层次内P-集合及其性质

P-集合是由内P-集合X~F(internal packet setsX~F)与外P-集合X~F(outerpacket setsX~F)构成的集合对,或者(X~F,X~F)是P-集合.利用P-集合理论,给出内P-集合的扩展模型—层次内P-集合,把内P-集合的依赖关系扩展到层次内P-集合中,并研究层次内P-集合的性质.层次内P-集合是普通内P-集合的扩展,提供了多角度、多层次分析和研究问题的方法.     

层次P-集合的属性规律发现

P-集合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.层次P-集合是对普通P-集合的扩展,具有层次结构和链式结构.利用层次P-集合的性质,研究层次P-集合属性元素与规律,给出层次结构间属性元素的关系及度量,给出链式结构中属性元素的关系及度量,给出属性规律.     

内P-推理与系统故障判断恢复

P-集合(packet set)是由内P-集合XF(internal packet set)与外P-集合XF(outer packet set)构成的集合对(XF,XF),利用P-集合得到P-推理(packet reasoning),P-推理是由内P-推理(internal packet reasoning)与外P-推理(outer packet reasoning)共同构成的.P-推理是一个动态推理,具有智能特征;把内P-推理应用于系统故障判断-恢复中,给出了内P-故障信息判定定理、最小粒度定理、粒度链定理、属性补充-信息删除定理、系统故障元判定定理,内P-推理信息辨识定理及推论,同时给出了系统故障内P-推理算法与它的N-S图,最后给出应用实例.     

内P-显性信息规律显性-隐性特征与显性信息规律发现

函数P-集合(function packet sets)是把函数概念引入到P-集合内(packet sets),改进P-集合得到的,函数P-集合具有动态特性,规律(函数)特性。函数P-集合是由函数内P-集合SF(function internal packet set SF)与函数外P-集合SF(function outer packet set SF)构成的函数集合对;或者,(SF,SF)是函数P-集合.利用函数内P-集合与生物遗传学中的"显性","隐性"概念交叉,渗透,给出内P-显性信息规律的显性-隐性特征,给出内P-显性信息规律的显性-隐性定理,给出内P-显性信息规律发现准则;利用这些结果,给出内P-显性信息规律发现的应用.     

内-遗传信息与它的内P-推理发现特征

P-集合(Packet sets)是由内P-集合X~F(internal packet setsX~F)与外P-集合X~F(outer packet setsX~F)构成的集合对;或者,(X~F,X~F)是P-集合.给定有限普通集合X={x_1,x_2,…,x_q},α={α_1,α_2,…,α_k}是X的属性集合;若在α内补充属性,则X变成内P-集合X~F={x_1,x_2,…,x_p},X内元素x_1,x_2,…,x_p被内-遗传到X~F内,P≤q,P,q∈N~+.内-遗传是P-集合的重要应用特征之一.利用内P-集合,给出内-遗传信息概念,内-遗传信息的遗传特征;利用内P-推理,给出内-遗传信息的内P-推理辨识与未知内-遗传信息的内P-推理发现.     

内P-反动态信息特征与信息恢复

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.     

函数内P-集合的副集及其区间生成规律

基于函数P-集合(S~F,S~F)的动态性、规律性,提出函数内P-集合的副集,给出函数内P-集合副集的区间生成结构、区间生成规律,给出内P-规律ω~F的区间拆分规律及其拆分度量,解决了函数内P-集合S~F状态规律受游弋于S~F边缘的元素(函数内P-集合的副集中的函数)的干扰,而呈现出来的动态规律(区间拆分规律)以及动态变化程度(拆分度量)的刻画等问题.最后以实例分析函数内P-集合副集及其区间生成规律在风险投资中的应用.     

P-集合的格论性质

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-集合是由内P-集合(internal packet sets)与外P-集合(outer packet sets)构成的集合对.利用P-集合理论,给出只集合的依赖关系和度量,证明P-集合在依赖关系下构成格,进而给出基于格论的P-.集合的相关性质.     

P-集合与双信息规律生成

P-集合(pacdet sets)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.P-集合是把动态特性引入到普通集合中,利用普通集合(cantor set)被提出的.在一定的条件下,P-集合能够回到普通集合的原点.利用P-集合,给出双信息规律生成概念,给出双信息规律依赖的属性特征,提出双信息规律生成定理,辨识定理,给出应用.P-集合是研究动态信息系统的一个新的数学理论与数学方法.     

P-可测空间及其可测函数

经典集合理论认为集合就是具有一定属性的对象所构成的整体,当一个普通集合的属性发生改变时,由此生成的新的集合称为P-集合.在测度空间上研究P-集合时所生成的新的空间称为P-测度空间.由于任何测度空间均可转化为概率空间,首先利用随机数的产生研究了随机P-集合的产生.然后借助P-可测空间提出了内P-可测映射、内P-可测函数和外P-可测映射、外P-可测函数及P-可测,给出了其有关性质.