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.

信息规律状态的函数P-推理发现与应用

利用函数P-集合,给出P-信息规律生成、信息规律亏状态、盈状态概念与P-信息规律状态的属性定理,利用函数P-推理给出P-信息规律状态发现与发现定理。最后,给出信息规律状态在经济系统、经济信息中的应用。

逆P-信息嵌入隐藏与它的逆P-推理分离-发现

逆P-集合(inverse packet sets)是由内逆P-集合X珡F(internal inverse packet setX珡F)与外逆P-集合X珡F珚(oute rinverse packet setX珡F珚)构成的集合对;或者(X珡F,X珡F珚)是逆P-集合。逆P-集合是把动态特性引入到有限普通集合X内(Cantor set X),改进有限普通集合X得到的。逆P-集合具有与P-集合相反的动态特性。利用逆P-集合给出逆P-信息的概念、逆P-信息嵌入隐藏与嵌入-隐藏定理、逆P-信息的隐藏还原属性特征、逆P-信息嵌入隐藏的逆P-推理分离-发现。利用这些结果,给出逆P-信息嵌入隐藏的逆P-推理分离-发现的应用。

夏佩尔的“信息域”理论及科学发现的推理模式评价

夏佩尔的科学哲学观点具有某种折衷的性质,他强调科学发现中有理由、有推理模式,认为科学哲学的研究对象是整个科学推理过程。“信息域”理论是夏佩尔哲学理论体系中的核心,通过分析科技史上许多科学案例,提出了2种具有典型和普遍意义的科学发现的推理模式:构成性的推理模式与演化性的推理模式。在此基础上,建立了超越预设主义与相对主义的理性实在论。

静态数学模型发现系统的发现推理机制

阐述了用于多种静态数学模型发现系统ＦＤ８的发现推理机制及原理，提出发现推理的组合模板匹配方法和误差判别切换算法．

外P-信息生成与它的推理-搜索发现

利用P-集合,给出P-等价类。P-等价类是由内P-等价类[X]F珔与外P-等价类[x]F构成的等价类对;或者,([x]F珔,[x]F)是P-等价类。P-等价类具有动态特征。在一定条件下,P-等价类能被还原成普通等价类[x]。给出P-等价类度量与度量的离散区间定理。利用P-等价类与P-推理,给出未知P-信息推理发现与发现定理。最后给出外P-信息推理发现在信息系统中的应用。

外-遗传信息与它的外P-推理辨识

利用P-集合,给出外-遗传信息概念和属性特征;利用外P-推理,给出未知外-遗传信息的外P-推理辨识与外-遗传信息的外P-推理发现,最后得到外-遗传信息的外P-推理生成定理并给出应用。