偏序内P-集合模型及其特征

利用层次内P-集合理论,研究层次内P-集合基于依赖关系偏序性质,研究层次内P-集合元素间的关系以及普通P-集合与层次P-集合的关系.层次P-集合是普通P-集合的扩展,提供了多角度、多层次分析和研究问题的方法.     

内P-集合的代数性质

利用P-集合理论,给出内P-集合的依赖关系和度量,证明内P-集合在依赖关系下构成格,进而给出基于格论的内P-集合的相关性质。     

P-集合与内 P-信息的显性-隐性特征

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。     

内P-集合的概率特征

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。     

内P-隐性信息与它的分离

P-集合(packet set)是由内P-集合X-F(internal packet set X-F)与外P-集合X F(outer packet set X F)构成的集合对,或者(X F,X F)是P-集合.P-集合具有显性、隐性特征,但显性、隐性概念具有相对性.把内P-信息显性、隐性概念拓展,对内P-隐性信息进一步研究:给出了内P-隐性、显性信息等概念,给出了内P-隐性信息的度量、特征、分离定理;最后给出内P-隐性信息在动态信息分离中的应用;隐性特征是P-集合的重要特征之一.     

内P-模糊集并-分离及其属性特征

P-模糊集(Packet fuzzy sets)是由P-集合(Packet sets)得到的一个新的模糊集,P-模糊集具有动态特性。P-模糊集是由内P-模糊集AF珔(Internal packet fuzzy set AF珔)与外P-模糊集AF(Outer packet fuzzy set AF)构成的模糊集合对;或者(AF珔,AF)是P-模糊集。利用内P-模糊集,本文给出内P-并分离系数、内P-模糊信息概念、内P-模糊集的并-分离定理、内P-模糊集并-分离与它的属性集合的关系定理、内P-模糊集并-分离的几何特征和内P-模糊集并-分离的应用。     

内P-显性信息的生成与特征

P-集合(packet set)是由内P-集合XF-(internal packet set XF-)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的集合对,或者称(XF-,XF)是P-集合.把生物学中的"隐性"、"显性"概念与内P-信息交叉、嫁接,提出了内P-显性、隐性信息的概念,给出内P-显性信息生成定理与推论,内P-显性信息的度量、数量、单依赖、内收敛特征定理与推论及内P-显性信息搜索算法,最后给出内P-显性信息在动态信息挖掘中的应用.     

内P-搜索数据选材模型与应用

利用内P-集合的动态特征,给出内P-搜索数据及其生成度量的概念,给出内P-搜索数据特征及搜索数据选材模型特征定理。利用这些结果,分析运动员身体成分、运动能力与运动员选材的关系,给出在运动员选材中的应用。     

内P-集合副集的σ-生成和σ-强生成

在内P-集合的基础上给出内P-集合副集A(X)、 内P-集合副集σ-生成和内P-集合副集σ-强生成的概念与结构, 并讨论了三者的关系, 得到了内P-集合副集σ-生成内P-集合副集σ-强生成的关系定理、 辨识定理及生成定理, 扩大了P-集合的应用范围.     

内 P-信息融合与它的属性合取特征

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。     

函数内逆P-集合在QSPR研究中的应用

将函数内逆P-集合理论引入QSPR研究中,利用函数内逆P-集合的动态特征筛选预测链烷烃标准生成焓的属性参数, 运用函数内逆P-集合的规律特征给出不同类型的预测链烷烃标准生成焓的规律函数。成功地预测了41种链烷烃的标准生成焓。结果表明,属性参数与链烷烃的标准生成焓高度相关,复相关系数达到或超过0.998。     

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-集合副集与它的性质定理

 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。     

函数P-集合

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。     

P-集合的属性函数与P-信息融合的属性合取特征及应用

利用P-集合的结构,给出P-集合中元素的属性及属性函数的概念,讨论P-集合与属性函数的关系以及单属性函数和满属性函数的计数问题。给出P-信息融合的属性合取扩展-收缩特征、内P-信息融合的属性合取扩展定理、外P-信息融合的属性合取收缩定理、具有属性合取扩展特征的内P-信息融合发现定理、具有属性合取收缩特征的外P-信息融合发现定理。最后,给出具有属性合取扩展特征的内P-信息融合生成-发现的应用实例。     

一类扩展P-集合模型及其特征

P-集合是由内P-集合XF(internal packet sets XF与外P-集合XF(outer packet sets XF)构成的集合对.利用P-集合理论,给出P-集合的扩展模型——层次P-集合,研究层次P-集合的特征.层次P-集合是普通P-集合的扩展,提供了多角度、多层次分析和研究问题的方法.     

函数P-集合与同物系物质结构-物性规律发现

利用函数P-集合理论研究了同物系结构-物性的构效关系。通过函数P-集合的动态特性筛选物质结构的最佳结构参数,利用函数P-集合的规律特性寻求最优预测规律函数,并将回归形式的规律函数引入P-集理论的研究中,预测了链烷烃的色谱保留指数,复相关系数达到了0.999。