F-规律预测与规律挖掘

给出F-规律预测,F-规律预测的规律挖掘概念,提出F-规律预测的规律挖掘定理与F-规律预测的规律挖掘原理。F-规律预测的规律挖掘是预测系统中未知规律的一个新的研究方向。     

F-规律预测与规律挖掘

给出F-规律预测,F-规律预测的规律挖掘概念,提出F-规律预测的规律挖掘定理与F-规律预测的规律挖掘原理.F-规律预测的规律挖掘是预测系统中未知规律的一个新的研究方向.     

粗规律生成与它的分离

利用函数S-粗集(function singular rough sets), 给出粗规律生成, 粗规律生成定理; 利用这些结果, 提出粗规律分离与粗规律分离定理, 粗规律带复合生成定理与粗规律带原理; 给出粗规律分离在利润风险规律识别中的应用。     

英语口语教学规律浅探

口语教学有它自身的内在的特殊规律，这些规律包括听与说的规律；教与学的规律，材料真实与自由表达的规律；学生错误纠正与不纠正的规律。     

系统F-规律入侵与识别

利用函数单向S 粗集,给出f 规律, F 规律,规律距离的概念以及系统规律被F 规律入侵的概念.利用这些概念,给出系统规律被F 规律入侵呈现的状态特征与对这些状态特征的识别、识别准则与应用.     

(F,■)-规律推理与规律挖掘

给出了(F,■)-规律推理以及(F,■)-规律推理的规律挖掘概念,提出了(F,■)-规律推理的规律挖掘定理与(F,■)-规律推理的规律挖掘原理.     

(F,F-)-规律推理与规律挖掘

给出了(F,F-)-规律推理以及(F，F-)-规律推理的规律挖掘概念,提出了(F，F-)-规律推理的规律挖掘定理与(F，F-)-规律推理的规律挖掘原理.     

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.     

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。     

属性扰动知识规律与它的链式结构

知识的属性扰动引起知识规律的变化,这些属性扰动知识规律具有链式特征;利用S-粗集,给出知识规律、属性扰动的知识规律和扰动度的概念,并对知识规律与属性扰动的知识规律进行了讨论,提出了属性扰动知识规律的链式定理.     

函数S-粗集与规律积分度量

利用函数单向S-粗集和函数单向S-粗集对偶,给出f-规律知识,规律知识,f-规律和规律的概念,利用这些概念,给出规律知识生成的规律之间的关系和积分度量.     

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。     

Packet sets and -F - drift law recovery

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F-漂移规律生成概念,提出F-漂移规律辨识定理;给出F-漂移规律恢复概念,提出F-漂移规律恢复定理.利用这些结果,给出F-漂移规律恢复的应用与实证.     

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.     

网络环境下图书馆信息交流内在机制运行的规律

在对网络环境下信息交流重新鉴定的基础上,提出了网络环境下图书馆信息交流内在机制运行的规律,这个规律主要包括信息配对的规律、信息交互的规律、信息增值的规律。     

小知识

<正>自然地域分异规律指自然地理环境各组分及其相互作用形成的自然综合体之间带有普遍性的地域分异现象和地域有序性。一般认为,自然地域分异规律包括地带性规律、非地带性规律及地方性规律。     

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.     

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。     

基于S-粗集的粗数据规律识别

利用S-粗集,给出粗数据的概念,粗数据具有动态特性;给出粗数据规律生成;提出粗数据规律生成定理,粗数据规律还原定理;给出粗数据规律识别准则与可分辨定理;给出粗数据规律的应用。