信息动态融合识别与P-增广矩阵关系

P-集合是一个具有动态特征的数学集合模型,它是由内P-集合■与外P-集合X^F构成的集合对;P-增广矩阵是利用P-集合的动态特征改进普通增广矩阵得到的增广矩阵新结构,它是由内P-增广矩阵■与外P-增广矩阵A^F构成的矩阵对.将P-集合与P-增广矩阵交叉应用研究,得到信息动态融合与它的生成,给出信息动态融合发现-识别与P-增广矩阵分离系数定理,以及信息动态融合识别准则,最后利用这些理论与结果给出应用.     

信息智能融合与它的P-增广矩阵推理生成

P-集合是一个具有动态特征的数学模型,它是把动态特性引入到有限普通元素集合X内,改进有限普通元素集合X被提出的。P-增广矩阵是改进普通增广矩阵,利用P-集合得到的。利用P-集合的动态特性与P-增广矩阵结构,本文给出P-增广矩阵推理与推理结构、信息智能融合以及信息融合与与P-增广矩阵的关系;给出信息智能融合的分离与信息智能融合的分离具有的属性智能特征;给出这些理论研究的应用。     

数据的动态挖掘与P-增广矩阵关系

P-增广矩阵是通过利用P-集合的结构与动态特征,改进普通增广矩阵A^*提出的。P-增广矩阵是由内P-增广矩阵A^(-overF)与外P-增广矩阵A^F构成的矩阵对,或者(A^(-overF),A^F)是P-增广矩阵。在一定条件下,P-增广矩阵(A^(-overF),A^F)被还原成普通增广矩阵A^*。利用P-增广矩阵的结构与动态特征,给出数据的动态挖掘研究及其与P-增广矩阵的关系。提出数据的动态挖掘的内P-增广矩阵判定定理,外P-增广矩阵判定定理与P-增广矩阵判定定理,给出数据的动态挖掘的P-增广矩阵准则,利用这些理论结果,给出一个简单应用。     

基数余-亏与逆P-增广矩阵

利用逆P-集合的动态特征,改进普通增广矩阵概念,提出内逆P-增广矩阵,外逆P-增广矩阵与逆P-增广矩阵,给出它们的结构、生成与关系。利用基数余-亏与逆P-增广矩阵交叉,提出基数余值与内逆P-增广矩阵关系定理,基数亏值与外逆P-增广矩阵关系定理,以及基数余-亏值与逆P-增广矩阵关系定理,最后给出这些理论结果的应用。     

P-增广矩阵与信息的智能动态发现-辨识

利用普通增广矩阵概念与P-集合动态结构交叉,改进普通增广矩阵概念,提出P-增广矩阵,给出P-增广矩阵结构;P-增广矩阵由内P-增广矩阵与外P-增广矩阵共同构成。给出内P-增广矩阵属性定理,外P-增广矩阵属性定理与P-增广矩阵属性定理;给出P-增广矩阵与普通增广矩阵的还原关系。改进P-推理,提出P-增广矩阵推理,给出推理结构;P-增广矩阵推理由内P-增广矩阵推理与外P-增广矩阵推理共同构成。提出属性的P-增广合取范式,给出属性的P-增广合取范式与属性的普通合取范式的关系,提出属性的P-增广合取范式还原定理;给出满足P-增广矩阵推理条件的信息的智能动态发现-辨识定理,最后给出了应用。     

非常态信息系统与逆P-增广矩阵关系

逆P-集合是一个具有动态特征的模型,逆P-增广矩阵是利用逆P-集合改进普通增广矩阵得到的新数学概念。为了讨论方便,定义普通矩阵A是系统的常态,内逆P-增广矩阵A^F与外逆P-增广矩阵A^F是系统的非常态,接着提出矩阵容度概念,给出容度度量与矩阵容度定理。基于上述概念,给出系统非常态与内逆P-增广矩阵关系定理,系统非常态与外逆P-增广矩阵关系定理,以及系统非常态的矩阵容度识别准则。最后给出应用与实验验证。     

信息规律智能变换-伪装与P-规律增广矩阵

利用函数P-集合的动态结构,改进普通增广矩阵概念,提出规律矩阵、内P-规律增广矩阵、外P-规律增广矩阵与P-规律增广矩阵,给出它们的结构、生成和属性关系。提出P-规律增广矩阵推理和推理结构,给出在P-规律增广矩阵推理条件下的规律智能分离、智能分离定理、信息规律智能分离算法及其在信息图像智能变换-伪装中的应用。     

P-信息融合与它的P-矩阵推理智能生成

利用P-增广矩阵推理,给出信息融合智能筛选-发现的理论与应用研究,信息融合智能筛选-发现是在P-增广矩阵推理条件下得到的。P-增广矩阵是利用P-集合的结构、动态特征及改进普通增广矩阵被提出的。论文给出利用P-集合生成P-增广矩阵的方法与P-增广矩阵结构,提出P-增广矩阵推理模型并给出信息融合的智能生成方法和其筛选-发现定理,最后给出这些理论结果的应用。     

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。     

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.