外P-集合与F-信息伪装

P-集合（packet sets）是一个集合对,它是由内P-集合（internal packet sets）与外P-集合（outer packet sets ）共同构成。P-集合具有动态性,利用外P-集合,给出F-信息伪装与F-信息伪装生成概念;提出F-信息伪装度量定理与信息伪装被恢复〖CD*2〗还原定理;给出辨识准则与方法。利用这些结果,给出F-信息伪装被恢复还原的应用。P-集合是研究动态信息系统的一个新理论和新方法。     

P-集合与双P-数据恢复-辨识

利用P-集合（packet sets）,介绍内P-数据、外P-数据、 双P-数据概念;双P-数据由内P-数据与外P-数据共同构成;分析双P-数据动态特性。利用这些概念,描述双P-数据依赖与双P-数据依赖的同心圆定理,提出双P-数据恢复-辨识定理与双P-数据恢复-辨识准则,并给出应用。双P-数据恢复-辨识是信息系统中的一个新的研究领域,P-集合是这个研究领域中的一个新工具。     

数据离散区间特征与数据发现-应用

P-集合(packet-sets)具有动态特性,它是由内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 ( X^F-, X^F )。利用P-集合,给出F- -数据离散区间、F-数据离散区间的概念;利用这些概念,给出信息系统输出数据的数据离散区间特征,给出数据过滤概念;提出数据离散区间定理、数据还原定理、数据过滤定理、数据过滤剩余与数据辨识定理,给出应用。P-集合是研究信息系统输出数据变化的一个新理论与新方法。     

迭代F-内嵌入信息生成及其遗传发现－应用

F-半P-集合是把动态特性引入到康托集合X中得到的一个新的数学结构与数学模型。F-半P-集合是由内P-集合X^F与康托集合X构成的集合对。利用内P-集合,给出迭代F-内嵌入信息与迭代F-内嵌入信息的F-遗传概念。迭代F-内嵌入信息的F-遗传是把生物学中的遗传与迭代F-内嵌入信息进行交叉获得的。利用这些概念,给出迭代F-内嵌入信息存在性定理、迭代F-内嵌入信息的F-遗传定理与F-遗传信息的还原定理。在此基础上,给出迭代F-内嵌入信息的F-遗传发现与应用。F-半P-集合是研究动态系统工程的一个新理论。     

P-集合与动态信息的依赖-发现

P-集合是一个集合对,它是由内P-集合(internal packet set)与外P-集合(outer packet set)共同构成。P-集合具有动态特征,是通过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,也可得到P-集合。利用P-集合的结构与动态特性,给出动态信息生成和动态度的概念,提出动态信息生成的依赖特性、动态信息依赖、信息依赖-发现定理和信息依赖-发现准则等。最后,给出动态信息依赖-发现在信息状态识别中的应用。     

内P-集合与F-内嵌入信息发现-辨识

P-集合是由内P-集合X^F 与外P-集合X^F 构成的有序集合对,它具有动态特性。利用内P-集合X^F,给出F-内嵌入信息(x)^F、F-内嵌入系数IEC(x)^F 与F-内嵌入度IED(x)^F的概念,得到F-内嵌入信息存在性定理、依赖关系定理与可辨识性定理。在这些概念与结果的基础上,给出F-内嵌入信息在目标搜索中的应用。     

混合记忆信息与记忆信息筛选

P集合（packet sets）是把动态特性引入到有限普通集合X中,改进有限普通集合X而提出的;P集合具有动态特性。信息系统存在丢失信息元与增加信息元的现象,把生物的记忆特征引入到这两个现象中,利用P集合,给出F-记忆信息,F-记忆信息与混合记忆信息的概念与特征,给出记忆度量概念与记忆信息的筛选定理。此外,提出记忆信息的依赖性定理及混合记忆不变性定理,给出记忆信息的应用。信息被记忆是P 集合具有的诸多应用特性之一。     

单向S-粗集对偶与数据筛选-过滤的扩展应用

S-粗集(singular rough sets)是对Z.Pawlak粗集的改进,单向S-粗集对偶(dual of one direction sin-gular rough sets)是S-粗集的基本形式之一。利用单向S-粗集对偶,给出数据属性,数据筛选-过滤概念,数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,及数据筛选-过滤准则。利用这些结果,给出应用。单向S-粗集对偶是动态数据筛选-过滤研究的一个新工具。     

内P-信息伪装与真伪信息辨识

P-集(Packet sets)是把动态特征引入到有限普通集X中，改进有限普通集X而提出的。利用P-集的结构与动态特征，提出内P-信息伪装的概念，给出内P-信息伪装生成，内P-信息伪装结构；得到内P-信息伪装的圆环定理、真伪信息认证定理及内P-信息伪装的还原-辨识，给出真伪信息辨识的应用。     

逆P-信息智能融合与信息智能隐藏的隐性传递

利用逆P-集合与逆P-推理交叉、渗透,给出逆P-信息智能融合生成;利用逆P-集合的属性析取特征,给出属性析取扩展收缩条件下的逆P-信息智能融合发现。给出逆P-信息智能融合生成的信息智能外-隐藏,信息智能内-隐藏与信息智能隐藏。给出信息智能隐藏还原;给出信息智能隐藏在信息隐性传递中的应用。     

Mean-Square Stabilization of Networked Sampled-Data Systems with Packet Losses: Critical Sampling Intervals

This paper studies the stabilizing problem of networked sampled-data linear systems with independent and identically distribution(i.i.d.) packet dropouts. First of all, for the sampled-data system without packet losses, the necessary and sufficient conditions for the critical sampling intervals are given to ensure the mean square stability where zero order holder and generalized holder are adopted, respectively. Secondly, for the sampled-data system with i.i.d. packet losses, necessary and suffi...