基于RCC及粗糙模型的模糊地理对象拓扑关系表达

在粗糙集的基本概念上定义了二维离散空间中的粗糙区域和粗糙模型,基于粗糙模型描述了二维离散空间中的模糊地理对象,并给出了粗糙区域的类型。在RCC-D-8的基础上,依据模糊地理对象拓扑关系之间的概念临近及拓扑约束关系,研究得出了二维离散空间中简单模糊地理对象之间的599种全拓扑关系。     

2D空间模糊区域之间拓扑关系的定性描述

地理空间实体的模糊不确定性是客观存在的.本文首先对九元组模型进行了扩展,其次根据模糊拓扑理论对模糊区域之间的空间拓扑关系进行定性的分析,最后研究模糊区域之间空间关系在空间语义上的表达.     

模糊区域间空间关系的组合推理

模糊性区域的空间目标之间的空间关系描述与推理问题在近年来成为GIS界研究的一个热点.本文首先讨论了模糊区域的定义和边界问题,然后把描述确定性区域的9交模型引入到模糊区域,建立了二维空间中描述模糊区域之间的9交模型,最后提出了基于空间方向关系和空间拓扑关系的组合推理方法.     

0-维模糊拓扑空间

本文的主要工作是在模糊拓扑空间中引入了模糊E.ech O-维数以及模糊Урыcoн-Menger O-维数的概念,这是分明拓扑空间中的E.ech O-维数和Уpыcoн-Menger O-维数在模糊拓扑空间的推广。讨论了两种模糊O-维数的特征刻划及性质,得出了在T_1拟完全紧的模糊拓扑空间当中两种模糊O-维数之间的关系。     

一种模糊区域之间拓扑关系的描述方法

在地理空间推理中,空间关系是一类重要的研究内容,其主要研究成果体现在空间拓扑关系,空间距离关系,空间方向关系方面的研究.随着GIS的发展,人们越来越认识到研究空间拓扑关系的重要性.本文在分析模糊拓扑关系的基础上,提出利用模糊数学的贴近度来描述模糊区域空间关系的拓扑关系,并对其优化.     

移动对象时空拓扑关系模型

时空拓扑关系是移动对象时空特性研究的一个重要内容。针对二维欧氏空间内的平面移动对象,建立基于时间片的时空数据模型。并基于点集理论定义移动对象时空拓扑关系的定性模型,表达为由9交模型描述的时态拓扑关系和空间拓扑关系的复合。同时提出其时空拓扑有效性、可计算性约束及其计算规则,进而给出移动对象动态时空特征的表达方法。该模型提出了一种移动对象时空拓扑关系的表达和计算方法,有效的刻画其动态特征,可以为移动对象数据库及其时空查询提供理论基础     

自反、传递(模糊)关系与拓扑空间

研究了自反传递模糊关系与拓扑空间的联系,证明了一个自反传递的模糊关系对应一个单调的拓扑空间族,从而对应一个模糊化拓扑.特别地,当R是自反传递关系时,该拓扑族退化为一个拓扑空间,该拓扑空间以粗糙下近似为其内部算子.     

GIS面目标间拓扑关系的粗糙表达模型

在分析传统9交模型和特例4交模型的基础上,利用粗糙集理论的下近似RA表示空间实体内部,边界域A-RA表示空间实体的边界,并结合粗糙集中的变精度粗糙集、模糊粗糙集分别建立了基于粗糙集和4交模型的空间面状实体拓扑关系的三种粗糙表达模型。     

关于粗糙集中的导集拓扑及性质之研究

为了研究粗糙集与导集拓扑之间的关系,文中以粗糙集、导集运算、拓扑空间为研究对象,采用文献研究法、数学方法、探索性研究法,先定义了粗糙集中的导集运算,然后构建和证明了糙集中的导集拓扑,研究结果表明糙集中的存在导集拓扑,并取得了在粗糙集中用开集公理建立的拓扑和用导集运算建立的拓扑是等价的、粗糙集中满足导集运算和拓扑空间闭包运算的结论,该结论推广了粗糙集中已有的拓扑研究。     

基于二型模糊集理论的应急设施选址方法

为了研究应急管理中的应急设施选址问题,在传统选址方法基础上,提出了一种基于二型模糊集理论的应急设施选址方法,以区域人口密度量化应急资源需求程度,构建选址集最大覆盖模型.由于人口的流动性,采用二型模糊变量描述人口密度信息,二型模糊变量可提供不确定性建模额外的自由度.在置信度理论框架下,将原模糊模型转化为其等价确定性模型.针对模型中大规模复杂高维的空间地理数据,设计了一种基于网格空间表示法的矩阵编码策略与遗传算法耦合进行模型求解.研究表明:矩阵编码策略可以有效避免维数灾难,并且能够显著提升求解效率,所提方法可以提供合理的应急设施选址决策,以提升突发事件应急管理水平.     

