AN ALTERNATIVE PERSPECTIVE ON FUZZY SET-BASED APPROXIMATE REASONING

Abstract

On the subject of fuzzy set-based approximate reasoning, this paper attempts to present a perspective that is both rigorously stated and different from the standard approach as stated by Mamdani and many others. Functionally speaking, this alternative perspective produces results essentially the same as the standard one, and in fact we intend to prove that subject to certain assumptions the results will be exactly die same. We feel however that the alternative perspective offers advantages in that it makes a more appropriate and more understandable use of such concepts as fuzzy relations, the extension principle, and fuzzy composition. If indeed it can lead to a clearer and more widespread understanding of the approximate reasoning formalism then this could conceivably spark broader interest in fuzzy control and other applications.     

Some guidelines for fuzzy sets application in legal reasoning

As an introduction to our work, we emphasize the parallel interpretation of abstract tools and the concepts of undetermined and vague information. Imprecision, uncertainty and their relationships are inspected. Suitable interpretations of the fuzzy sets theory are applied to legal phenomena in an attempt to clearly circumscribe the possible applications of the theory. The fundamental notion of reference sets is examined in detail, hence highlighting their importance. A systematic and combinatorial classification of the relevant subsets of the legal field is supplied for practical application. Although the use of the fuzzy sets theory is sometimes suggested as a palliative measure (no competition exists), it can also be complementary (serve as a building block to improve modelisation). An Appendix gives a brief recall of the key-concepts of the axiomatic theory of fuzziness and its developments: fuzzy sets, fuzzy logic, fuzzy control and theory of possibility.     

重节点埃尔米特插值算法与程序实现

研究了具有任意阶导数信息Hermite插值问题,使用广义差商的一种新的表示方法和构造广义差商表的一种新方法,给出具有任意阶导数信息Hermite插值算法和程序实现,拓展了牛顿差商插值公式和余项公式。     

基于稀疏查找表的色彩变换插值算法研究

使用均匀查找表执行色彩变换的传统方法会占用大量内存资源.针对均匀查找表大小随输入维数增长而成指数增长的特点,提出稀疏查找表方法,通过将整个设备空间分层为不同维数的子空间,在包含重要色彩组合的区域完成合理密度的抽样,优化查找表大小,更有效地节约内存空间.研究表明基于稀疏查找表的插值算法比传统方法更适用于三通道以上的多通道设备色彩变换,是新一代色彩管理系统的一个重要改进.     

基于二次曲面拟合的插值算法

提出了一种基于二次曲面拟合的插值算法。该算法对最近邻插值算法中的阶梯状直边界起很好的平滑作用,有效地解决了线性插值算法中的亮度损失问题,避免了高阶插值算法运算量巨大、严重耗时等局限。该算法具有较高的应用价值。     

基于插值方法的数字图像隐藏技术的研究

论述了一种新的基于插值方法的数字图像隐藏技术,利用一次或n次Bezier 曲线,将需要隐藏的图像数据隐藏在公开图像中,根据密钥可以正确地恢复出被隐藏的数字图像.这种方法的特点是实现起来比较简单,数据的隐藏力比较强,安全性比较高.     

从一类数据信息中产生模糊规则的有限元方法

产生模糊规划的传统方法，指出利用传统的模糊规则生成方法所得到的模糊规则及由模糊规则所得到的各种控制和预测结果值得怀疑。本文邮从一类数据信息中产生模糊规则的有限元方法，基于本方法所产生的模糊规则是由所研究对象的精度决定的。最后给出的模糊规则生成的实例表明了本方法的有效性和简捷性。     

单体模糊神经网络的学习规则及其收敛性研究

兴久祯教授在不久前研究了单体模糊神经网络（MFNNs)的函数逼近能力,在此基础上,提出了单体模糊神经网络（MFNNs)的学习规则并进一步研究了其收敛性,研究结果表明,所提出的学习规则百收敛的,这一结论为单体模糊神经网络的应用提供了坚实的理论基础。     

