Applications of Neutrosophic Topology in the Indian Context: A Review and Emerging Research Directions
N. Raksha Ben · G. Helen Rajapushpam
综述中智拓扑在印度多领域的应用潜力，并指出理论与实证数据脱节的局限。
文献综述，梳理中智拓扑在GIS、决策、农业信息系统等场景的应用。
中智拓扑能刻画不确定性，但缺乏真实数据验证与计算实现。
可将中智拓扑与农业物联网、遥感数据结合，构建可验证的不确定性决策模型。
综述性论文，将中智拓扑引入印度农业信息系统、遥感与决策场景，理论价值明确但缺乏实证数据，属细分领域参考。
摘要：中智拓扑学（Neutrosophic topology）是经典拓扑学的扩展，旨在同时表示由真、不确定和假所刻画的信息。与通常假设元素要么属于某集合、要么不属于某集合的经典数学模型不同，中智方法允许部分真、不确定性和矛盾同时存在。这一特性使中智拓扑学在建模信息不完整、不一致、不精确或动态变化的复杂系统方面具有潜在价值。印度拥有庞大且异质的人口、地理多样的环境、快速扩展的数字基础设施以及复杂的决策系统，为研究此类数学框架提供了若干重要场景。本文综述了中智拓扑学的发展，并考察其在印度语境下的潜力和新兴应用。特别关注地理信息系统、医学诊断、数据挖掘、决策、智慧城市管理、环境监测、农业信息系统、交通网络和信息系统等领域。印度已有的研究成果表明，中智拓扑结构正日益被用于数据分析和决策问题的研究。本文还指出了当前研究的局限性，尤其是理论拓扑构造与经过验证的现实世界数据集之间的差距。最后，提出了若干未来研究方向，包括与地理信息系统、人工智能、物联网数据、遥感、医疗分析和多准则决策的整合。研究认为，中智拓扑学为表示印度社会技术系统和环境系统中的不确定性与不一致性提供了一个有前景的数学框架，前提是未来研究应重视实证验证和计算实现。关键词：中智拓扑学；中智集；不确定性；不确定；模糊拓扑学；地理信息系统；决策；数据挖掘；印度；数学建模。