第一章　总论
§1.1 日常生活中的模糊性现象
§1.2　现象模糊性实质
§1.3　人工智能与模糊性
§1.4　模糊数学的应用前景
第二章　预备知识
§2.1　经典集合初步
§2.2　向量与矩阵初步
§2.3　映射与关系
§2.4　基础概率论
§2.5　简短的结论
第三章　模糊集基础
§3.1　模糊集合及其表述方法
§3.2　隶属度函数的确定方法
§3.3　模糊集合的运算
附录　经典集合、模糊集合与可拓集合的比较
第四章　模糊识别
§4.1　概述
§4.2　模糊集合的模糊性度量
§4.3　模糊集合间的相似性
§4.4　识别原理
§4.5　模糊识别应用实例
§4.6　模糊识别应用前景
第五章　模糊聚类分析
§5.1　分解定理
§5.2　模糊关系
§5.3　模糊矩阵
§5.4　模糊聚类
§5.5　模糊聚类应用实例
§5.6　指标体系的选择与模糊聚类应用动态
第六章　模糊综合评价
§6.1　概述
§6.2　经典的综合评价方法简介
§6.3　模糊变换
§6.4　权数的确定方法
§6.5　模糊综合评价
§6.6　模糊综合评价应用实例
第七章　模糊统计判决与模糊优化
§7.1　基础模糊概率
§7.2　模糊统计判决
§7.3　模糊优化
§7.4　模糊积分评判简介
附录　实数集的确界
第八章　模糊数学在其它方面的应用述评
§8.1　模糊数学与语言学、美学、哲学
§8.2　模糊数学与文献检索
§8.3　模糊数学与农业
§8.4　模糊数学与气象
§8.5　模糊数学与林业
§8.6　模糊数学与人员功能测评和人才考核
§8.7　模糊数学与地质、地理制图
§8.8　模糊数学与物理学、医学、环境
第九章　模糊语言
§9.1　导论
§9.2　语言变量
§9.3　语言值的语义
§9.4　模糊语言算子
§9.5　语言值的语义计算
§9.6　模糊语法
§9.7　用模糊语言进行数学思维的初步尝试
§9.8　模糊期望值和模糊期望区间——模糊语言的应用
第十章　模糊逻辑
§10.1　概述
§10.2　数理逻辑简介
§10.3　模糊逻辑
§10.4　模糊推理
第十一章　模糊系统的一般理论
§11.1　模糊系统
§11.2　非时变模糊系统
§11.3　时变模糊系统
§11.4　模糊系统信息
§11.5　模糊系统辨识
§11.6　模糊系统的优化方法
第十二章　模糊控制
§12.1　模糊控制器的组成及其控制过程
§12.2　精确量转换成模糊量——模糊量化器（NFC）
§12.3　模糊量转换成精确量——精确量化器（FNC）
§12.4　模糊规则生成器——FAU
§12.5　模糊控制的工业应用——两个实例
主要参考资料