偏序内P-集合模型及其特征

利用层次内P-集合理论,研究层次内P-集合基于依赖关系偏序性质,研究层次内P-集合元素间的关系以及普通P-集合与层次P-集合的关系.层次P-集合是普通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.     

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.     

P-集合与动态数据外获取-应用

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-集合是一个集合对。利用外P-集合给出动态数据外获取的过程与特性，给出动态数据的度量和依赖关系，给出动态数据外获取迭代算法和准则，并且给出动态数据外获取的应用。P-集合是研究动态数据系统的一个新理论与新方法。     

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.     

一类扩展P-集合模型及其特征

P-集合是由内P-集合XF(internal packet sets XF与外P-集合XF(outer packet sets XF)构成的集合对.利用P-集合理论,给出P-集合的扩展模型——层次P-集合,研究层次P-集合的特征.层次P-集合是普通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.     

Weblog会话动态聚类分析

Web使用挖掘分析访问者日志,可以发现很多潜在的规律。利用会话之间的依赖关系,给出会话的依赖特征和数值度量,利用会话的动态特性给出会话动态聚类分析的算法和应用,并和模糊聚类算法方法进行比较研究。     

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.     

-F-残缺数据的辨识与恢复

利用P-集合结构中的内P-集合与^-F-元素删除集合,给出^-F-残缺数据的概念,它是由(x)^-F与(x)^-构成的一个数据对((x)^-F-,(x)-)。由F-残缺数据,给出^-F-残缺数据的生成与^-F-残缺度。利用这些结果,给出^-F-残缺数据的关系定理,^-F-残缺度定理,^-F-残缺数据的辨识定理,^-F-残缺数据的恢复定理,给出^-F-残缺数据的应用。     

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.     

粗糙集的动态粒度及应用

经典粗糙集理论把元素与分类的关联看成不变的,不便于论域上动态数据的研究,而动态粒度可以从不同角度或层次来分析数据,从而弥补经典粗糙集过于简一的计算机制.在经典粗糙集的基础上结合动态粒度的特点,给出了粗糙集、粒计算、动态粒度和影响度的概念,提出了一种粗糙集的动态粒度算法,并给出其应用.