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.     

Stokes耦合系统解的存在性与正则性

运用紧性方法证明了Stokes耦合系统解的存在性,用能量方法建立了解的正则性.     

渗流方程的第二边值问题解的一些性质

运用Schauder理论建立了弱解的局部正则性,通过第一特征值函数讨论了解的渐近性.     

P-集合与双P-数据恢复-辨识

利用P-集合（packet sets）,介绍内P-数据、外P-数据、 双P-数据概念;双P-数据由内P-数据与外P-数据共同构成;分析双P-数据动态特性。利用这些概念,描述双P-数据依赖与双P-数据依赖的同心圆定理,提出双P-数据恢复-辨识定理与双P-数据恢复-辨识准则,并给出应用。双P-数据恢复-辨识是信息系统中的一个新的研究领域,P-集合是这个研究领域中的一个新工具。     

S-粗集上(f,(f-))-知识的特性及应用

利用已有的理论[1-6],给出了(f,f)-知识膨胀度与萎缩度的概念,讨论了(f,f)-知识与f-知识以及(f,f)知识与f-知识的关系,提出了(f,f)-知识膨胀与萎缩平衡定理、(f,f)-知识集上知识膨胀链定理、(f,f)-知识集上知识萎缩链定理,以及(f,f)-知识的应用.     

函数S-粗集与它生成的F-隐形图像特征

利用甬数S-粗集,给出图像生成;提出F-隐形图像的概念,给出F-隐形图像的构成结构;给出F-隐形图像的属性特征;提出F-隐形图像分离定理与还原定理,给出F-隐形图像在图像信息系统中的应用.