模糊Riesz空间上模糊序有界线性算子的研究

本文首先研究了模糊Riesz空间上模糊线性算子的一些性质,其次讨论了具有模糊主投影性质的模糊Riesz空间上任意两个模糊序有界线性算子的上确界和下确界的存在性,最后给出了模糊线性泛函是模糊序有界的刻画。

模糊赋范空间上的有界线性算子

讨论了模糊赋范空间上线性算子的连续性与有界性 。

FTL-空间上的Fuzzy连续线性算子

本文将[1]中给出的fuzzy线性算子的定义作了适当的修改,使之更适合于在fuzzy拓扑线性空间(简称FTL-空间)中研究。我们证明了fuzzy线性算子的一个分解定理。在此基础上,研究了FTL-空间上fuzzy线性算子的连续性的一系列等价刻划,讨论了fuzzy线性算子的连续性与有界性的关系。最后,给出了FTL-空间上fuzzy连续线性算子族的一致有界原理。

双线性广义模糊增强边界图像检测算法

在模糊集和广义模糊集理论的基础上 ,给出了用于模糊增强图像区域对比度的线性广义模糊算子 ,实现了图像的双线性快速无损边界检测算法 该算法利用线性左半梯形模糊分布函数和线性广义模糊算子实现灰度图像空间、普通模糊空间和广义模糊空间之间的转换 ,同时对广义模糊空间进行区域对比度增强 ,最后在灰度图像空间中提取边界 大量实例表明 :利用文中算法提取图像边界速度快、效果好 ,并且在多项指标上均超过了Pal算法。

岩体质量分类区间非线性模糊评判方法研究

针对现有地下结构岩体质量模糊分类方法的局限性与不足,在考虑岩体质量分类影响因素的模糊性与层次性基础上,重点研究模糊矩阵加权运算的非线性特征及影响因素权向量与隶属度的区间性特征,通过引进非线性模糊矩阵合成算子、区间数学理论和区间数矩阵相对优势度分析方法,建立岩体质量分类的区间非线性模糊评判方法。该方法减少评判的主观性,更好地反映出不利因素对评判结果的影响,从而使岩体质量分类方法更趋合理化,并使其具有更强的可操作性。工程实例计算及其与同类方法进行比较分析均表明了该方法的可行性与合理性。

双线性快速模糊增强图像边界检测最新算法

本文利用广义模糊集(GFS)理论,给出了全新的用于模糊增强图像区域对比度的线性广义模糊算子(LGFO),从而给出了双线性快速模糊增强图像边界检测最新算法。首先利用线性右半梯形隶属变换将灰度图像的普通空间变换为广义模糊空间,再利用LGFO对广义模糊空间进行区域对比度增强,然后把增强后的广义模糊空间变换为普通空间,最后对处理后的普通空间进行边界提取。通过大量实例验证,使用本文算法提取图像边界速度快、效果好,而且多项指标均超过了文[1～4]。

基于GFS的双线性快速模糊增强图像边界检测新算法

根据广义模糊集(GFS)理论,给出了用于模糊增强图像区域对比度的线性广义模糊算子(LGFO),从而给出了基于GFS的双线性快速模糊增强图像边界检测新算法.首先利用线性左半梯形隶属函数将灰度图像的普通集合变换为GFS,其次利用LGFO对GFS进行区域对比度增强,同时把GFS变换为模糊集合,然后再把模糊集合变换成普通集合,最后在普通集合中进行边界提取.通过大量实例证明,使用该算法提取图像边界速度快、效果好,而且多项指标均超过了文献[2]～[5].

一种双线性快速模糊增强图像边界检测最新算法

在广义模糊集理论的基础上 ,给出了全新的用于模糊增强图像区域对比度的线性广义模糊算子 ,从而提出了一种双线性快速模糊增强图像边界检测最新算法。利用线性左半梯形模糊分布将灰度图像的普通空间集合变换为广义模糊空间集合 ,再利用LGFO对广义模糊集合进行区域对比度增强 ,把增强后的广义模糊集合变换为普通集合 ,最后对处理后的普通集合进行边界提取。实例表明该算法提取图像边界速度快。

自适应多层次的图像双线性广义模糊增强算法

在模糊集合论和广义模糊集合论的基础上,构造出用于模糊增强图像区域对比度的新型线性广义模糊算子。提出了一种自适应多层次的图像双线性广义模糊增强新算法,该算法利用线性广义隶属度变换及其逆变换,实现了灰度图像空间的广义模糊化与广义模糊空间的灰度化,使用线性广义模糊算子对线性广义模糊隶属空间进行了区域对比度模糊增强,最终利用"MIN"算子提取出了增强图像的边缘轮廓。基于模糊熵的多层次阈值灰度选取过程,体现了算法的自适应性与实用性。实验表明,该算法能够快速无失真地同时增强图像中不同层次的边缘信息,所提取出的增强图像边缘准确、层次分明。

