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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
P-集合与内 P-信息的显性-隐性特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
P-集合( packet sets)是把动态特性引入到有限普通集合X( cantor set X)内,改进有限普通集合X被提出的。P-集合具有动态特性,P-集合是由内P-集合XF珔(internal packet set XF)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的元素集合对,或者(XF,XF)是P-集合。利用内P-集合结构与生物学中显性基因和隐性基因概念交叉,给出内P-信息的显性、隐性概念;给出内P-信息显性特征、隐性特征与度量,给出内P-信息的显性、隐性定理和由此生成的属性特征。显性-隐性是P-集合的重要特征之一。  相似文献   

2.
P-集合是一个具有动态特征的数学集合模型,它是由内P-集合■与外P-集合XF构成的集合对;P-增广矩阵是利用P-集合的动态特征改进普通增广矩阵得到的增广矩阵新结构,它是由内P-增广矩阵■与外P-增广矩阵AF构成的矩阵对.将P-集合与P-增广矩阵交叉应用研究,得到信息动态融合与它的生成,给出信息动态融合发现-识别与P-增广矩阵分离系数定理,以及信息动态融合识别准则,最后利用这些理论与结果给出应用.  相似文献   

3.
逆P-集合是一个新的动态数学模型,它是把动态特性引入到有限普通集合X内,改进有限普通集合X被提出的。逆P-集合是由内逆P-集合X珔F 与外逆P-集合X珔F珔构成的元素集合对。或者,(X珔F,X珔F珔)是逆P-集合,逆P-集合具有动态特性。在一定的条件下,逆P-集合被还原成有限普通集合。逆P-集合具有P-集合相反的动态特性。逆P-推理是逆P-集合生成的一个动态推理。利用逆P-集合,逆P-推理,本文给出信息智能融合生成,信息智能融合度概念,给出信息智能融合挖掘-发现与信息智能融合挖掘-发现定理,给出挖掘-发现准则。最后,利用这些结果给出信息智能融合挖掘-发现的应用。  相似文献   

4.
内-外数据圆与动态数据-恢复   总被引:8,自引:3,他引:5  
P-集合(packet sets)是由内P-集合XF-(internal packet setXF-)与外P-集合XF(outer packet setsXF)构成的集合对;P-集合具有动态特性。利用P-集合,给出内-数据圆,外-数据圆的概念,利用这些概念,给出动态数据恢复定理,动态数据恢复准则与数据恢复-辨识定理,给出应用。P-集合是动态数据分析-辨识研究的一个新工具。  相似文献   

5.
内 P-信息融合与它的属性合取特征   总被引:3,自引:0,他引:3  
P-集合是由内P-集合XF珔与外P-集合XF 构成的元素集合对,或者( XF珔,XF )是P-集合,P-集合具有动态特征。利用内P-集合给出内P-信息融合生成、内P-信息融合剩余生成与内P-信息融合度量概念,得到内P-信息融合生成定理、依赖定理、还原定理,还给出内P-信息融合的属性合取定理与属性合取扩展定理和属性合取扩展-内P-信息融合发现原理。最后利用这些结果给出应用。  相似文献   

6.
P-集合(packet sets)是由内P-集合XF(internal packet set XF)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的元素集合对(XF,XF).P-集合具有动态特性,利用内P-集合XF的结构与动态特性,提出它的反动态特性,给出了基信息、内P-信息、珚F-删除信息、内P-反动态信息等概念;给出了内P-反动态信息的范围,内P-反动态信息判定,内P-反动态信息最大度量,内P-有效删除信息,内P-剩余信息定理及推论;最后给出应用实例.  相似文献   

7.
P-集合(packet sets)是由内P-集合XF珔(internal packet set XF珔)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的元素集合对;或者,( XF珔,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。  相似文献   

8.
P-集合(packet sets)是一个集合对,它由内P-集合(internal packet sets)与外P-集合(outer packet sets)共同构成,P-集合具有动态特性。利用P-集合,给出数据集合,-↑F-数据集合,F-数据集合与(-↑F,F)-数据集合概念;提出-↑F-数据集定理,F-数据集定理,(-↑F,F)-数据带定理,数据集合恢复定理,(-↑F,F)-数据辨识定理,给出辨识准则。利用这些结果,给出(-↑F,F)-数据在信息系统中的应用。P-集合是研究动态信息系统的一个新理论与新方法。  相似文献   

9.
利用P-集合的结构,给出元素迁移的概率特征:属性集α的内P-集合概率特征,利用这个结果,给出内P-集合的概率特征,提出内P-集合的随机结构与随机定理。普通集合的结构是内P-集合的随机结构的特例,内P-集合的随机结构是普通集合结构的一般形式。  相似文献   

10.
P-集合是由内P-集合XF珔与外P-集合XF构成的元素集合对,或者(XF珔,XF)是P-集合,P-集合具有动态特征。利用内P-集合给出内P-信息融合生成、内P-信息融合剩余生成与内P-信息融合度量概念,得到内P-信息融合生成定理、依赖定理、还原定理,还给出内P-信息融合的属性合取定理与属性合取扩展定理和属性合取扩展-内P-信息融合发现原理。最后利用这些结果给出应用。  相似文献   

