具强噪声鲁棒性的聚类图像分割算法

针对已有的图像分割算法对噪声的鲁棒性不佳的问题,结合中智集合提出了一种新的基于中智集合聚类的图像分割算法,并为此聚类算法提出了高性能的目标函数.首先,将图像转换为中智集合域,然后定义一个高效的基于中智集合的聚类目标函数进行聚类分析,最终采用聚类算法将像素进行分类.将人工图像与真实图像进行对比试验.结果证明:本算法的有效性与分割准确率均高,同时具有较好的噪声鲁棒性.

L-网的收敛性及应用

在拓扑分子格中引入了L 网的极限集、凝聚集等概念,推广了拓扑分子格中分子网的诸多性质,并以L 网为工具,刻划了拓扑分子格中T2分离性、紧性与次紧性.

L-Fuzzy近似紧集

给出了３种Ｌ－Ｆｕｚｚｙ近似紧集的定义，并得出它们的两个等价条件、同时证明了它们都是Ｌ－好的推广、最后研究了近似良紧集的若干性质．