锚固路堑高边坡稳定性非线性模糊评判

针对路堑高边坡锚固后的稳定性评价,基于模糊性与层次性构建锚固路堑高边坡稳定性2级模糊综合评判模型。根据不同类评价指标的取值方法及隶属度函数选取原则,建立统一的隶属度确定方法,采用三角模糊数互补判断矩阵排序方法确定权向量,以体现评价指标重要程度比较的不确定性。引入非线性模糊算子,以消除个别影响因素不利时对结果的突出影响,使评价结果能更真实地反映工程实际状况。以京新高速公路路堑高边坡稳定性评价为应用实例,验证该模型的可行性与合理性。

岩溶区公路路基稳定性的区间模糊评判分析方法

针对现有岩溶区公路路基稳定性模糊评判方法的局限性与不足,在考虑岩溶路基稳定性主要影响因素的模糊性与层次性基础上,建立岩溶路基稳定性二级模糊综合评判模型,并通过重点探讨影响因素隶属度与权向量的区间性以及模糊矩阵加权运算的非线性特征,引入非线性模糊矩阵合成算子、区间数学理论和区间数向量矩阵的相对优势度分析方法,建立了岩溶区公路路基稳定性的区间模糊评判分析方法,该方法减少了评判的主观性,更好地反映了不利因素对评判结果的影响,从而使公路岩溶路基稳定性评判方法更趋合理化,且具有更强的可操作性。

一种基于三维医学图像的对比度模糊增强算法

由CT、MRI断层切片重建出的三维医学图像可以划分为目标区和背景区两部分,进行医疗诊断的信息主要集中在目标区,因此在图像进行处理时应合理区分两部分并采用不同的方法进行处理。文章针对这一问题,提出了一种三维医学图像的对比度模糊增强算法;该算法能够将三维图像目标区与背景区分开,并单独对目标区进行模糊增强处理。实验表明了该算法的有效性和可行性。

应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法

图像边缘细节富含高频成分,鉴于小波包分析具有对高频分辨率高的特点,提出一种应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法。对图像进行小波包分解,分别对各分解子图像进行基于线性广义模糊算子(LGFO)的模糊增强处理,重构前对各增强子图像赋予不同的权值,通过小波包图像重构实现对原始图像的加权模糊增强处理,获得细节丰富、对比度强的高质量增强图像。在基于边缘测度与噪声标准差的增强图像质量评估标准下,算法实现了模糊参数的自适应寻优。实验表明,增强图像轮廓准确、细节丰富。

浅谈岩溶区公路路基稳定性的区间模糊评判分析

岩溶区公路路基稳定性研究的方法很多,本文采用区间模糊评判方法结合路基稳定性的特征对岩溶区公路的路基进行全面的分析,通过隶属度和权向量等方法的评判分析出适合岩溶区公路路基稳定性发展的方法,找出最终的测试结果和最终的使用方法。该方法使得岩溶区公路路基稳定性的评判更合理,更具有操作性。

关于Fuzzy赋范空间的若干问题(Ⅱ)

在1984年,吴从炘、方锦暄和A.K.Katsaras分别提出了两种Fuzzy赋范空间的定义。这些概念既是赋范空间概念的自然推广,又是特殊的Fuzzy拓扑线性空间。在文[3～5]中,不仅考察了这两种定义之间的关系,还讨论了Fuzzy赋范空间的性质以及其上广义Fuzzy线性算子的连续性等。在本文中,我们将继文[4]给出Fuzzy赋范空间中子集有界性、稠密性的刻划条件并利用这些条件给出Fuzzy范数是诱出的充要条件。此外,作为诱出Fuzzy范数的推广,我们给出了两类Fuzzy范数的特征刻划。

自适应双线性广义模糊增强的图像轮廓提取

在模糊集合论(FS)和广义模糊集合论(GFS)的基础上,构造出用于模糊增强图像区域对比度的新型线性广义模糊算子(LGFO),理论分析并验证了其性质。提出了一种自适应双线性广义模糊增强算法用于提取图像边缘轮廓,该算法利用线性广义隶属度变换函数与LGFO,实现了灰度图像空间与广义模糊空间的相互转换,空间转换过程中对线性广义模糊隶属空间实施了线性广义模糊增强处理,最终在灰度图像空间中使用"MIN"算子提取图像轮廓。该算法还使用可检测边缘度与噪声标准差之商作为图像增强的评估标准,自动选择模糊参数D,实现了线性广义模糊增强图像的自适应优化。实验表明,该算法快速无失真,适用于彩色图像,提取的图像轮廓准确、层次分明。

DICOM数据的动态边界检测

根据广义模糊集理论,提出了用于DICOM数据的动态边界检测算法。该算法可以动态提取DICOM数据的多种边界。既可以忽略细节提取DICOM数据的粗略边界,也可以增强细节提取DICOM数据的细节边界。文献[5]和[8]是该算法的特例。最后给出彩色图像的动态边界检测方法。