外P-推理与外发散信息的搜索-发现

利用P-集合得到P-推理(packet reasoning),P-推理是由内P-推理(internal packet reasoning)与外P-推理(outer packet reasoning)共同构成的.P-推理是一个动态推理,具有智能特征;外P-推理生成的信息具有外发散特性,把这种特性应用于未知信息查找中,提出了外发散信息等概念;并对外发散信息进行了研究,给出了几个基本理论结果;并由这些结果得到外发散信息的外P-推理搜索算法;最后给出应用实例.     

外 P-推理信息恢复与属性潜藏特征

利用外P-集合与外P-推理,给出外P-信息恢复概念与外P-信息恢复特征,给出外P-信息恢复的外P-推理生成与它的属性潜藏,给出外P-信息恢复的信息元删除定理和依赖性定理,给出外P-推理信息恢复的属性潜藏定理与潜藏属性发现定理。     

外P-信息生成与它的推理-搜索发现

利用P-集合,给出P-等价类。P-等价类是由内P-等价类[X]F珔与外P-等价类[x]F构成的等价类对;或者,([x]F珔,[x]F)是P-等价类。P-等价类具有动态特征。在一定条件下,P-等价类能被还原成普通等价类[x]。给出P-等价类度量与度量的离散区间定理。利用P-等价类与P-推理,给出未知P-信息推理发现与发现定理。最后给出外P-信息推理发现在信息系统中的应用。     

内逆 P-信息智能融合与属性析取扩展关系

逆P-集合是由内逆P-集合与外逆P-集合共同构成的动态模型。逆P-推理是由逆P-集合生成的动态推理,它由内逆P-推理与外逆P-推理共同构成。利用内逆P-集合与内逆P-推理交叉、渗透,给出内逆P-信息智能融合生成与它的属性特征、信息智能融合度与信息智能融合系数概念、外-信息智能融合环定理与融合度-融合系数定理,最后给出内逆P-信息智能融合与它的属性析取扩展结构与属性析取扩展定理。     

内逆P-信息智能融合与属性析取扩展关系

逆P-集合是由内逆P-集合与外逆P-集合共同构成的动态模型。逆P-推理是由逆P-集合生成的动态推理,它由内逆P-推理与外逆P-推理共同构成。利用内逆P-集合与内逆P-推理交叉、渗透,给出内逆P-信息智能融合生成与它的属性特征、信息智能融合度与信息智能融合系数概念、外-信息智能融合环定理与融合度-融合系数定理,最后给出内逆P-信息智能融合与它的属性析取扩展结构与属性析取扩展定理。     

P-规律推理与未知规律发现-应用

函数P-集合(Function packet sets)是由函数内P-集合(Function internal packet set)与函数外P-集合(Functionouter packet set)构成的函数集合对,它具有动态特征与规律特征。利用函数P-集合,给出内P-迭代规律、外P-迭代规律、P-迭代规律概念与存在定理以及P-迭代规律属性补充-删除定理。利用P-迭代规律,给出P-规律推理的定义与结构,得到P-规律推理与未知规律发现定理,最后给出P-规律推理在风险投资中未知规律的发现应用。     

P-增广矩阵推理与信息的智能分解挖掘

利用内P-增广矩阵推理、外P-增广矩阵推理与P-增广矩阵推理分别给出信息智能内-分解、信息智能外-分解与信息智能内-外分解, 给出它们的属性关系、内-分解生成的信息智能分解挖掘、外-分解生成的信息智能分解挖掘与内-外分解生成的信息智能分解挖掘、分解挖掘定理与分解挖掘准则,最后,给出信息智能分解挖掘的应用。     

308外P-隐性信息与它的生成-融合

P-集合(packet set)是由内P-集合X-F(internal packet set X-F)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的集合对,或者(XF,XF)是P-集合.把生物学中"隐性","显性"概念与外P-信息交叉、嫁接,得到P-集合具有显性、隐性特征;对外P-集合的隐性特征进行研究,提出了外P-隐性信息、显性信息等概念,给出了外P-隐性信息特征与外P-推理生成定理,给出了外P-隐性信息的外P-推理搜索算法;最后给出外P-隐性信息在动态信息挖掘中的应用.     

外P-隐性信息与它的生成-融合

P-集合（packet set）是由内P-集合X-F（internal packet set X-F ）与外P-集合XF（outer packet set XF）构成的集合对，或者（XF，XF）是P-集合。把生物学中“隐性”，“显性”概念与外P-信息交叉、嫁接，得到P-集合具有显性、隐性特征；对外P-集合的隐性特征进行研究，提出了外P-隐性信息、显性信息等概念，给出了外P-隐性信息特征与外P-推理生成定理，给出了外P-隐性信息的外P-推理搜索算法；最后给出外P-隐性信息在动态信息挖掘中的应用。     

P-信息的属性合取扩展-收缩特征与P-信息的智能发现

利用P-集合与P-推理,给出P-信息的属性合取扩展-属性合取收缩概念、特征、定理;属性合取扩展-属性合取收缩是P-集合的一个重要应用特性。利用内P-推理与属性合取扩展,给出内P-信息智能发现定理;利用外P-推理与属性合取收缩,给出外P-信息智能发现定理和准则。最后给出具有属性合取扩展特征的内P-信息智能发现在信息辨识中的应用。     

外P-信息与它的反动态特性

P-集合(packet sets)是由内P-集合X(internal packet set X)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的元素集合对;或者,(X,XF)是P-集合;P-集合具有动态特性。利用外P-集合XF的结构与动态特性,对它的反动态特性给出研究,提出了基信息、外P-信息、F-补充信息、外P-反动态信息的概念;利用这些概念给出几个基本理论结果,利用这些基本结果,给出外P-反动态信息在信息系统中的应用。     

信息规律状态的函数P-推理发现与应用

利用函数P-集合,给出P-信息规律生成、信息规律亏状态、盈状态概念与P-信息规律状态的属性定理,利用函数P-推理给出P-信息规律状态发现与发现定理。最后,给出信息规律状态在经济系统、经济信息中的应用。     

外P-信息显性-隐性分离与显性-隐性分离定理

把外P-集合XF定义成外P-信息(x)F,利用外P-集合的特性,给出外P-信息显性分离、隐性分离概念和分离定理,给出外P-信息显性-隐性分离生成的属性特征。     

内P-集合与数据外-恢复

内P 集合是P 集合的一个部分,它是P 集合的一个概念。利用内P 集合,提出 数据与 数据外-恢复概念,给出 数据外-恢复定理,外-恢复的属性补充冗余原理,利用这些结果给出应用。     

函数关系已知的混沌系统的广义外同步

针对具有未知参数的两个不同混沌系统,在函数关系给定的情况下,对它们达到广义外同步进行了分析,并通过Barbalat's引理,给出了达到广义外同步的一个充分条件;同时,也给出了达到广义外同步所满足的自适应控制器和参数自适应律,数值仿真进一步验证了理论的正确性和有效性.     

Rn上的向量外积

文章对向量外积进行了研究,得到了Rn上向量外积的形式以及一系列相关的性质.最后,作为应用将托勒密定理推广到n维空间.     

不可测集的性质

研究了不可测集的性质:如果一列互不相交的集合并集的外测度小于外测度的和,则其中至少有两个是不可测集。通过具体例子说明:存在一列互不相交的不可测集使得它们并集的外测度小于外测度的和。