいさの情報処理-日陰から日向へ- 3 |
| 1.3 問題が先か理論が先か 6 |
| 1.4 FANと知識情報処理 7 |
| 2章 クリスプ集合とクリスプ論理 |
