p-集合及其测度空间

将P-集合的概念从有限集合推广到任意集合,在给定测度空间的基础上依据测度论的有关知识给出了P-集合的动态盯一代数,提出了具有动态特征的P-测度空间。在任意普通集合的基础上研究P-集合,为P-集合在信息安全中的应用提供了可靠的理论保证。     

外P-信息显性-隐性分离与显性-隐性分离定理

把外P-集合XF定义成外P-信息(x)F,利用外P-集合的特性,给出外P-信息显性分离、隐性分离概念和分离定理,给出外P-信息显性-隐性分离生成的属性特征。     

内P-搜索数据选材模型与应用

利用内P-集合的动态特征,给出内P-搜索数据及其生成度量的概念,给出内P-搜索数据特征及搜索数据选材模型特征定理。利用这些结果,分析运动员身体成分、运动能力与运动员选材的关系,给出在运动员选材中的应用。     

P-集合与隐形图像生成-还原

P-集合是把动态特性引入到有限普通集合中,改进普通集合得到的,P-集合(XF,XF)是一个集合对.利用P-集合生成的图像,提出P-隐形图像的概念,给出P-隐形图像的属性特征和度量特征,提出P-隐形图像生成-还原定理,并给出了P-隐形图像在图像信息系统中的应用.     

内P-集合与F-内嵌入信息发现-辨识

P-集合是由内P-集合X^F 与外P-集合X^F 构成的有序集合对,它具有动态特性。利用内P-集合X^F,给出F-内嵌入信息(x)^F、F-内嵌入系数IEC(x)^F 与F-内嵌入度IED(x)^F的概念,得到F-内嵌入信息存在性定理、依赖关系定理与可辨识性定理。在这些概念与结果的基础上,给出F-内嵌入信息在目标搜索中的应用。     

P-集合及其测度空间

将P-集合的概念从有限集合推广到任意集合,在给定测度空间的基础上依据测度论的有关知识给出了P-集合的动态σ-代数,提出了具有动态特征的P-测度空间。在任意普通集合的基础上研究P-集合,为P-集合在信息安全中的应用提供了可靠的理论保证。     

函数内P(σ)-集合及其规律的动态特征

在函数内P-集合的基础上,给出函数内P-集合副集、函数内P-集合σ-副集和函数内P(σ)-集合的概念与结构及函数内P-集合与函数内P(σ)-集合的关系,证明了函数内P(σ)-集合动态变化的属性依赖、阈值依赖定理,并探讨函数内P(σ)-集合的规律动态变化依赖因素,得到了规律变化的可辨识定理.     

基数余-亏定理与数据外-内挖掘-分离

把基数概念与数据挖掘交叉, 利用逆P-集合结构, 给出动态基数概念, 提出基数余-亏定理、基数离散区间定理, 给出数据挖掘与基数变化关系、基数余-亏准则和应用.     

内P-隐性信息与它的分离

P-集合(packet set)是由内P-集合X-F(internal packet set X-F)与外P-集合X F(outer packet set X F)构成的集合对,或者(X F,X F)是P-集合.P-集合具有显性、隐性特征,但显性、隐性概念具有相对性.把内P-信息显性、隐性概念拓展,对内P-隐性信息进一步研究:给出了内P-隐性、显性信息等概念,给出了内P-隐性信息的度量、特征、分离定理;最后给出内P-隐性信息在动态信息分离中的应用;隐性特征是P-集合的重要特征之一.     

外P-隐性信息与它的生成-融合

P-集合（packet set）是由内P-集合X-F（internal packet set X-F ）与外P-集合XF（outer packet set XF）构成的集合对，或者（XF，XF）是P-集合。把生物学中“隐性”，“显性”概念与外P-信息交叉、嫁接，得到P-集合具有显性、隐性特征；对外P-集合的隐性特征进行研究，提出了外P-隐性信息、显性信息等概念，给出了外P-隐性信息特征与外P-推理生成定理，给出了外P-隐性信息的外P-推理搜索算法；最后给出外P-隐性信息在动态信息挖掘中的应用。