Fuzzy双拓扑空间中的拟开集和拟连续

将fuzzy拟开集和拟连续映射的概念推广到fuzzy双拓扑空间,引入(i,j)-fuzzy拟开集、(i,j)-fuzzy拟闭集、双fuzzy拟连续映射等概念,并研究了其相关性质.

L－fuzzy拓扑空间中的近似良紧性

本文系统地研究了Ｌ－ｆｕｚｚｙ拓扑空间中近似良紧性的特征及其拓补性质。讨论了近似良紧性与良紧性之间的关系。证明了近似良紧性是正则闭遗传的，有限可和的以及在满层的Ｌ—ｆｕｚｚｙ拓扑空间中，对于近似良紧性而言，ＸＯＨＯＢ乘积定理成立等重要性质。

线性Fuzzy邻域空间中的层次结构

作者讨论了线性Ｆｕｚｚｙ邻域空间中的层次结构，得到以下结果：（１） 线性Ｆｕｚｚｙ邻域空间（Ｘ，Δ）局部ｎ－凸当且仅当其各层拓扑线性空间局部凸；（２） 线性Ｆｕｚｚｙ邻域空间（Ｘ，Δ）是（ＱＬ）型Ｆｕｚｚｙ拓扑线性空间当且仅当其为诱导空间．

Fuzzy <i>δ</i>*-Continuity and Fuzzy <i>δ</i>**-Continuity on Fuzzy Topology on Fuzzy Sets

The concept of a fuzzy topology on a fuzzy set has been introduced in [1]. The aim of this work is to introduce fuzzy δ*-continuity and fuzzy δ**-continuity in this in new situation and to show the relationships between fuzzy continuous functions where we confine our study to some of their types such as, fuzzy δ-continuity, fuzzy continuity, after presenting the definition of a fuzzy topology on a fuzzy set and giving some properties related to it.

LF内部空间的仿紧性

在LF内部空间中,引入了Q-内部域、α-Q-内部族等概念,并以此定义了F紧集和F仿紧集,给出了它们的特征刻画。证明了F紧集是F仿紧集,F仿紧性是F可乘性。

模糊半预开集与模糊半预连续多值映射

本文在一般拓扑空间（X，T）与模糊拓扑空间（Y，T1）之间引入模糊下与上半预连续多值映射的概念．并借助于映射F与F研究了它们的一些基本性质，同时讨论了它们和已有的模糊多值映射的关系。

下与上几乎半预连续模糊多值映射

在模糊半预开集的基础上,引入了模糊下与上几乎半预连续多值映射的概念,借助于映射F*与F*研究了它们的性质及其等价刻画.结果表明,所引入的几乎半预连续模糊多值映射具有一系列好的性质,从而丰富了已有的结果.

集合套拓扑第二邻域的定义及性质

本文在文献[3]的基础上,通过给出集合套拓扑空间中给出一种新的邻域—第二邻域的定义,并给出了它的一些性质,证明了由邻域系,基与子基可分别确定X上的一个唯一的集合套拓扑并且这种拓扑确定的邻域系与原来的邻域系一致。

几乎半预连续模糊多值映射

本文在作者 [2 ] 定义的模糊半预开集的基础上 ,在一般拓扑空间 ( X,T)与模糊拓扑空间 ( Y,T1)之间引入了模糊下与上几乎半预连续多值映射的概念 ,并借助于映射 F* 与 F* 证明了模糊下几乎半预连续多值映射的五个等价条件 :( 1 ) U∈ T1,F* ( U) SPint F* ( SPint SPcl U) ;( 2 )若 U是 Y中模糊正则半预开集则 F* ( U)是 X中的半预开集 ;( 3) U∈ T1,F* ( SPint SPcl U)是 X中的半预开集 ;( 4 )若 V是 Y中模糊闭集 ,F* ( V) SPcl F* ( SPcl SPint V) ;( 5 )若 V是 Y中的模糊正则半闭集 ,则 F* ( V)是 X中的半预闭集。

下与上弱半预连续模糊多值映射

在文 [7]中引入并研究了一般拓扑空间 (X,T)与模糊拓扑空间 (Y,T1 )之间的模糊下与上半预连续多值映射的概念 ,本文讨论其弱形式模糊下与上弱半预连续多值映射 ,并借助于映射 F* 与 F*研究了它们的一些基本性质 ,同时讨论了它们和已有的模糊多值映射的关系 .

一种港口VTS工程建设标准的分级方法

用层次分析法和模糊数学建立了港口VTS工程建设分级标准的数学模型,得到了各级VTS各因素的分级标准和级界标准.利用n维Fuzzy向量空间的隶属原则和择近原则对任一港口进行了VTS等级识别,检验结果令人满意.本文提出的方法不仅可用于港口VTS工程建设,而且也适用于其它行业有关标准的分级.

基于隐马尔科夫随机场邻域选择的细节保护图像分割

由于马尔科夫随机场(Markov Random Fields,MRF)区域标识模型的滤波效应,在合成孔径雷达(SAR)图像处理过程中,细节结构会被部分保留或者完全丢失。本文提出一种基于散射描述子的自适应邻域系统隐MRF(Hidden MRF,HMRF)图像分割方法,以实现更好地保留图像细节特征和边缘区域,从而改善图像的分割效果。为了提高可靠性和自适应性,将模糊c均值(Fuzzy c-means,FCM)聚类算法与散射变换相结合,实现邻域形状的自适应选择。从不同的邻域形状中,选择具有最高模糊隶属度的邻域形状进行HMRF区域标识过程。实验结果表明,相比较于一般HMRF使用固定形状的邻域系统,本文所提出的算法改善了分割效果,特别是图像细节结构信息得到了很好的保护。

一种邻域粒的模糊C均值聚类算法

针对初始值和噪声的敏感性会导致模糊C均值聚类效果下降这一问题,引入粒计算理论,采用邻域粒化技术,提出邻域粒模糊C均值聚类算法。样本在单特征上使用邻域粒化技术构造邻域粒子,在多特征上粒化形成邻域粒向量,定义多种粒距离公式度量粒子之间的距离。根据粒距离度量,提出粒模糊C均值聚类算法,采用多个数据集进行实验,将粒模糊C均值聚类算法与经典聚类算法进行比较,验证了所提出的邻域粒模糊C均值聚类算法的可行性和有效性。