函数逆P-集合与逆P-信息规律动态分离

利用函数逆P-集合, 给出逆P-信息规律生成与生成定理、逆P-信息规律的动态分离与分离特征和动态分离准则,利用这些结果给出逆P-信息规律动态分离在信息图像隐藏中的应用。     

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。     

函数逆P-集合与信息规律融合

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。     

随机函数逆P-集合与其属性依赖特征

将随机特性引入函数逆P-集合,对函数逆P-集合进行改进,给出随机函数逆P-集合的概念与结构。随机函数逆P-集合是由随机函数内逆P-集合与随机函数外逆P-集合构成的有序集合对。随机函数逆P-集合是函数逆P-集合的扩展,函数逆P-集合是随机函数逆P-集合的特例。在随机函数逆P-集合的基础上,给出随机函数逆P-集合的随机性定理与随机函数逆P-集合的属性依赖关系定理。随机函数逆P-集合的提出扩大了函数逆P-集合的应用领域。     

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。     

信息规律状态的函数P-推理发现与应用

利用函数P-集合,给出P-信息规律生成、信息规律亏状态、盈状态概念与P-信息规律状态的属性定理,利用函数P-推理给出P-信息规律状态发现与发现定理。最后,给出信息规律状态在经济系统、经济信息中的应用。     

函数P-集合

把函数概念引入到P-集合(packet sets)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SF珔(function internal packet setSF珔)与函数外P-集合SF(function outer packet set SF)构成的函数集合对;或者,(SF珔,SF)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。     

函数P-集合属性依赖与应用

利用函数P-集合的结构,给出函数P-集合的属性依赖,给出属性依赖度量与函数P-集合的属性依赖定理。利用这些结果,给出函数P-集合属性依赖的应用。     

P-规律推理与未知规律发现-应用

函数P-集合(Function packet sets)是由函数内P-集合(Function internal packet set)与函数外P-集合(Functionouter packet set)构成的函数集合对,它具有动态特征与规律特征。利用函数P-集合,给出内P-迭代规律、外P-迭代规律、P-迭代规律概念与存在定理以及P-迭代规律属性补充-删除定理。利用P-迭代规律,给出P-规律推理的定义与结构,得到P-规律推理与未知规律发现定理,最后给出P-规律推理在风险投资中未知规律的发现应用。     

P-集合的面积特征

将积分的知识引入P-集合之中,提出了P-变化厚度概念,讨论了P-集合的面积特征,给出了P-集合的动态识别,并将集合X的变化程度进行了量化。     

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。     

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。     

P-集合与F-信息的动态分离特征

P-集合（packet sets）是改进普通集合得到的,或者用动态特性代替普通集合的静态特性得到的。利用内P-集合,给出F-信息的动态分离概念,给出F-信息分离与依赖特征,给出F-信息的动态分离特征定理与应用。P-集合是动态信息系统研究中的一个新的理论与新方法。     

P-集合与动态数据外获取-应用

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-集合是一个集合对。利用外P-集合给出动态数据外获取的过程与特性,给出动态数据的度量和依赖关系,给出动态数据外获取迭代算法和准则,并且给出动态数据外获取的应用。P-集合是研究动态数据系统的一个新理论与新方法。