1. 集合的基本概念及运算 差：A−B或A\\ B ={x : x A但xB}

集合概述 Collection接口 List接口 集合遍历

集合是现代数学各分支的共同基础，当 然也是本书的基础，读者应熟练地掌握 本章的全部内容，本章的一些内容，如 集合的并、交、Venn图等已在中学及 大学的其他课程中学习过，但为了内容 的完整及这些内容基础地位，我们没有 省略这些内容

定义1：设X,Y是两个非空集合，若依照对应法则 f， 对X中的每个x，均存在Y中唯一的y与之对应，则称 这个对应法则 f 是从 X 到 Y 的一个映射， 记作 f: X→Y 或：设X,Y是两个非空集合，f是X×Y的子集，且 对任意x∈X，存在唯一的y ∈Y使(x,y) ∈ f，则f 是从 X 到 Y的一个映射

一、基本概念 1.集合: 具有某种特定性质的事物的总体.组成这个集合的事物称为该集合的元素

4.1 模糊逻辑的数学基础 4.1.1 模糊集合 4.1.2 模糊集合的表示方法 4.1.3 模糊集合的运算 4.1.4 隶属函数确定方法 4.1.5 模糊关系 4.2 模糊逻辑的推理 4.2.1 模糊命题 4.2.2 模糊逻辑 4.2.3 模糊语言 4.2.4 模糊推理 4.3 模糊控制系统概述 4.3.1 模糊控制系统的构成 4.3.2 模糊控制系统的原理 4.4 模糊控制器原理 4.5 模糊控制器设计基础 4.6 双入单出模糊控制器设计 4.6.1 模糊化 4.6.2 模糊控制器规则、模糊关系 4.6.3 清晰化 4.6.4 控制表计算程序

一、集合是现代数学各分支的共同基础，当 然也是本书的基础，读者应熟练地掌握 本章的全部内容，本章的一些内容，如 集合的并、交、Venn图等已在中学及 大学的其他课程中学习过，但为了内容 的完整及这些内容基础地位，我们没有 省略这些内容

4.1 模糊逻辑的数学基础 4.1.1 模糊集合 4.1.2 模糊集合的表示方法 4.1.3 模糊集合的运算 4.1.4 隶属函数确定方法 4.1.5 模糊关系 4.2 模糊逻辑的推理 4.2.1 模糊命题 4.2.2 模糊逻辑 4.2.3 模糊语言 4.2.4 模糊推理 4.3 模糊控制系统概述 4.3.1 模糊控制系统的构成 4.3.2 模糊控制系统的原理 4.4 模糊控制器原理 4.5 模糊控制器设计基础 4.6 双入单出模糊控制器设计 4.6.1 模糊化 4.6.2 模糊控制器规则、模糊关系 4.6.3 清晰化 4.6.4 控制表计算程序

•学生汇报点评，引出模糊综合评价 •模糊数学基本概念 •隶属度的含义及确定【重点】 •模糊集合的表示方法 •模糊集合的运算【重点、难点】 •模糊集合分解定理【重点、难点】 •模糊综合评判法的步骤 •常见模糊算子【重点、难点】 •模糊综合评判法的应用【重点、难点】

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性