随机函数逆P-集合与其属性依赖特征

将随机特性引入函数逆P-集合,对函数逆P-集合进行改进,给出随机函数逆P-集合的概念与结构。随机函数逆P-集合是由随机函数内逆P-集合与随机函数外逆P-集合构成的有序集合对。随机函数逆P-集合是函数逆P-集合的扩展,函数逆P-集合是随机函数逆P-集合的特例。在随机函数逆P-集合的基础上,给出随机函数逆P-集合的随机性定理与随机函数逆P-集合的属性依赖关系定理。随机函数逆P-集合的提出扩大了函数逆P-集合的应用领域。     

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。     

函数P-集合与信息规律动态特征

函数P-集合(function packet sets)是一个新的数学结构,它具有动态特性,规律特性。利用这一特性,讨论函数P-集合生成的动态信息规律特征,提出信息规律区间稳定的概念,给出信息规律区间稳定的内点定理、信息规律区间稳定的外点定理、信息规律区间稳定的属性定理,并给出区间[a,b]上动态信息规律的应用。     

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。     

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。     

函数内逆P-集合在QSPR研究中的应用

将函数内逆P-集合理论引入QSPR研究中,利用函数内逆P-集合的动态特征筛选预测链烷烃标准生成焓的属性参数, 运用函数内逆P-集合的规律特征给出不同类型的预测链烷烃标准生成焓的规律函数。成功地预测了41种链烷烃的标准生成焓。结果表明,属性参数与链烷烃的标准生成焓高度相关,复相关系数达到或超过0.998。     

函数P-集合

把函数概念引入到P-集合(packet sets)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SF珔(function internal packet setSF珔)与函数外P-集合SF(function outer packet set SF)构成的函数集合对;或者,(SF珔,SF)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。     

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。     

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。     

函数逆P-集合与逆P-信息规律动态分离

利用函数逆P-集合, 给出逆P-信息规律生成与生成定理、逆P-信息规律的动态分离与分离特征和动态分离准则,利用这些结果给出逆P-信息规律动态分离在信息图像隐藏中的应用。     

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。     

属性测度及其在目标识别中的应用

为了获得一种训练快、精度高、计算量少的雷达目标识别方法 ,研究了属性测度和属性模式识别 ,及属性模式识别在目标识别中的应用 ,并将模糊聚类分析用于属性测度。经过研究发现 ,在不用指标的峰度时 ,可以达到很高的识别效果。与传统的神经网络法相比 ,属性模式识别法在训练速度上得到了大大的提高 ,并在识别效果上优于径向基神经网络法。以雷达目标识别为例证明了该算法的有效性。这为我们研究低分辨雷达提供了一种全新的方法。     

属性一致矩阵及其在决策分析中的应用

本文在属性集和属性测度的基础上提出了属性关系,指出属性关系可用属性矩阵来表示,同时,给出了属性一致矩阵的定义,讨论了其性质及合成运算,研究了属性一致矩阵在决策分析中的应用,并给出了应用实例.     

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.     

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。     

围岩超前优化分级的属性识别模型及其工程应用

为有效进行隧道围岩超前优化分级,提出基于属性数学理论和隧道地震波勘探系统的围岩超前优化分级方法.选取隧道地震波勘探系统可有效识别的物理力学参数作为属性评价指标,并结合围岩工程地质分类和RMR系统分类方法,确定围岩等级与各评价指标之间的对应关系;通过构建单指标属性测度函数,计算得到单指标属性测度及样本综合属性测度;应用置信度准则对隧道样本的围岩等级进行属性识别,从而建立围岩优化分级的属性识别模型.在工程实例分析研究中,评价结果与模糊综合评价法以及GA-SVM法的评价结果具有较好的一致性,从而验证属性识别模型评价结果的合理性及可靠性.