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.     

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.     

模糊聚类最优划分判定的一种新模型

针对聚类分析的模糊模式未解决的问题:模糊划分空间中模糊最优划分的判定问题,提出一个新的判定模型。给出基于新的最优划分判定模型的应用例子,验证了模型算法应用的可行性。