P-信息的属性合取扩展-收缩特征与P-信息的智能发现

利用P-集合与P-推理,给出P-信息的属性合取扩展-属性合取收缩概念、特征、定理;属性合取扩展-属性合取收缩是P-集合的一个重要应用特性。利用内P-推理与属性合取扩展,给出内P-信息智能发现定理;利用外P-推理与属性合取收缩,给出外P-信息智能发现定理和准则。最后给出具有属性合取扩展特征的内P-信息智能发现在信息辨识中的应用。     

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。     

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。     

属性内-融合与数据融合挖掘

属性融合是潜藏在 P-集合内的一个重要的应用特性,P-集合的动态特性来自 P-集合的属性融合。利用内 P-集合的结构与动态特性,给出属性内-融合概念、结构和定理,最后给出在属性内-融合条件下的数据融合挖掘和数据融合挖掘准则与数据融合挖掘-筛选的应用。     

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。     

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。     

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。     

属性基数余-亏值定理与信息规律动态内-外分离

函数P-集合是一种特殊的P-集合,在对函数P-集合的属性集合研究的基础上,给出属性基数余-亏与信息规律动态分离概念,给出信息规律内-分离定理、外-分离定理与内-外分离定理。利用这些结果,给出属性基数余-亏在信息图像伪装-隐藏中的应用。     

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。     

函数S-粗集与投资风险F-规律发现

利用函数F-粗集概念给出了规律的f-遗传, f-遗传规律生成,函数单向S-粗集的F-遗传, F-遗传规律生成等概念.提出了F-遗传规律包络定理, F-传递规律分离定理.利用这些结果,给出函数单向S-粗集与投资风险F-规律的发现与应用.     

物理规律的协变性和可变性

应用牛顿第二定律和伽利略变化以及洛伦兹变化建立了相对论动力学基本方程，根据电磁场的麦克斯韦方程推出了交变电磁场的波动方程．然后，根据伽利略变换和洛伦兹变换以及参考系变化时物理规律数学表达形式变化的特性，详细分析了某些物理规律的协变性和可变性．结果表明：相对论动力学方程、质点系的动能定理、洛伦兹公式、交变电磁场的波动方程和麦克斯韦方程组具有协变性．而牛顿第二定律、机械能守恒定律、理想气体状态方程、玻意耳定律、盖吕萨克定律、查理定律、气体分子的麦克斯韦速度分布律、热力学第一定律、静电场的库仑定律和高斯定理以及环路定理、静磁场的毕奥-萨伐尔定律和高斯定理以及安培环路定理、德布罗意波长、薛定谔方程具有可变性．     

知识的属性依赖挖掘与识别

利用属性集α内被补充属性,知识［x］内的元素个数被减少;利用属性集α内的部分属性被删除, 知识［x］内的元素个数被增加的两个特性。给出阶梯知识,阶梯知识生成,知识属性依赖的概念,提出知识的属性依赖挖掘定理,知识的属性依赖挖掘-状态识别准则,给出知识的属性依赖挖掘的应用。     

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。     

P-集合与-漂移规律恢复

P-集合是研究动态信息系统与动态信息规律的一个新理论与新方法.利用P-集合,给出-漂移规律生成概念,提出-漂移规律辨识定理;给出-漂移规律恢复概念,提出-漂移规律恢复定理.利用这些结果,给出-漂移规律恢复的应用与实证.     

物理学中几个重要概念的教法研究

在物理教学中，让学生正确理解并掌握每个定律、定理和定义的各自特点及相互联系。对学生打好坚实的物理学基础来说是至关重要的，本文给自己长期的教学经验，就如何在物理教学中讲好定律，定理和定义，谈一自己的粗浅体会。     

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。     

从普适性对比库仑定律与高斯定理的地位

主要从物理规律的适用条件对比分析了库仑定律与高斯定理在电磁学中的地位高低的问题。认为二者从不同的适用条件来看的,对于静电场中,库仑定律比高斯定理地位要高,但是在整个电磁场中,高斯定理要比库仑定律地位要高。     

单向S-对偶粗决策规律与决策规律挖掘

利用单向S-粗集对偶,给出单向S-对偶粗决策规律生成方法;给出上决策规律,下决策规律,单向S-对偶粗决策规律核,单向S-对偶粗决策规律带的概念. 利用这些概念,提出下决策规律传递定理, 上决策规律传递定理,分离的属性定理,粗决策规律挖掘定理与粗决策规律挖掘准则.     

广义勾股定理

引入两个实函数成正比例的概念，给出了勾股定理及余弦定理的有趣的推广。