融合云概念的粗糙Vague集的三支决策模型

Vague集是模糊集的扩展模型，从正反两方面来描述事物的不确定性，粗糙Vague集比粗糙模糊集更具有普遍性。目前，三支决策的阈值主要是由单个专家给出，不能反映认知过程中复杂的不确定性形式。针对这一问题，提出了一种融合云概念的粗糙Vague集的三支决策模型。使用基于密度中心的云概念群决策方法求解损失函数，不仅保证综合评价的精度，还为损失函数提供了新的语义解释。构建了粗糙Vague集的三支决策模型并揭示了其误分类代价随着粒度细化而单调递减的规律。通过实验验证了该方法的可行性，克服了现有模糊集在三支决策中对事物不确定性表达不够清楚的缺点。     

粗糙子环的判定

粗糙代数是粗糙集理论研究的一个方向,粗糙环和粗糙子环是粗糙代数的主要内容之一.以 Pawla粗糙集模型、环论为基础,给出了环的粗糙子环的定义,并研究了粗糙子环的性质及判定定理, 扩展了粗糙代数理论的研究范围.     

基于包含度的模糊粗糙近似算子

1965年,L.A．zadeh提出了模糊集理论,1982年,波兰数学家Z．pawlak提出了粗糙集理论,将二结合而形成模糊粗糙集及粗糙模糊集．利用包含度的概念定义上模糊粗糙近似算子,下模糊粗糙近似算子,边界．并讨论它的性质．     

粗糙群的阶及粗糙循环群

对粗糙集上代数结构进行了研究,引入了粗糙群中元素的的阶、粗糙循环群等概念,利用粗糙集理论方法和经典代数的处理手段,讨论了粗糙循环群的结构特征和性质.     

Rough集与Vague集的对比研究

Rough集和Vague集都是处理不确定、不完备、不准确信息的强大工具。Rough集研究主要针对于对象之间不可分辨的性质，Vague集研究主要针对对象边界的模糊程度。经过分析代数观的Rough集理论和信息观的Rough集理论与Vague集之间的关系，发现信息观的Rough集可以认为是一种特殊的Vague集；而代数观的Rough集与Vague集则是相互独立的，但是两者也有联系。在这2种理论下，信息的不确定性都是由元素部分属于集合而表现出来的，但是这2种理论对不精确信息的处理方法则不同。     

Rough集与Vague集的对比研究

Rough集和Vague集都是处理不确定、不完备、不准确信息的强大工具。Rough集研究主要针对于对象之间不可分辨的性质,Vague集研究主要针对对象边界的模糊程度。经过分析代数观的Rough集理论和信息观的Rough集理论与Vague集之间的关系,发现信息观的Rough集可以认为是一种特殊的Vague集;而代数观的Rough集与Vague集则是相互独立的,但是两者也有联系。在这2种理论下,信息的不确定性都是由元素部分属于集合而表现出来的,但是这2种理论对不精确信息的处理方法则不同。     

粗糙Vague集及其相似度量

对粗糙集和Vague集的概念、知识表示方法进行了研究,提出了粗糙Vague集的概念．研究了粗糙Vague集的相关性质,提出了粗糙Vague集相似度量的方法．     

覆盖粗糙集的模糊度

粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中的关键问题之一。粗糙隶属函数为粗糙集提供了新的解释,并为粗糙集的不确定性度量提供了方法。Tsang对覆盖近似空间中的近似算子进行了研究,提出了一种较已有模型更合理的覆盖粗糙集模型。但是,该覆盖粗糙集的不确定性度量却没有被研究。针对第三类覆盖粗糙集模型,定义了第三类覆盖粗糙集的粗糙隶属函数,并据此定义了第三类覆盖粗糙集的模糊度。     

基于拟序二元关系的粗糙集模型

目的建立一种基于拟序关系的推广的粗糙集模型。方法按照张文修等人在《粗糙集理论与方法》(科学出版社,2001.)中利用一般二元关系R推广Pawlak粗糙集模型的方法进行研究。结果讨论和建立在拟序关系R下的粗糙集模型,并研究了这种粗糙集模型的代数性质。结论给出了这种粗糙集模型成为Pawlak粗糙型模型的充要条件。     

广义粗集的公理化

粗集理论在数据挖掘等领域得到了广泛的应用，对粗集理论进行推广可得到各种广义粗集。该文研究了广义粗集的多个公理组，证明了公理组中各公理的独立性，并给出了普通粗集理论的另一个公理组，它有4条相互独立的公理组成。