逆P-信息智能融合与信息智能隐藏的隐性传递

利用逆P-集合与逆P-推理交叉、渗透,给出逆P-信息智能融合生成;利用逆P-集合的属性析取特征,给出属性析取扩展-收缩条件下的逆P-信息智能融合发现。给出逆P-信息智能融合生成的信息智能外-隐藏,信息智能内-隐藏与信息智能隐藏。给出信息智能隐藏还原;给出信息智能隐藏在信息隐性传递中的应用。

信息规律智能融合与它的智能融合内-分离

函数P-集合(function packet sets)是把函数概念引入到P-集合(packet sets)内改进P-集合得到的一个动态信息规律模型。函数P-集合是由函数内P-集合S珚F(function internal packet set S珚F)与函数外P-集合SF(function outer packet set SF)构成的函数集合对;或者,(S珚F,SF)是函数P-集合。P-推理(packet reasoning)是由P-集合得到的一个动态推理,P-推理由内P-推理(internal packet reasoning)与外P-推理(outer packet reasoning)共同构成。把函数引入到P-推理中,改进P-推理,给出P-信息规律推理;把函数内P-集合与内P-信息规律推理交叉、渗透,给出内P-信息规律智能融合与内P-信息规律智能融合内-分离研究。给出:内P-信息规律智能融合的内P-信息规律推理生成,内P-信息规律智能融合与属性合取扩展定理,内P-信息规律智能融合的内-分离与还原,内P-信息规律智能融合的内-分离与未知信息规律发现-应用。

外逆P-信息智能融合与它的属性析取特征-应用

逆P-集合是由内逆P-集合珡XF与外逆P-集合珡X珚F构成的元素集合对,或者(珡XF,珡X珚F)是逆P-集合。逆P-集合具有动态特性。利用外逆P-集合与外逆P-推理,给出外逆P-信息智能融合生成、外逆P-信息智能融合冗余生成与外逆P-信息智能融合度量。给出外逆P-信息智能融合定理。给出外逆P-信息智能融合依赖定理与外逆P-信息智能融合还原定理、外逆P-信息智能融合的属性析取特征与属性析取收缩定理、属性析取收缩-未知外逆P-信息智能融合发现原理以及这些理论结果的应用。逆P-集合是研究另一类动态信息应用的新理论,新方法;另一类动态信息具有属性析取特征。

内逆P-信息智能融合与它的属性析取特征-应用

逆P-集合(inverse packet set)是由内逆P-集合珡XF(internal inverse packet set)与外逆P-集合珡X珚F(outer inverse packet set)构成的元素集合对;或者,(珡XF,珡X珚F)是逆P-集合;逆P-集合具有动态特性。利用内逆P-集合与内逆P-推理(internal inverse packet reasoning)、内逆P-信息智能融合生成、内逆P-信息智能融合补充生成与内逆P-信息智能融合度量,给出内逆P-信息智能融合定理、内逆P-信息智能融合依赖定理与内逆P-信息智能融合还原定理。给出内逆P-信息智能融合的属性析取特征与属性析取扩展定理,以及属性析取扩展-未知内逆P-信息智能融合发现原理;给出这些理论结果的应用。逆P-集合是研究另一类动态信息应用的新理论、新方法;另一类动态信息具有属性析取特征。

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-集合珔XF与外逆P-集合珔X珔F构成的元素集合对。或者,(珔XF,珔X珔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。

外逆P-信息智能融合与属性析取收缩关系

利用外逆P-集合与外逆P-推理相互交叉、嫁接,给出外逆P-信息智能融合生成及其属性特征,给出信息智能融合度与信息智能融合系数概念,给出内-信息智能融合环定理与融合度-融合系数定理,给出外逆P-信息智能融合与它的属性析取收缩结构与属性析取收缩定理。

P-信息智能动态融合与信息规律状态智能识别

利用函数P-集合,给出P-信息规律融合的概念及其智能动态融合。提出函数P-集合生成的信息规律融合概念,给出在P-信息规律推理条件下的P-信息规律智能动态融合生成与智能融合定理。利用这些理论结果,给出P-信息规律智能动态融合在信息规律状态智能识别的应用。

信息智能融合与它的P-增广矩阵推理生成

P-集合是一个具有动态特征的数学模型,它是把动态特性引入到有限普通元素集合X内,改进有限普通元素集合X被提出的。P-增广矩阵是改进普通增广矩阵,利用P-集合得到的。利用P-集合的动态特性与P-增广矩阵结构,本文给出P-增广矩阵推理与推理结构、信息智能融合以及信息融合与与P-增广矩阵的关系;给出信息智能融合的分离与信息智能融合的分离具有的属性智能特征;给出这些理论研究的应用。