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1.
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. 相似文献
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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。 相似文献
3.
, 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. 相似文献
4.
知识的属性扰动引起知识规律的变化,这些属性扰动知识规律具有链式特征;利用S-粗集,给出知识规律、属性扰动的知识规律和扰动度的概念,并对知识规律与属性扰动的知识规律进行了讨论,提出了属性扰动知识规律的链式定理. 相似文献
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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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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。 相似文献
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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。 相似文献
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利用函数P-集合,给出P-信息规律融合的概念及其智能动态融合。提出函数P-集合生成的信息规律融合概念,给出在P-信息规律推理条件下的P-信息规律智能动态融合生成与智能融合定理。利用这些理论结果,给出P-信息规律智能动态融合在信息规律状态智能识别的应用。 相似文献
10.
基于S-粗集的粗数据规律识别 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献