模糊区间值测度的贝叶斯方法

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 引言	第7-12页
·贝叶斯统计学概述	第7-8页
·模糊数学概述	第8-9页
·模糊贝叶斯方法的发展现状	第9-10页
·本文的主要工作	第10-12页
第二章 预备知识	第12-22页
·模糊集理论基础知识	第12-19页
·模糊集的基本概念	第12-16页
·隶属函数	第16-17页
·模糊集合基本定理	第17-19页
·贝叶斯公式基础知识	第19-21页
·贝叶斯公式的密度函数形式	第19-21页
·后验分布是三种信息的综合	第21页
·本章小结	第21-22页
第三章 模糊贝叶斯方法	第22-34页
·连续情形下模糊贝叶斯公式	第22-25页
·先验信息模糊化	第22-23页
·样本信息模糊化	第23-24页
·模糊化的后验信息即模糊贝叶斯公式	第24-25页
·模糊事件与模糊事件域	第25-28页
·模糊事件与模糊事件域的定义	第25页
·模糊事件的概率	第25-26页
·事件的模糊概率	第26-27页
·模糊事件的模糊概率	第27-28页
·模糊事件的贝叶斯公式	第28-33页
·经典的贝叶斯公式	第28页
·模糊事件的贝叶斯公式	第28-33页
·本章小结	第33-34页
第四章 模糊区间值测度的贝叶斯方法	第34-40页
·区间值测度的贝叶斯公式	第34-37页
·区间值概率事件的独立	第37-38页
·模糊区间值测度的贝叶斯公式	第38-39页
·本章小结	第39-40页
第五章 结论与展望	第40-41页
参考文献	第41-44页
致谢	第44-45页
个人简介	第45页