函数S-粗集与它生成的F-隐形图像特征

利用甬数S-粗集,给出图像生成;提出F-隐形图像的概念,给出F-隐形图像的构成结构;给出F-隐形图像的属性特征;提出F-隐形图像分离定理与还原定理,给出F-隐形图像在图像信息系统中的应用.     

函数S-粗集与F隐形图像生成-辨识

利用函数S 粗集, 给出图像生成, 提出 隐形图像的概念、构成结构、 隐形图像的属性特征和分离定理与还原定理, 给出 隐形图像在图像信息系统中的应用。     

P-集合与隐形图像生成-还原

P-集合是把动态特性引入到有限普通集合中,改进普通集合得到的,P-集合(XF,XF)是一个集合对.利用P-集合生成的图像,提出P-隐形图像的概念,给出P-隐形图像的属性特征和度量特征,提出P-隐形图像生成-还原定理,并给出了P-隐形图像在图像信息系统中的应用.     

P-集合与信息图像外变换-还原

利用P-集合,给出信息图像生成,提出信息图像变换的概念、构成结构;给出信息图像变换定理;给出信息图像变换属性特征和度量特征,提出信息图像变换-还原定理,并给出了信息图像变换在图像信息系统中的应用。     

广义凸空间上的重叠定理、相交定理和极大极小定理

利用已知的KKM型定理得到两个新的重叠定理,并作为上述结果的应用,给出了广义凸空间上的相交定理、不等式族解的存在定理和极大极小不等式定理.     

内-递推信息的辨识-还原

信息传输过程中,存在信息元不断被丢失,生成具有递推特性的信息。应用具有动态特性的新数学工具P-集合,提出内-递推信息的概念,给出内-递推信息的结构、序定理、损失信息归并定理、辨识定理与还原定理。通过定义内-递推信息模与内-递推信息辨识度,得到内-递推信息的数值辨识与还原方法,给出内-递推信息的辨识准则,以及辨识与还原的应用。     

P-集合与信息真度及应用

在P-集合的基础上,给出特征数据、((F),F)-特征数据集合的概念,提出特征数据迭代发现和消除定理、信息真度定理、信息真度距离定理和数据前后域恢复定理,给出数据的信息真度辨识准则,最后给出这些概念与定理在信息安全中的应用方法.     

属性基数余-亏值定理与信息规律动态内-外分离

函数P-集合是一种特殊的P-集合,在对函数P-集合的属性集合研究的基础上,给出属性基数余-亏与信息规律动态分离概念,给出信息规律内-分离定理、外-分离定理与内-外分离定理。利用这些结果,给出属性基数余-亏在信息图像伪装-隐藏中的应用。     

单向S-粗集与数据筛选-过滤

利用单向S-粗集,给出了数据属性, 数据筛选-过滤概念,提出了数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,数据筛选-过滤准则,利用这些结果,给出其应用.     

P-集合与基数亏-余定理

利用有限普通元素集合概念与P-集合的结构,给出P-集合基数亏-余特征,提出基数亏-余定理,基数离散区间定理与属性基数余-亏准则,给出这些理论结果的应用.     

多目标规划的像问题及其应用

设X,Y,Z皆为拓扑向量空间,C和D分别是Y和Z中的闭凸锥.Z中由D规定的偏序如下:对任意z_1,z_2∈Z,当且仅当z_2-z_1∈D时,z_1≤z_2考虑下述多目标规划问题min f(x);s.t.x∈R(?){x ∈X且g(x)∈C},其中,f:X→Z;g:X→Y.定义1 设(?)∈R,如果(f(?)-D)∩(f(R)\{f(?)}=?,则f(?)称为(1)式的有效点.当f(?)是(1)式的有效点时,称(?)是(1)式的有效解.任给(?)∈R,作映射F(?):X→Z×Y为F(?)(x)=(f(?)-f(x)),g(x)).记H=(D\{0})×C,K(?)={F(?)(x)|x∈X},E(?)=K(?)-c1H.定义2称     

Henson定理的推广及其应用

关于拓扑空间上的Baire集、Borel集在标准部分映射下的逆像何时是Loeb可测集,文[1,2]都进行了研究。特别地,在[1]中C.W.Henson证明了这样一个重要结论,写成以下定理: 定理1 设X是完全正则的T_2空间,A*X,A是内集,St_x(A)=X,那么对任意SX,以下条件等价     

反射棱镜调整定理

 本文旨在公布一条关于棱镜调整的新定理——反射棱镜调整定理。讨论始于作者早在40年前创建的一条隶属像倾斜的“余弦律与差向量法则”,该法则可视为定理之雏形。然后,逐个地介绍了法则后续发展中的五次提升。最终给出了新定理准确明了的定义。     

The Hiding Characteristic of F-interior Hiding Image and Its Applications

, By using function one direction S-rough sets, the concept of F-interior hiding image is presented; the theorem of F-interior hiding and the recognition criteria of interior hiding are proposed;and the applications of F-interior hiding image are given. F-interior hiding image is a new application area of function S-rough sets, and function S-rongh sets is a new theory and new tools for iconology research.     

L_1正则化问题的对偶性理论

L1正则化问题是一个非光滑的无约束最优化问题,在变量选择,数据压缩和图像处理等领域有广泛的应用。给出了L1问题最优解存在的新的必要条件和充分条件,利用这些条件构造出L1正则化问题的一个MondWeir型对偶问题,最后给出了相应的弱对偶定理和强对偶定理。     

Fudenberg无名氏定理与平新乔先生的误读

文献[1]中平新乔先生陈述了一个十分特殊的无名氏定理.按平先生的说法,该定理的思想显而易见,因而没有给出证明,但文献[1]中的定理陈述却存在大量值得商榷的说法.通过讨论平新乔给出的这个定理,得出如下结论：（1）该定理陈述存在概念误用与逻辑不协调; （2）其限制条件模糊或冗余,对结论无实质性限定; （3）结论内容即便不是完全错误,也是无意义的.为澄清文献[1]中的混乱,对与之相关的Fudenberg无名氏定理的条件及结论给予了直观和简明的阐释.     

基于S-粗集的粗数据规律识别

利用S-粗集,给出粗数据的概念,粗数据具有动态特性;给出粗数据规律生成;提出粗数据规律生成定理,粗数据规律还原定理;给出粗数据规律识别准则与可分辨定理;给出粗数据规律的应用。