模糊集合
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FCM算法是一种基于划分的聚类算法
FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。 -
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基于模糊粗糙集的图像处理系统
该项目实现了一套基于模糊粗糙集（Fuzzy Rough Sets）理论的图像处理算法框架，旨在解决图像采集和传输过程中存在的不确定性、模糊性以及噪声干扰问题。系统首先将原始图像灰度值映射到模糊特征空间，通过构建模糊隶属度函数来表征像素点的属性分布。核心逻辑利用模糊等价关系或模糊邻域关系计算图像目标的下近似和上近似，从而定义出图像的边界域和核心区域。该项目的具体功能模块包括：1.基于模糊粗糙算子的图像去噪，通过评估局部不确定性度量来平滑噪声并保持边缘细节；2.图像增强，利用模糊对比度增强技术改善低对比度图像
