308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.     

外P-信息与它的反动态特性

P-集合(packet sets)是由内P-集合X(internal packet set X)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的元素集合对;或者,(X,XF)是P-集合;P-集合具有动态特性。利用外P-集合XF的结构与动态特性,对它的反动态特性给出研究,提出了基信息、外P-信息、F-补充信息、外P-反动态信息的概念;利用这些概念给出几个基本理论结果,利用这些基本结果,给出外P-反动态信息在信息系统中的应用。     

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。     

内P-信息融合与信息过滤-辨识

P-集合(packet sets)是一个动态模型,P-集合是由内P-集合X~F(internal packet set X~F)与外P-集合(outer packet set X~F)构成的元素集合对;或者(X~F,X~F)是P-集合.利用内P-集合与信息融合交叉,给出内P-信息融合概念,给出一些基本理论结果,并利用这些特性进行信息过滤-辨识.最后利用这些结果给出应用.     

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。     

内P-信息与它的反动态特性

P-集合(packet sets)是由内P-集合XF(internal packet set XF)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的元素集合对(XF,XF).P-集合具有动态特性,利用内P-集合XF的结构与动态特性,提出它的反动态特性,给出了基信息、内P-信息、珚F-删除信息、内P-反动态信息等概念;给出了内P-反动态信息的范围,内P-反动态信息判定,内P-反动态信息最大度量,内P-有效删除信息,内P-剩余信息定理及推论;最后给出应用实例.     

内-外数据圆与动态数据-恢复

P-集合(packet sets)是由内P-集合XF-(internal packet setXF-)与外P-集合XF(outer packet setsXF)构成的集合对;P-集合具有动态特性。利用P-集合,给出内-数据圆,外-数据圆的概念,利用这些概念,给出动态数据恢复定理,动态数据恢复准则与数据恢复-辨识定理,给出应用。P-集合是动态数据分析-辨识研究的一个新工具。     

外-遗传信息与它的外P-推理辨识

利用P-集合,给出外-遗传信息概念和属性特征;利用外P-推理,给出未知外-遗传信息的外P-推理辨识与外-遗传信息的外P-推理发现,最后得到外-遗传信息的外P-推理生成定理并给出应用。     

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-集合生成的(-f)-模型

2008年,山东大学史开泉教授提出P-集合(packet sets)的概念,P-集合是一个集合对,它由内P-集合(internal packet sets)与外P-集合(outer packet sets)共同构成;P-集合具有动态特性.本文利用P-集合理论,给出外P-集合的, (-f)-模型与 (-f)-t阶单向动态模型的生成及有关概念,提出 -单向动态模型序关系定理及动态分离定理,(-f)-模型的动态特征依赖于属性集α上的属性删除.利用这些讨论,给出(-f)-模型生成原理及在动态信息系统中的应用.     

内逆 P-信息智能融合与属性析取扩展关系

逆P-集合是由内逆P-集合与外逆P-集合共同构成的动态模型。逆P-推理是由逆P-集合生成的动态推理,它由内逆P-推理与外逆P-推理共同构成。利用内逆P-集合与内逆P-推理交叉、渗透,给出内逆P-信息智能融合生成与它的属性特征、信息智能融合度与信息智能融合系数概念、外-信息智能融合环定理与融合度-融合系数定理,最后给出内逆P-信息智能融合与它的属性析取扩展结构与属性析取扩展定理。     

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。     

P-信息的属性合取扩展-收缩特征与P-信息的智能发现

利用P-集合与P-推理,给出P-信息的属性合取扩展-属性合取收缩概念、特征、定理;属性合取扩展-属性合取收缩是P-集合的一个重要应用特性。利用内P-推理与属性合取扩展,给出内P-信息智能发现定理;利用外P-推理与属性合取收缩,给出外P-信息智能发现定理和准则。最后给出具有属性合取扩展特征的内P-信息智能发现在信息辨识中的应用。     

外PPF（F）-集合及其概率特征

在P-集合（XF，XF）与元素迁移的随机性基础上，给出了集合X依元素迁移概率PF（f）的外PPF（f）-集合XPF（f）的概念，论证了XPF（f）与XF的关系——XPF（f）是外P-集合XF的扩展，外P-集合XF是XPF（f）的特例，研究了外PPF（f）-集合XPF（f）的随机特性，得到XPF（f）与元素迁移概率关系定理、XPF（f）与元素迁移族关系定理以及集合X的外PPF（f）。集合族与外P-集合族不可辨识定理。     

逆P-集合与信息智能融合挖掘-发现

逆P-集合是一个新的动态数学模型, 它是把动态特性引入到有限普通集合X内, 改进有限普通集合X被提出的。逆P-集合是由内逆P-集合F与外逆P-集合构成的元素集合对。或者, (F,)是逆P-集合, 逆P-集合具有动态特性。在一定的条件下, 逆P-集合被还原成有限普通集合。逆P-集合具有P-集合相反的动态特性。逆P-推理是逆P-集合生成的一个动态推理。利用逆P-集合, 逆P-推理, 本文给出信息智能融合生成, 信息智能融合度概念, 给出信息智能融合挖掘-发现与信息智能融合挖掘-发现定理, 给出挖掘-发现准则。最后,利用这些结果给出信息智能融合挖掘-发现的应用。     

内 P-信息融合与它的属性合取特征

P-集合是由内P-集合XF珔与外P-集合XF 构成的元素集合对,或者（ XF珔,XF ）是P-集合,P-集合具有动态特征。利用内P-集合给出内P-信息融合生成、内P-信息融合剩余生成与内P-信息融合度量概念,得到内P-信息融合生成定理、依赖定理、还原定理,还给出内P-信息融合的属性合取定理与属性合取扩展定理和属性合取扩展-内P-信息融合发现原理。最后利用这些结果给出应用。     

逆P-等价类的逆P-推理分离-还原

 逆P-集合是把动态特性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。逆P-集合是由内逆P-集合F与外逆P-集合构成的集合对;或者,(F,)是逆P-集合。逆P-集合具有动态特性。逆P-推理是逆P-集合生成的一个动态推理,它是由内逆P-推理与外逆P-推理共同构成的。利用逆P-集合和逆P-推理, 给出逆P-等价类、内逆P-等价类和外逆P-等价类概念,逆P-等价类与普通等价类的关系,逆P-等价类的逆P-推理分离-还原与分离-还原定理。在静态-动态条件下,普通等价类是逆P-等价类的特例,逆P-等价类是普通等价类的一般形式。