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第1章 动态模糊逻辑1

1.1 一阶动态模糊逻辑1

1.2 谱分析方法5

1.2.1 DF命题逻辑谱分析方法5

1.2.2 DF谓词逻辑的谱分析方法5

1.3 二阶动态模糊逻辑系统6

1.3.1 二阶逻辑简介6

1.3.2 二阶动态模糊逻辑语法7

1.3.3 二阶动态模糊逻辑的语义9

1.3.4 二阶动态模糊逻辑演算系统15

1.3.5 二阶动态模糊逻辑谓词演算归结推理18

1.3.6 真值域的谱分析方法22

1.4 二阶动态模糊逻辑演算推理系统模型24

1.4.1 一阶动态模糊逻辑演算推理系统24

1.4.2 二阶动态模糊逻辑演算推理系统28

1.5 应用32

1.5.1 二阶动态模糊逻辑实例系统33

1.5.2 实例演算35

1.6 本章小节40

参考文献40

第2章 动态模糊逻辑程序设计语言的操作语义模型43

2.1 动态模糊逻辑程序设计语言的基础理论43

2.2 操作语义43

2.2.1 操作语义的研究历史43

2.2.2 结构化操作语义44

2.3 DFL的λ演算描述44

2.3.1 传统的λ演算44

2.3.2 变形传统的λ演算47

2.3.3 动态模糊命题的λ演算描述49

2.3.4 动态模糊谓词的λ演算描述50

2.4 动态模糊逻辑程序设计语言的语法50

2.4.1 监督命令程序结构51

2.4.2 动态模糊逻辑程序设计语言的抽象语法51

2.5 动态模糊逻辑程序设计语言的操作语义模型52

2.5.1 动态模糊逻辑程序设计语言的操作语义模型结构52

2.5.2 动态模糊逻辑程序设计语言的数据类型的操作语义55

2.6 动态模糊逻辑程序设计语言的框架59

2.6.1 处理对象的动态模糊化60

2.6.2 类型的动态模糊化62

2.6.3 语句的动态模糊化62

2.7 动态模糊逻辑程序设计语言的应用64

2.7.1 应用实例64

2.7.2 程序的执行过程66

2.8 验证67

2.8.1 正确性验证67

2.8.2 可靠性验证70

2.9 本章小节74

参考文献74

第3章 动态模糊逻辑程序设计语言的代数语义模型78

3.1 引言78

3.1.1 动态模糊逻辑程序设计语言研究现状78

3.1.2 问题提出79

3.2 动态模糊逻辑程序设计语言的范畴描述81

3.2.1 动态模糊逻辑程序设计语言理论基础81

3.2.2 动态模糊逻辑程序设计语言范畴模型83

3.3 DFL程序设计语言的代数语义模型91

3.3.1 抽象数据类型91

3.3.2 动态模糊逻辑的DF∑代数92

3.3.3 DFL程序设计语言的极限代数语义96

3.3.4 DFL程序设计语言函子的伴随语义99

3.3.5 DFL程序设计语言的Monad结构代数102

3.3.6 DFL程序设计语言的加法范畴语义104

3.3.7 DFL程序设计语言的指称语义105

3.4 DFL程序设计语言的代数拓展语义107

3.4.1 预备知识107

3.4.2 动态模糊层的定义108

3.4.3 DFL程序设计语言代数拓展语义的基本原理110

3.4.4 动态模糊层范畴的性质110

3.4.5 动态模糊层范畴操作112

3.5 实例分析115

3.5.1 问题描述115

3.5.2 程序实现117

3.5.3 程序分析118

3.6 本章小节119

参考文献120

第4章 基于动态模糊集的概念学习123

4.1 动态模糊集和概念学习的关系123

4.2 DF概念的表示模型123

4.3 DF概念学习空间模型124

4.3.1 DF概念学习的序模型124

4.3.2 DF概念学习计算模型127

4.3.3 DF实例空间降维模型130

4.3.4 DF属性空间降维模型131

4.4 基于DF格的概念学习模型133

4.4.1 经典概念格的构建方法133

4.4.2 基于DFS构建格算法135

4.4.3 DF概念格约简137

4.4.4 DF概念规则提取138

4.4.5 算法举例和实验分析140

4.5 基于DFDT的概念学习模型142

4.5.1 DF概念树与生成策略142

4.5.2 DF概念树的生成142

4.5.3 DF概念规则提取与匹配算法147

4.6 应用实例与分析148

4.6.1 基于DF概念格的人脸识别实验148

4.6.2 UCI数据集上的数据分类实验151

4.7 本章小节153

参考文献153

第5章 基于动态模糊集的半监督多任务学习157

5.1 引言157

5.1.1 半监督多任务学习研究综述157

5.1.2 问题提出160

5.2 半监督多任务学习模型161

5.2.1 半监督学习161

5.2.2 多任务学习165

5.3 基于DFS的半监督多任务学习模型170

5.3.1 动态模糊机器学习模型170

5.3.2 动态模糊半监督学习模型171

5.3.3 动态模糊半监督多任务学习模型171

5.4 动态模糊半监督多任务匹配算法173

5.4.1 动态模糊随机概率173

5.4.2 动态模糊半监督多任务匹配算法174

5.4.3 实例分析178

5.5 动态模糊半监督多任务自适应学习算法180

5.5.1 马氏距离度量180

5.5.2 动态模糊K近邻算法181

5.5.3 动态模糊半监督自适应学习算法183

5.6 本章小节191

参考文献191

第6章 动态模糊层次关系学习196

6.1 引言196

6.1.1 关系学习研究进展196

6.1.2 问题提出199

6.2 归纳逻辑程序设计200

6.3 动态模糊层次关系学习201

6.3.1 动态模糊逻辑关系学习算法（DFLR）201

6.3.2 实例分析205

6.3.3 动态模糊矩阵层次关系学习算法（DFMHR）207

6.3.4 实例分析212

6.4 动态模糊树层次关系学习214

6.4.1 动态模糊树214

6.4.2 动态模糊树层次关系学习算法（DFTHR）216

6.4.3 实例分析222

6.5 动态模糊图层次关系学习225

6.5.1 动态模糊图的基本概念225

6.5.2 动态模糊图层次关系学习算法描述（DFGHR）227

6.5.3 实例分析229

6.6 实例应用与分析230

6.6.1 问题描述230

6.6.2 实例分析233

6.7 本章小节234

参考文献235

第7章 基于DFL的软件Agent普适技术240

7.1 引言240

7.1.1 软件Agent普适方法概述240

7.1.2 普适计算概述241

7.1.3 问题的提出242

7.2 基于DFL的软件Agent普适评估模型243

7.2.1 软件Agent状态评估指标243

7.2.2 软件Agent的环境243

7.2.3 软件Agent的可信性245

7.2.4 软件Agent的可用性245

7.2.5 软件Agent的健壮性245

7.2.6 基于DFL的软件Agent普适评估模型246

7.2.7 仿真实例258

7.3 基于DFL的软件Agent上下文感知模型259

7.3.1 软件Agent上下文感知的概述259

7.3.2 上下文感知结构框架的Agent模型262

7.3.3 软件Agent上下文感知结构框架模型268

7.4 基于DFL的软件Agent上下文任务分配271

7.4.1 任务分配问题的相关研究271

7.4.2 上下文任务分配问题描述272

7.4.3 软件Agent上下文任务分配274

7.4.4 实例应用分析277

7.5 实例应用279

7.5.1 应用实例场景279

7.5.2 应用实例分析279

7.6 本章小节282

参考文献282

汉英名词对照286