基数余-亏定理与数据外-内挖掘-分离

把基数概念与数据挖掘交叉, 利用逆P-集合结构, 给出动态基数概念, 提出基数余-亏定理、基数离散区间定理, 给出数据挖掘与基数变化关系、基数余-亏准则和应用.     

基数余-亏与逆P-增广矩阵

利用逆P-集合的动态特征,改进普通增广矩阵概念,提出内逆P-增广矩阵,外逆P-增广矩阵与逆P-增广矩阵,给出它们的结构、生成与关系。利用基数余-亏与逆P-增广矩阵交叉,提出基数余值与内逆P-增广矩阵关系定理,基数亏值与外逆P-增广矩阵关系定理,以及基数余-亏值与逆P-增广矩阵关系定理,最后给出这些理论结果的应用。     

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。     

数据分离与属性状态特征

给出数据分离与它的属性状态特征生成的基本理论。利用逆P-集合的结构与动态特征,给出数据外分离,数据内分离与数据外-内分离概念,给出数据分离特征,给出数据分离生成的属性状态特征。给出数据补充定理,数据删除定理与数据补充-删除定理。给出数据外分离的属性基数定理,数据内分离的属性基数定理与数据外-内分离的属性基数定理。论文给出的理论结果是数据分离生成的特征。     

P-集合与（-↑F,F）-数据生成-辨识

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。     

P-集合与(,F)-数据生成-辨识

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。     

内-外数据圆与动态数据-恢复

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。     

P-集合的粒度与P-知识辨识发现

利用P-集合,给出P-集合的粒度概念,讨论了P-集合粒度的特性,给出粒度与包度的关系定理、粒度的分解定理以及单调性定理。定义了P-知识以及知识分辨度概念,将P-集合概念及其粒度特性应用于P-知识的辨识发现中,得到P-知识的辨识发现定理。最后将辨识发现定理应用于系统状态的检测识别,给出了系统状态检测-识别准则及其应用。     

随机P-集合的数据筛选过滤

在随机P-集合概念的基础上,给出了基于随机P-集合的数据生成,提出了基于随机P-集合的数据筛选-过滤粒度定理、数据筛选-过滤剩余定理和数据筛选-过滤恢复定理等,并给出基于随机P-集合的数据筛选-过滤在医疗诊治系统中的应用。     

逆P-集合与信息智能融合挖掘-发现

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F与外逆P-集合构成的元素集合对。或者, (F,)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。     

中学“数”的教学中的几个为什么

本文从教法的角度,拟就以数的扩展原则为依据,来阐述中学“有理数”的教材中,为什么要用“-”来表示负?加法和乘法法则为什么要那样定义?而在“复数”的教材中,为什么要用a+bi来表示任一复数?两个复数的相等为什么要那样定义?为什么任意二复数不规定它们的大小?等问题。     

关于Hughues-Shallit猜想——自然数乘法分拆之个数的上界问题

以f(n)表自然数N的乘法分拆的个数。本文证明了:当n=p~a及n=p_1p_2…p_l时,Hughues-Shal-Lit的第一猜想:f(n)≤n/logn,(n≠144)成立。其中p为素数;p_1,p_2,…,p_1为互异素数。第二猜想:f(n)相似文献   

方程“π(x+33)-π(x)=10”有解的必要条件

当X >11时 ,方程“π(x +33) -π(x) =10”是否有解 ,这是素数分布中一个至今仍未解决的问题。本文给出了方程有解的一些必要条件     

自然数的连续奇偶分拆

给出了一个自然数能分拆成连续奇数(或偶数)之和的充要条件,并给出了两种分拆的分拆数。     

两类数列和的简捷计算

用第二类Ｓｔｉｒｌｉｎｇ数得到了ｎ／∑／ｍ＝０ｆ（ｍ）＝ｋ／∑／ｒ＝０ｂｒ「ｍ」ｒ与ｎ／∑／ｍ０ｆ（ｍ）（ｎ／ｍ）ｐ＾ｍｑ＾ｎ－ｍ＝ｋ／∑／ｒ＝０ｂｒ／ｒ＋１「ｎ＋１」ｒ＋１。     

图的色数与其补图边色数的关系

本文对图的点色数与其补图边色数的关系进行了考察.     

σ(m)=h为素数时m的形式

通过对σ(nl)的讨论,得出σ(m)=h为素数时(h=3除外)m的形式,同时也得到几类σ(nl)的一些性质.     

自然数方幂和的包含Bernoulli数的精确表示式

证明自然数方幂和可以用多项式表示,并用两种方法给出其系数的包含Bernoulli 数的几种精确表示式。     

涉及高阶Apostol Euler数、 错排数与第一类Stirling数之间的几个恒等式

使用发生函数方法, 建立高阶Apostol Euler数、 错排数与第一类Stirling数之间的恒等式, 得到关于高阶Apostol Euler数、 Apostol Euler数、 高阶Euler数及Euler数的计算公式.     

奇数与勾股数

围绕勾股数及勾股数组的“正整数基”，证明了对于一个任意的奇数，总存在里两个连续的整数，与这个奇数构成一个勾股数．并说明了各种类型的奇数，能构成的不同勾股数的正整数基的个数。