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.     

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-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。     

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-增广矩阵推理与信息的智能分解挖掘

利用内P-增广矩阵推理、外P-增广矩阵推理与P-增广矩阵推理分别给出信息智能内-分解、信息智能外-分解与信息智能内-外分解, 给出它们的属性关系、内-分解生成的信息智能分解挖掘、外-分解生成的信息智能分解挖掘与内-外分解生成的信息智能分解挖掘、分解挖掘定理与分解挖掘准则,最后,给出信息智能分解挖掘的应用。     

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。     

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-增广矩阵及其动态跟踪识别应用

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.利用P-集合的结构与动态特征，给出P-增广矩阵与普通增广矩阵的关系，及P-增广矩阵的合取范式扩展-收缩逻辑特征；利用P-增广矩阵动态特性与系统工作状态吻合的规律，把P-增广矩阵数学模型应用于动态跟踪识别系统，为判断系统的状态特征提供了新的方法.     

P-信息隐藏挖掘的数量特征及应用

经典的集合具有静态特性。在科技迅猛发展的今天,海量数据变化更新之迅速,用经典集合来研究数据挖掘问题受到了限制,需要把动态特性引入到普通集合中,用“动态性”代替普通集合的“静态性”,而P-集合具有上述特征。利用P-集合与它的属性迁移,提出内、外k阶P-信息的粒度、挖掘度,讨论了属性迁移与信息挖掘的数量关系;给出迁移信息链式定理及最小、最大挖掘度定理。P-信息是动态信息系统知识挖掘的一个新的理论与方法,最后给出P-信息在数据挖掘中的应用。     

数据智能分类与分类智能检索-识别

基于具有动态特征的P-集合模型,针对∧型大数据,定义新概念α^F-数据等价类、α^(-overF)-数据等价类和(α^F,α^(-overF))-数据等价类,分析数据边界特征与度量,提出数据推理及推理结构。论文的主要结果是针对数据元的冗余与缺失定义数据边界收缩与扩张的度量,分析数据推理得到数据分类生成定理,设计数据智能检索算法与数据智能检索-识别准则,给出应用。     

核-EP分解的弱核逆

基于矩阵的核-EP分解,研究复矩阵的弱核逆。对于复矩阵A,给出了A的弱核逆A^,+新的表述, 讨论了AA^,+=A^,+A成立的等价刻画,并研究了(A^m)^,+与(A^,+)^m的联系。