拼接网格通量守恒插值算法研究

提出一种通用的拼接网格通量守恒算法应用于拼接网格"找重"过程,为拼接网格预处理提供了高效、可靠的插值方法。该算法灵活利用图形学中"多边形裁剪"原理和曲线积分公式得到拼接面上相交多边形及其面积,算法实现复杂度低,简单并健壮性较好,能够通用于结构网格和非结构网格问题。实验结果表明在大网格量、复杂拼接区域时该拼接网格插值计算方法仍能得到较理想的结果。     

一种基于分形插值的复杂图像的亚像素算法

本文提出一种基于分形理论的亚像素算法,通过提取自然景物的分形参数,并利用图像的分形参数进行随机分形插值。试验结果表明,该算法可以达到很好的亚像素精度。     

基于拉格朗日多项式插值法的密钥产生方案

在计算机网络环境下,密钥的产生和管理是个复杂的问题.本文利用拉格朗日多项式插值法来讨论密钥的产生问题,针对计算机网络管理的层次结构给出了基于密钥片段的多会话密钥产生方法和(k,w)门陷体制下主密钥的产生方法,并对所产生密钥进行了安全分析.这两种方法分别起到了减少所用密钥个数和提高主密钥安全性的作用.     

基于边缘信息的图像自适应插值算法

通过将图像分为非边缘部分和边缘部分,得出了一种基于图像边缘信息的图像插值算法.根据边缘部分映射点邻域图像的复杂程度,自适应地调节插值权值的图像插值方法.应用该算法插值后的边界清晰、自然, 忠实地反映了原始图像的面貌,与传统的插值算法相比,其边界处理效果好且易于实现,实验也验证了该方法的有效性.     

基于双线性插值的鱼眼图像校正方法

鱼眼镜头具有大视场、短焦距等优点,近年来被广泛应用到不同的领域。由于鱼眼镜头成像存在较大的畸变,目前主要用来目标监测,在目标物体的识别方面应用得很少。为此,提出一种基于球面透视投影约束的鱼眼图像校正方法,并用双线性插值法对校正后的图像进行填充,为鱼眼镜头在目标物体识别跟踪方面的应用做了准备工作。实验结果表明采用上述方法能够很好地对鱼眼图像畸变进行校正,且校正后的鱼眼图像符合人的直观感觉,真实感较强,图像边缘清晰。     

基于递阶遗传算法的模糊控制系统的模糊集优化研究

由于模糊系统的输入、输出变量模糊集中模糊集的多少直接影响到模糊规则集的完备程度，并决定着控制系统的性能，所以本文提出了一种基于递阶遗传算法的模糊控制系统的模糊集优化方法，同时对模糊集的个数和形状进行优化，使其能尽量完美地反映系统输入、输出变量，减少了规则的冗余．对二阶动态系统的仿真研究证明了该方法的有效性．     

基于Delaunay三角网生长法的并行图像插值方法

提出一种基于Delaunay三角网生长法的并行图像插值方法。该方法通过八邻域备选点减小了最优外接圆搜索范围,并采用了基于点存储的Delaunay边链表,加快了边更新速度,通过划分策略实现了机群环境下的并行图像插值。该方法占内存小,可以解决大数据量的图像插值问题。     

基于内在插值的多重形状渐变方法

推广了基于内在形状插值的多边形渐变算法,提出了具有边界约束的多重形状变形方法.通过在约束方程中引进边界控制条件得到适合一般曲线形状的插值算法,并利用具有指定边界约束的变换和形状插值器的构造,使该算法适合具有任意指定边界的多重曲线形状的混合变形,并给出了3D曲线形状边界约束的最优方程.通过2D形状渐变实验表明该算法的视觉效果良好.     

限制在光滑曲面上的C^1曲线插值方法

限制在某些光滑曲面上的曲线插值问题的研究，主要方法是基于构造一个Ｄ∪→Ｒ＾２→Ｒ＾３，且象集既为该曲面的映射，从而将原问题化为通常的平面上的插值问题。     

动态模糊数据模型研究

动态模糊数据在我们的研究对象中普遍存在，基于此，文中给出了动态模糊数据模型。该模型的建立，为人们用计算机处理这类数据提供了理论依据。