В книге обсуждается новый подход к анализу неопределимости, основанный на понятиях нечетких множеств, мер возможности и необходимости. Отличаясь от теории вероятностей своей аксиоматикой и способностью количественного описания неопределенности, этот подход обеспечивает учет неточности информации в виде множеств более или менее возможных значений, что согласуется и с методологией интервального анализа. В первых трех главах последовательно раскрываются связи излагаемого подхода с вероятностными методами, даются основы исчисления нечетких величин с применением к исследованию операций и, наконец, рассматриваются задачи свертывания и сравнения нечетких множеств для систем поддержки принятия решений. В следующих трех главах описываются вопросы применения теории возможностей в столь актуальных областях информатики и искусственного интеллекта, как экспертные системы и реляционные базы данных. Отдельная, очень большая по объему глава, полностью переработанная для второго издания, посвящена методам приближенных рассуждений на основе теории возможностей. Для научных работников, может быть полезна всем, кто занимается вопросами анализа и представления неопределенности от исследователей в области информатики и искусственного интеллекта до специалистов по математической статистике и теоретиков, занимающихся философскими аспектами науки.