In this paper, we introduce the concepts of r-gp-open map, weakly r-gp-open map, intuitionistic fuzzy r-compactness, nearly intuitionistic fuzzy r-compactness and almost intuitionistic fuzzy r-compactness defined by intuitionixtic gradations of openness, and obtain some characterizations.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.179-182
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2007
In this paper, we introduce the concepts of fuzzy (r, s)-semi-preopen sets and fuzzy (r, s)-semi-precontinuous maps on intuitionistic fuzzy topological spaces in Sostak's sense. The relations among fuzzy (r, s)-semicontinuous, fuzzy (r, s)-precontinuous, and fuzzy (r, s)-semi-precontinuous maps are discussed. The concepts of fuzzy (r, s)-semi-preinterior, fuzzy (r, s)-semi-preclosure, fuzzy (r, s)-semi-preneighborhood, and fuzzy (r, s)-quasi-semi-preneighborhood are given. Using these concepts, the characterization for the fuzzy (r, s)-semi-precontinuous map is obtained. Also, we introduce the notions of fuzzy (r, s)-semi-preopen and fuzzy (r, s)-semi-preclosed maps on intuitionistic fuzzy topological spaces in Sostak's sense, and then we investigate some of their characteristic properties.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.1
no.1
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pp.62-68
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2001
In this paper, we introduce the concepts of fuzzy r-pre-semiopen and r-pre-semiclosed sets. With them we define fuzzy r-pre-semiinterior and r-pre-semiclosure. We also introduce and investigate the properties of a fuzzy r-pre-semicontinuous map, a fuzzy r-pre-semiopen map and a fuzzy r-pre-semiclosed map. These concepts are generalizations of the Bai Shi-Zhongs fuzzy pre-semicontinuity.
Let R be a 2-torsion free semiprime ring. Suppose that there exists a 4-permuting 4-derivation ${\Delta}:R{\times}R{\times}R{\times}R{\rightarrow}R$ such that the trace is centralizing on R. Then the trace of ${\Delta}$ is commuting on R. In particular, if R is a 3!-torsion free prime ring and ${\Delta}$ is nonzero under the same condition, then R is commutative.
Knowledge map is widely used to represent knowledge in many domains. This paper presents a method of integrating the national R&D data and assists of users to navigate the integrated data via using a knowledge map service. The knowledge map service is built by using a lightweight ontology modeling method. The national R&D data is integrated with the research project as its center, i.e., the other R&D data such as research papers, patent, and project reports are connected with the research project as its outputs. The lightweight ontology is used to represent the simple relationships between the integrated data such as project-outputs relationships, document-author relationships, and document-topic relationships. Knowledge map enables us to infer the further relationships such as co-author and co-topic relationships. To extract the relationships between the integrated data, a RDB-to-Triples transformer is implemented. Lastly, we show an experiment on R&D data integration using the lightweight ontology, triples generation, and visualization and navigation of the knowledge map.
IKONOS image mapping is being considered a possible replacement to the traditional mapping in many countries due to their ease of access to current data and their potential high resolution. Survey Department of His Majesty's Government completed traditional orthophoto mapping of all urban and semi-urban areas of the country. The 1:5000 monochrome orthophoto maps of Kathmandu Valley were completed in 2003. In 2002, as a test, production of a near natural colour Image Map at 1:5000 scale of a part of Kathmandu Valley based on IKONOS data was carried out. A conventional line map plotting of the same area at 1:5000 was also prepared. The objective of the pilot project was to assess the geometric accuracy and the information content of these maps. The details of the study and their results are underlined. The findings of the study helps to explain whether IKONOS image map can replace conventional orthophoto map at 1:5,000 for urban areas of Nepal like Kathmandu.
Feature-based similarity retrieval has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects (e 'g', documents, images, video, music score, etc.). For example, images are represented by their color histograms, texture vectors, and shape descriptors, and are usually high-dimensional data. The performance of conventional multidimensional data structures(e'g', R- Tree family, K-D-B tree, grid file, TV-tree) tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increases. The R*-tree is the most successful variant of the R-tree. In this paper, we propose a SOM-based R*-tree as a new indexing method for high-dimensional feature vectors.The SOM-based R*-tree combines SOM and R*-tree to achieve search performance more scalable to high dimensionalities. Self-Organizing Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called a topological of the feature map, and preserves the mutual relationship (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. A best-matching-image-list. (BMIL) holds similar images that are closest to each codebook vector. In a topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. When we build an R*-tree, we use codebook vectors of topological feature map which eliminates the empty nodes that cause unnecessary disk access and degrade retrieval performance. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based R*-tree with that of an SOM and an R*-tree using color feature vectors extracted from 40, 000 images. The result show that the SOM-based R*-tree outperforms both the SOM and R*-tree due to the reduction of the number of nodes required to build R*-tree and retrieval time cost.
When researchers plan R&D projects, they usually use patent map or paper map for the objective decision-making, but in traditional korean medicine field, domestic patents and papers have been mainly proposed as results of many R&D projects, while most of patent or paper map tools support international patents and SCI papers, respectively. Therefore, as an alternative one KIOM constructed the project map which can provide the technology landscape for R&D project information in traditional korean medicine field. But the functions of the system is limited to the search and analysis with chart. So sophisticated analysis results are hard to get from the existing system. This research's goal is to upgrade the web based project map analysis system to provide researcher rich functionality and advanced analysis tools.
The objective of this paper is to make the weighted graph map for path planning using the ultrasonic sensor measurements that are acquired when an A.M.R (autonomous mobile robot) explores the unknown circumstance. First, The A.M.R navigates on unknown space with wall-following and gathers the sensor data from the environments. After this, we constructs the occupancy grid map by interpreting the gathered sensor data to occupancy probability. For the path planning of roadmap method, the weighted graph map is extracted from the occupancy grid map using morphological image processing and thinning algorithm. This methods is implemented on an A.M.R having a ultrasonic sensor.
Chen and Piccinni [7] have classified all compact surfaces in a Euclidean space $R^{2+p}$ with 1-type generalized Gauss map. Being motivated by this result, the purpose of this paper is to consider the Lorentz version of the classification theorem and to obtain a complete classification of space-like surfaces in indefinite Euclidean space $R_{p}$$^{2+p}$ with 1-type generalized Gauss map.p.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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