11.
F-畸变数据的生成与修复   总被引:6,自引:0,他引:6  
P-集合是研究动态信息系统的一个新数学工具,应用P-集合的外P-集合与补充集合的关系,提出了F-畸变数据与-冗余数据的概念;给出F-畸变数据的生成定理和修复定理,包括F-畸变数据的辨识定理.最后给出F-畸变数据的修复准则与修复实例,其结果为研究动态信息系统的数据扩张提供了1种新方法.  相似文献   

12.
逆P-集合   总被引:7,自引:1,他引:6  
利用P-集合(Packet sets),提出逆P-集合(Inverse packet sets),给出逆P-集合的结构;逆P-集合记作P-1-集合。P-1-集合是P-集合的对偶形式。P-1-集合是由内P-1-集合X珔F(Internal inverse packet set X珔F)与外P-1-集合X珔F珔(Outer inverse packet set X珔F珔)构成的集合对;或者(X珔F,X珔F珔)是P-1-集合;P-1-集合具有动态特征。给出P-1-集合的分离定理与P-1-集合的动态等价类特性,给出P-1-集合在动态信息系统中的应用。  相似文献   

13.
逆P-集合   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用P-集合(Packet sets),提出逆P-集合(Inverse packet sets),给出逆P-集合的结构;逆P-集合记作P-1-集合。P-1-集合是P-集合的对偶形式。P-1-集合是由内P-1-集合X珔F(Internal inverse packet set X珔F)与外P-1-集合X珔F珔(Outer inverse packet set X珔F珔)构成的集合对;或者(X珔F,X珔F珔)是P-1-集合;P-1-集合具有动态特征。给出P-1-集合的分离定理与P-1-集合的动态等价类特性,给出P-1-集合在动态信息系统中的应用。  相似文献   

14.
 P-集合是由内P-集合与外P-集合构成的集合对,它具有动态特性。在P-集合的基础上,给出P-集合副集、P-集合副集的(σ,τ)-生成概念与结构,讨论了P-集合副集之间、P-集合副集的(σ,τ) 生成之间的关系,得到P-集合副集的生成定理与不可辨识定理。  相似文献   

15.
函数逆P-集合与信息规律融合   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用逆P-集合,提出函数逆P-集合。函数逆P-集合是把函数概念引入到逆P-集合内,改进逆P-集合得到的。函数逆P-集合具有动态特征和规律(函数)特征。函数逆P-集合是由函数内逆P-集合S珔F与函数外逆P-集合S珔F珔构成的函数集合对;或者,(S珔F,珔SF珔)是函数逆P-集合。在一定条件下,函数逆P-集合(S珔F,S珔F珔)被还原成有限普通函数集合S。逆P-集合是把动态特征引入到有限普通集合X内(Cantor set X),改进有限普通集合X被提出的。函数逆P-集合具有与函数P-集合相反的动态特征、规律(函数)特征。本文给出函数逆P-集合的结构、还原和它的函数等价类特征。利用数据拆分-合成原理,给出逆P-信息规律融合与它的生成;给出逆P-信息规律融合的属性特征与属性定理。利用这些结果,给出逆P-信息规律融合生成的隐形信息图像与它的应用。函数逆P-集合与函数P-集合是两个独立的、特征不同的新模型。  相似文献   

16.
函数P-集合   总被引:23,自引:0,他引:23  
把函数概念引入到P-集合(packetsets)中,改进P-集合,提出函数集合(function packet sets),给出函数集合的结构。函数P-集合具有动态特性和规律特性。函数P-集合是由函数内P-集合S^F(function internal packet set S^F)与函数外P-集合S^F(function outer packet set S^F)构成的函数集合对;或者,(S^F,S^F)是函数P-集合。P-集合是函数P-集合的特例,函数P-集合是P-集合的一般形式。在一定条件下,函数P-集合能够回到函数集S的“原点”。给出函数P-集合在未知信息规律发现中的应用,这些未知的信息规律潜藏在信息系统中,它们不被人们事先知道。  相似文献   

17.
P-集合的P-分离与应用   总被引:19,自引:7,他引:12  
P-集合(packet sets)是由内P-集合XF-(internal packet sets)与外P-集合XF(outer packet sets)共同构成的集合对,或者(XF-,XF)是P-集合。利用P-集合,给出它的P-分离(packet-separation)概念,提出P-集合的P-分离定理,给出P-分离在未知信息发现中的应用。  相似文献   

18.
P-集合与(,F)-数据生成-辨识   总被引:35,自引:9,他引:26  
P-集合(packet sets)是一个集合对, 它由内P-集合(internal packet sets)与外P-集合(outer packet sets)共同构成, P-集合具有动态特性。利用P-集合,给出数据集合, 数据集合,F-数据集合与(,F)-数据集合概念;提出-数据集定理, F-数据集定理, (,F)-数据带定理,数据集合恢复定理, (,F)-数据辨识定理,给出辨识准则。 利用这些结果, 给出(,F)-数据在信息系统中的应用。P-集合是研究动态信息系统的一个新理论与新方法。  相似文献   

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