各种收敛定义 几乎处处收敛:fn→fae.于 去掉某个零测度集,在留下的集合上处处收敛 几乎一致收敛:fn→fau.于E 去掉某个小(任意小)测度集,在留下的集合上一致收敛 依测度收敛:fn→fE

3模型的数据部分和初始部分 处理模型的数据时,需要为集指派一些成员并且在求解模型之前为集的某些属性指定值。 两个可选部分: 输入集成员和数据的数据部分(Data Section); 为决策变量设置初始值的初始部分(Init Section)。 3.1模型的数据部分 3.1.1数据部分入门

1、 线性空间； 2、 线性变换； 3、 线性变换的本征值与本征向量； 4、 内积空间； 5、 正交化法； 6、 自伴算子； 7、 等距变换； 8、 正规变换的本征值与本征向量； 9、 平方可积函数空间； 10、完备正交归一函数集； 11 、多项式逼近 12 、完备正交归一集的例子； 13、 正交多项式

• 基本知识 – 人−机−物三元世界、云计算、未来网、物联网、泛在网、图灵机计算模型、网域计算模型 • 交互计算 – 经典计算与交互计算、交互的特点、交互的机器模型、能描述交互的演算 • 从归纳到余归纳 – 良基集、非良基集、余归纳、互模拟 • 从代数到余代数 – 笛卡尔积, 可区分并, 余代数, 代数和余代数的区别

基于马氏距离和模糊C均值聚类算法提出了一种数字彩色图像抠图算法.该算法首先对彩色图像像素的红绿蓝三种彩色分量进行正则化处理；然后在正则化图像背景中选取适当的掩膜作为样本集，计算各像素与样本集之间的马氏距离；再利用模糊C均值聚类算法对计算出的马氏距离进行分类；最后利用填洞操作提高抠图质量.对八幅彩色数字图像进行对比实验，结果显示本算法可以自动抠图，且结果优于马氏距离算法、Grow-Cut算法和正则化线性回归算法的相应抠图效果

7.2 通路、回路、图的连通性 ▪简单通(回)路, 初级通(回)路, 复杂通(回)路 ▪无向连通图, 连通分支 ▪弱连通图, 单向连通图, 强连通图 ▪点割集与割点 ▪边割集与割边(桥) 7.3 图的矩阵表示 ▪无向图的关联矩阵 ▪有向图的关联矩阵 ▪有向图的邻接矩阵 ▪有向图的可达矩阵

粗糙集的属性约简是一个NP难问题,目前尚无高效的算法.基于集合理论,提出了关系积概念和基于关系积的属性约简算法,把决策表的属性约简过程转化为关系积的运算,减小了对决策表的扫描次数,提高了属性约简的效率;算法采用自底向上和宽度优先的搜索策略,可确保找到最小属性约简集.结合实例,给出了算法的具体实现

针对粗糙集中连续属性需要离散化问题进行了研究.根据数据对象的可分辨性原理构造超立方体,在数据空间上对信息表中的连续属性进行整体离散化处理.根据条件属性与决策属性的一致性关系,依照条件属性在粗糙集边界域中的分类能力来确定条件属性的重要性,在此基础上选取重要划分点对信息表中的连续属性进行局部离散化,同时以信息熵作为迭代约束条件.数值示例和实验表明这种整体与局部相结合的离散化方法是有效可行的

教学目的 本节将考察欧氏空间上的可测函数和连续函数关系. 本节将 证明重要的 Lusin 定理, 它表明 Lebesgue 可测函数可以用性质较好连续函数 逼近. 这个结果在有些情况下是很有用的. 本节要点 一方面, L 可测集上的连续函数是可测的, 另一方面, Lusin 定 理表明, Lebesgue 可测函数可以用连续函数逼近. Lusin 定理有两个等价形 式. 另外, 作为准备定理的 Tietze 扩张定理本身也是一个很有用的结果

在给定了一个测度空间以后,由定义在这个空间上的一个函数可以自然地产生出各 种各样的集.为用测度论的方法研究这个函数我们自然要求这些集是可测的.由此产生 了可测函数的概念在定义积分时候,对被积函数的一个基本要求就是这个函数必须是可 测的我们将看到可测函数是一类很广泛的函数.特别地,欧氏空间R上的 Lebesgue可 测函数是比连续函数更广泛的一类函数.而且可测函数类对极限运算是封闭的,这将使我 们在讨论积分的时候更加便利