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。     

信息伪装与真-伪信息筛选

P-集合是由内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（XF,XF）是P-集合。P-集合具有动态特征。利用内P-集合的结构与动态特征,给出F珔-信息伪装的概念、F珔-信息伪装的结构与特征,给出F珔-信息伪装模与真-伪信息筛选定理和真-伪信息筛选的应用。P-集合生成的F珔-信息伪装是P-集合的重要研究分支之一,是信息系统研究中一个新的研究方向。     

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。     

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。     

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.     

外PPF（F）-集合及其概率特征

在P-集合（XF，XF）与元素迁移的随机性基础上，给出了集合X依元素迁移概率PF（f）的外PPF（f）-集合XPF（f）的概念，论证了XPF（f）与XF的关系——XPF（f）是外P-集合XF的扩展，外P-集合XF是XPF（f）的特例，研究了外PPF（f）-集合XPF（f）的随机特性，得到XPF（f）与元素迁移概率关系定理、XPF（f）与元素迁移族关系定理以及集合X的外PPF（f）。集合族与外P-集合族不可辨识定理。     

外P-隐性信息与它的生成-融合

P-集合（packet set）是由内P-集合X-F（internal packet set X-F ）与外P-集合XF（outer packet set XF）构成的集合对，或者（XF，XF）是P-集合。把生物学中“隐性”，“显性”概念与外P-信息交叉、嫁接，得到P-集合具有显性、隐性特征；对外P-集合的隐性特征进行研究，提出了外P-隐性信息、显性信息等概念，给出了外P-隐性信息特征与外P-推理生成定理，给出了外P-隐性信息的外P-推理搜索算法；最后给出外P-隐性信息在动态信息挖掘中的应用。     

逆P-集合

利用P-集合（Packet sets）,提出逆P-集合（Inverse packet sets）,给出逆P-集合的结构;逆P-集合记作P-1-集合。P-1-集合是P-集合的对偶形式。P-1-集合是由内P-1-集合X珔F（Internal inverse packet set X珔F）与外P-1-集合X珔F珔（Outer inverse packet set X珔F珔）构成的集合对;或者（X珔F,X珔F珔）是P-1-集合;P-1-集合具有动态特征。给出P-1-集合的分离定理与P-1-集合的动态等价类特性,给出P-1-集合在动态信息系统中的应用。     

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。     

外P-信息与它的反动态特性

P-集合(packet sets)是由内P-集合X(internal packet set X)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的元素集合对;或者,(X,XF)是P-集合;P-集合具有动态特性。利用外P-集合XF的结构与动态特性,对它的反动态特性给出研究,提出了基信息、外P-信息、F-补充信息、外P-反动态信息的概念;利用这些概念给出几个基本理论结果,利用这些基本结果,给出外P-反动态信息在信息系统中的应用。     

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。     

308外P-隐性信息与它的生成-融合

P-集合(packet set)是由内P-集合X-F(internal packet set X-F)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的集合对,或者(XF,XF)是P-集合.把生物学中"隐性","显性"概念与外P-信息交叉、嫁接,得到P-集合具有显性、隐性特征;对外P-集合的隐性特征进行研究,提出了外P-隐性信息、显性信息等概念,给出了外P-隐性信息特征与外P-推理生成定理,给出了外P-隐性信息的外P-推理搜索算法;最后给出外P-隐性信息在动态信息挖掘中的应用.     

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-信息规律智能融合与软信息图像智能生成

函数P-集合是P-集合的函数形式,函数P-集合具有动态特性、规律(函数)特性;函数P-集合是一个动态规律模型。函数P-集合是由函数内P-集合SF珔与函数外P-集合SF构成的函数集合对;或者,(SF珔,SF)是函数P-集合。P-信息规律推理是把函数概念引入到P-推理内,改进P-推理得到的;P-信息规律推理是一个动态信息规律推理;P-推理是利用P-集合被提出的。P-信息规律推理是由内P-信息规律推理与外P-信息规律推理共同构成。利用函数P-集合与P-信息规律推理交叉、渗透,本文研究了P-信息规律智能融合与软信息图像智能生成。给出P-信息规律推理结构,给出P-信息规律智能融合与它的P-信息规律推理生成;给出智能融合冗余-缺失与属性内-外融合特性;给出P-信息规律智能融合与它的属性合取范式扩展-收缩定理;给出P-信息规律智能融合的智能P-分离与还原;给出信息规律的拆分-合成与软信息图像智能生成。函数P-集合是研究信息规律融合的新方法与新理论。     

逆P-集合

利用P-集合(Packet sets),提出逆P-集合(Inverse packet sets),给出逆P-集合的结构;逆P-集合记作P-1-集合。P-1-集合是P-集合的对偶形式。P-1-集合是由内P-1-集合X珔F(Internal inverse packet set X珔F)与外P-1-集合X珔F珔(Outer inverse packet set X珔F珔)构成的集合对;或者(X珔F,X珔F珔)是P-1-集合;P-1-集合具有动态特征。给出P-1-集合的分离定理与P-1-集合的动态等价类特性,给出P-1-集合在动态信息系统中的应用。     

内逆 P-信息智能融合与属性析取扩展关系

逆P-集合是由内逆P-集合与外逆P-集合共同构成的动态模型。逆P-推理是由逆P-集合生成的动态推理,它由内逆P-推理与外逆P-推理共同构成。利用内逆P-集合与内逆P-推理交叉、渗透,给出内逆P-信息智能融合生成与它的属性特征、信息智能融合度与信息智能融合系数概念、外-信息智能融合环定理与融合度-融合系数定理,最后给出内逆P-信息智能融合与它的属性析取扩展结构与属性析取扩展定理。     

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.     

内逆P-信息智能融合与属性析取扩展关系

逆P-集合是由内逆P-集合与外逆P-集合共同构成的动态模型。逆P-推理是由逆P-集合生成的动态推理,它由内逆P-推理与外逆P-推理共同构成。利用内逆P-集合与内逆P-推理交叉、渗透,给出内逆P-信息智能融合生成与它的属性特征、信息智能融合度与信息智能融合系数概念、外-信息智能融合环定理与融合度-融合系数定理,最后给出内逆P-信息智能融合与它的属性析取扩展结构与属性析取扩展定理。     

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-信息与它的反动态特性

P-集合(packet sets)是由内P-集合XF(internal packet set XF)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的元素集合对(XF,XF).P-集合具有动态特性,利用内P-集合XF的结构与动态特性,提出它的反动态特性,给出了基信息、内P-信息、珚F-删除信息、内P-反动态信息等概念;给出了内P-反动态信息的范围,内P-反动态信息判定,内P-反动态信息最大度量,内P-有效删除信息,内P-剩余信息定理及推论;最后给出应用实例.