Abstract. In this paper, we introduce a new concept that is the affine fuzzy set and we give some properties of it .

affine fuzzy set --- affine spanned

we introduce the definition of afuzzy inner product space and discuss someproperties of this space,and we use the definition of fuzzy inner product space tointroduced anew definitions such that the definition of fuzzy Hilbert space ,Fuzzyconvergence, ,Fuzzy complete,and we studied the relation between ordinary innerproduct space and fuzzy inner product space.

قدمنا تعريف الضرب الداخلي الضبابي وناقشنا بعض الخصائص المتعلقة بهذا الفضاءواستخدمنا تعريف الضرب الداخلي الضبابي لتقديم تعاريف جديدة مثلآ تعريف فضاء هلبرتالضبابي , التقارب الضبابي, التام الضبابي وقمنا بدراسة العلاقة بين فضاء الضرب الداخليالاعتيادي وفضاء الضرب الداخلي الضبابي.

fuzzy set --- fuzzy inner product space

we introduce the notion of intuitionistic fuzzy d-ideals of d-algebra and we investigate several interesting properties, and study some relation on intuitionistic fuzzy d-algebra . For the family of all intuitionistic fuzzy d-ideal of d-algebra we introduce the notion of equivalence and investigate some related properties .

قدمنا في هذا البحث مفهوم مثالي d الضبابي البديهي مع تحقيق العديد من الخصائص المهمة ودرسنا بعض العلاقات على جبر d البديهي . وقدمنا مفهوم التكافؤ على عائلة من مثاليات d الضبابية البديهية وتحقيق بعض الخصائص ذات الصلة

d-algebra --- d-ideal --- fuzzy d-ideal --- intuitionistic fuzzy set --- fuzzy set

This paper is a try to promote the principles of filters on a classical sets into a fuzzy sets under definitions of mathematical operations such intersections(disjunctions) and union(conjunction),…,etc .Some definitions on classical sets is traditionally true on the fuzzy sets , also some theorems and remarks were executed .Several examples occurred to demonstrate these views. Eventually this work is represent a restricts to the general view for fuzzy into some points(members) . Fuzzy filter base is an other term edited under several definitions supported by some theorems holds for the crisp sets under these principles .This research is one from a series of researches try to prove and then improve a vision to combine a view(s) of fuzzy logic for many directions for subjects from mathematics ,geometry and sciences computers and calculations ,this work one for topology

هذا البحث هو محاولة للترويج عن مبادئ الفلاتر على المجموعات الكلاسيكية ( الاعتيادية) إلى المجموعات الضبابية تحت تعاريفِ العملياتِ الرياضيةِ مثل التقاطعات والإتحاد ,…، الخ. بعض التعاريف على المجموعات الكلاسيكية هي بشكل تقليدي(بصورة تقليدية) حقيقية على المجموعات الضبابية، كذلك نفذت بعض النظريات والملاحظات. وردت عِدّة أمثلة لعَرْض وجهات النظر هذه. في النهاية يمثل هذا العملِ تقييد لوجهة النظر العامّة للضبابيِة إلى بَعْض النقاط (عناصر). قاعدة المرشح الضبابية هي تعبير آخرُ حرّرَ تحت عِدّة تعاريف مدعومة من قبل بعْض النظريات التي تَحْملُ للمجموعاتِ الهشة( الاعتيادية) تحت هذه المبادئِ .هذا البحث واحد مِنْ سلسلة من البحوث تحاول إثبات و من ثم تحسين رؤية لجَمْع وجهة(وجهات) نظر المنطقِ الضبابيِ للعديد من الاتجاهات لمواضيع من الرياضيات ,الهندسة والعلوم الحاسبات و الحسابات، هذا العمل للهندسة اللاكمية.

Fuzzy logic --- Fuzzy set --- Filter --- Fuzzy Filter --- Fuzzy Filter base

Intrusion detection systems are used to detect and prevent the attacks in networks and databases. However, the increase in the dimension of the network dataset has become a major problem nowadays. Feature selection is used to reduce the dimension of the attributes present in those huge data sets. Classical Feature selection algorithms are based on Rough set theory, neighborhood rough set theory and fuzzy sets. Rough Set Attribute Reduction Algorithm is one of the major theories used for successfully reducing the attributes by removing redundancies. In this algorithm, significant features are selected data are extracted. In this paper, a new feature selection algorithm is proposed using the Maximum dependence Maximum Significance algorithm. This algorithm is used for selecting the minimal number of attributes has been from KDD data set. Moreover, a new K-Nearest Neighborhood based algorithm is proposed for classifying data set. This proposed feature selection algorithm considerably reduces the unwanted attributes or features and the classification algorithm finds the type of intrusion effectively. This system is very efficient in detecting attacks and effectively reduces the false alarm rate. The proposed feature selection and classification algorithms enhance the performance of the IDS in detecting the attacks

تستخدم انظمة كشف التسلل لكشف ومنع الهجمات في قواعد بيانات الشبكات. ومع ذلك، فان التوسع في مجالات قواعد بيانات الشبكات أصبح يمثل مشكله رئيسية هذه الايام. خاصية اختيار الميزة استخدمت لتقليل من حده هذه المشكلة التي تتمثل في ضخامة البيانات. خوارزمية اختيار البيانات التقليدية استندت على نظرية الأنظمة العشوائية ونظرية الأنظمة العشوائية المجاورة والمجاميع المضببة. خوارزمية تقليل الأنظمة العشوائية هي واحده من النظريات الرئيسية التي نجحت في تقليل السمات من خلال حذف الزوائد في هذه الخوارزمية، فان صفات مهمة تم تجريبها على بيانات مختصرة.في هذه البحث، تم اقتراح خوارزمية اختيار سمات جديده باستخدام الحد الأقصى اعتمادا على خوارزمية الدلالة القصوى. وتستخدم هذه الخوارزمية لاختيار الحد الأدنى لعدد من صفات مجموعة البيانات KDD. وعلاوة على ذلك، تم اقتراح خوارزمية جديدة (K-Nearest Neighborhood) لتصنيف مجموعة البيانات. خاصية خوارزمية الاختيار المقترحة قللت وبشكل ملحوظ من البيانات الغير مرغوب فيها، ووجدت خوارزمية التصنيف نوع التسلل بشكل فعال. وهذا النظام يعتبر فعال جدا في كشف الهجمات ويقلل من فعالية معدل انذار كاذب. ان اختيار خوارزمية السمات المقترحة وتصنيفها عزز من أداء نظام كشف التسلل.

Rough Set --- Fuzzy Set --- Feature Selection --- Classifications and Intrusion Detection.