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。     

P-集合与隐形图像生成-还原

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(XF,XF)是一个集合对.利用P-集合生成的图像,提出P-隐形图像的概念,给出P-隐形图像的属性特征和度量特征,提出P-隐形图像生成-还原定理,并给出了P-隐形图像在图像信息系统中的应用.     

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-集合与信息真度及应用

在P-集合的基础上,给出特征数据、((F),F)-特征数据集合的概念,提出特征数据迭代发现和消除定理、信息真度定理、信息真度距离定理和数据前后域恢复定理,给出数据的信息真度辨识准则,最后给出这些概念与定理在信息安全中的应用方法.     

P-集合与信息图像外变换-还原

利用P-集合,给出信息图像生成,提出信息图像变换的概念、构成结构;给出信息图像变换定理;给出信息图像变换属性特征和度量特征,提出信息图像变换-还原定理,并给出了信息图像变换在图像信息系统中的应用。     

P-集合与基数亏-余定理

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.     

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。     

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。     

P-集合的（σ,τ）-扩展模型与其性质

P-集合是由内P-集合XF珔与外P-集合XF 构成的集合对,P-集合副集的（σ,τ）-生成是由内副集的σ-生成Aσ（ XF珔）与外副集的τ-生成Aτ（ XF ）构成的集合对。本文在P-集合与P-集合副集的（σ,τ）-生成的基础上,给出P-集合的（σ,τ）-扩展模型,得到P-集合与它的（σ,τ）-扩展的关系定理,讨论了P-集合的（σ,τ）-扩展性质。 P-集合的（σ,τ）-扩展模型拓宽了P-集合的研究范围。     

P-集合的P-分离与应用

P-集合(packet sets)是由内P-集合XF-(internal packet sets)与外P-集合XF(outer packet sets)共同构成的集合对,或者(XF-,XF)是P-集合。利用P-集合,给出它的P-分离(packet-separation)概念,提出P-集合的P-分离定理,给出P-分离在未知信息发现中的应用。     

F-畸变数据的生成与修复

P-集合是研究动态信息系统的一个新数学工具,应用P-集合的外P-集合与补充集合的关系,提出了F-畸变数据与-冗余数据的概念;给出F-畸变数据的生成定理和修复定理,包括F-畸变数据的辨识定理.最后给出F-畸变数据的修复准则与修复实例,其结果为研究动态信息系统的数据扩张提供了1种新方法.     

逆P-集合的扰动定理与数据的扰动挖掘

逆P-集合是把动态特征引入到有限普通元素集合内提出的,逆P-集合具有动态特征。逆P-集合的动态特征来自集合的元素(属性)迁移,元素迁入使得集合的边界发生扩展扰动,元素迁出使得集合的边界发生收缩扰动。本文基于逆P-集合的概念与结构,提出内逆P-集合的F-扰动度、外逆P-集合的(-overF)-扰动度与逆P-集合的(F,(-overF))-扰动度概念,给出它们的度量,并给出F-扰动定理、(-overF)-扰动定理与(F,(-overF))-扰动定理,以及在扰动存在的条件下,逆P-集合、逆P-集合族与有限普通元素集合X的关系。利用这些结果,提出数据的F-扰动挖掘定理、(-overF)-扰动挖掘定理与(F,(-overF))-扰动挖掘定理。最后给出基于扰动度的数据挖掘应用。     

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。     

数据恢复的一些方法

针对计算机使用过程中经常遇到的误删文件之类的问题，介绍了恢复丢失数据的几种常用方法，包括Easy Recovery恢复误删文件，Digital Image Recovery恢复移动设备中的误删文件，Offce Recovery系列拯救Office系列文档，用Network Undelete恢复网络被删除的文件等。     

内P-集合与数据外-恢复

内P 集合是P 集合的一个部分,它是P 集合的一个概念。利用内P 集合,提出 数据与 数据外-恢复概念,给出 数据外-恢复定理,外-恢复的属性补充冗余原理,利用这些结果给出应用。     

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。     

反编译数据类型恢复技术研究

提出了利用数据流分析的方法来恢复基本数据类型,该技术首先利用数据流分析对变量进行重命名,然后使用变量推导规则推导变量的数据类型,得到的数据类型构成一个类型集合,最后根据得到数据类型集合的3种情况,选取合适的类型作为生成C语言程序中变量的数据类型.