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...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.展开更多
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...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.展开更多
P-集合(packet sets)是把动态特性引入到有限普通集合X(cantor set X)内,改进有限普通集合X被提出的。P-集合具有动态特性,P-集合是由内P-集合X珔F(internal packet set X珔F)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的元素集合对,或者(X...P-集合(packet sets)是把动态特性引入到有限普通集合X(cantor set X)内,改进有限普通集合X被提出的。P-集合具有动态特性,P-集合是由内P-集合X珔F(internal packet set X珔F)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的元素集合对,或者(X珔F,XF)是P-集合。利用内P-集合结构与生物学中显性基因和隐性基因概念交叉,给出内P-信息的显性、隐性概念;给出内P-信息显性特征、隐性特征与度量,给出内P-信息的显性、隐性定理和由此生成的属性特征。显性-隐性是P-集合的重要特征之一。展开更多
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-...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.展开更多
P-集合(packet set)是由内P-集合XF-(internal packet set XF-)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的集合对,或者称(XF-,XF)是P-集合.把生物学中的"隐性"、"显性"概念与内P-信息交叉、嫁接,提出了内P-显性、隐...P-集合(packet set)是由内P-集合XF-(internal packet set XF-)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的集合对,或者称(XF-,XF)是P-集合.把生物学中的"隐性"、"显性"概念与内P-信息交叉、嫁接,提出了内P-显性、隐性信息的概念,给出内P-显性信息生成定理与推论,内P-显性信息的度量、数量、单依赖、内收敛特征定理与推论及内P-显性信息搜索算法,最后给出内P-显性信息在动态信息挖掘中的应用.展开更多
P-集合(packet sets)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得到的一个动态模型;在一定的条件下,P-集合被还原成有限普通集合X。P-集合由内P-集合XF珚(internal packet set XF珚)与外P-集合XF(outerpacket set XF)构成...P-集合(packet sets)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得到的一个动态模型;在一定的条件下,P-集合被还原成有限普通集合X。P-集合由内P-集合XF珚(internal packet set XF珚)与外P-集合XF(outerpacket set XF)构成的集合对;或者,(XF珚,XF)是P-集合。P-推理(packet reasoning)由内P-推理(internal packet rea-soning)与外P-推理(outer packet reasoning)共同构成。利用内P-集合与内P-推理,给出了内P-信息恢复概念与内P-信息恢复特征、内P-信息恢复的内P-推理生成与它的属性潜藏、内P-信息恢复的信息元补充定理、内P-信息恢复的依赖性定理,以及内P-推理信息恢复的属性潜藏定理与属性潜藏发现定理。利用这些理论结果,给出内P-推理信息恢复在信息系统中的应用。展开更多
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XF(~Fouter 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-集合的结构,给出内P-信息,内P-反动态信息,信息的内P-反动...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XF(~Fouter 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-集合的结构,给出内P-信息,内P-反动态信息,信息的内P-反动态恢复概念,给出内P-反动态信息的属性合取收缩生成,给出内P-反动态信息与内P-信息同属性定理,给出内P-反动态信息存在与属性合取范式定理,给出信息的内P-反动态恢复属性定理.这些基本理论结果是把内P-集合与一类信息系统故障状态识别交叉,渗透研究得到的.展开更多
文摘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.
文摘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.
文摘P-集合(packet sets)是把动态特性引入到有限普通集合X(cantor set X)内,改进有限普通集合X被提出的。P-集合具有动态特性,P-集合是由内P-集合X珔F(internal packet set X珔F)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的元素集合对,或者(X珔F,XF)是P-集合。利用内P-集合结构与生物学中显性基因和隐性基因概念交叉,给出内P-信息的显性、隐性概念;给出内P-信息显性特征、隐性特征与度量,给出内P-信息的显性、隐性定理和由此生成的属性特征。显性-隐性是P-集合的重要特征之一。
文摘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.
文摘P-集合(packet set)是由内P-集合XF-(internal packet set XF-)与外P-集合XF(outer packet set XF)构成的集合对,或者称(XF-,XF)是P-集合.把生物学中的"隐性"、"显性"概念与内P-信息交叉、嫁接,提出了内P-显性、隐性信息的概念,给出内P-显性信息生成定理与推论,内P-显性信息的度量、数量、单依赖、内收敛特征定理与推论及内P-显性信息搜索算法,最后给出内P-显性信息在动态信息挖掘中的应用.
文摘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XF(~Fouter 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-集合的结构,给出内P-信息,内P-反动态信息,信息的内P-反动态恢复概念,给出内P-反动态信息的属性合取收缩生成,给出内P-反动态信息与内P-信息同属性定理,给出内P-反动态信息存在与属性合取范式定理,给出信息的内P-反动态恢复属性定理.这些基本理论结果是把内P-集合与一类信息系统故障状态识别交叉,渗透研究得到的.
