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1.
P-集合与它的应用特征   总被引:18,自引:18,他引:26  
P-集合(packet sets)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,或者(XF,XF)是P-集合.P-集合具有动态特性.利用P-集合,给出信息遗传概念,给出信息遗传的度量,提出信息遗传定理.利用信息遗传特性,给出信息状态辨识的方法与应用,给出信息图像生成、信息图像隐匿-潜藏的应用.P-集合是研究动态信息系统的一个新的理论与方法.最后给出P-集合存在的事实,给出P-集合与Z.Pawlak粗集的区别.  相似文献
2.
基于C/S模式的网络信息管理系统设计与实现   总被引:15,自引:15,他引:2  
本文提出了基于C/S模式的三层结构信息管理系统的设计思想,并以道路运政管理系统的实现为例进行介绍.根据业务需求进行业务分析,设计了一个通用的信息管理系统.该系统在总体结构上采用三层体系结构,基于C/S的管理模式保障了系统的可扩展性.另外,运用基于角色访问控制的机制以及多层安全防护的安全策略来加强系统的安全性.  相似文献
3.
基于GSM短信息的无线网络环保监测系统的研制   总被引:14,自引:14,他引:13  
论述基于GSM短信息的无线网络环保监测系统的设计与实现。描述GSM终端与计算机之间的接口技术.以及短信息的格式与收发方式。自行定制了上、下位机间的通信协议。  相似文献
4.
Vague集的转化与相似度量   总被引:12,自引:12,他引:15  
基于Vague集的投票模型解释,对Vague进行分步转化,得到转化的极限状态为一模糊集。在此基础上讨论Vague集之间及元素之间的相似度量,给出一系列相似度量公式,并讨论其性质。最后,用实例说明其应用。该文的结论为Vague环境下的信息处理提供有效方法。  相似文献
5.
化工原理精馏过程的计算机辅助计算   总被引:11,自引:11,他引:10  
精馏过程为化工原理教学过程中的重点和难点部分,公式多,计算过程复杂,采用传统的板书讲解方式难以达到较好的授课效果。本文利用MATLAB语言强大的运算与图形表达功能,通过剖析精馏计算过程中的典型例题,给出了计算机辅助计算精馏过程的具体思路和方法。论文中还充分展现了采用计算机进行图解法解题的优越性,从而增强教学过程的直观性和可视性,加深学生对精馏单元的理解。  相似文献
6.
基于VC++6.0的高速串口通信数据采集系统   总被引:11,自引:11,他引:22  
在VC 6.0中利用MSComm控件实现串口通信时实时性较差。系统资源利用不足。无法满足高速串口数据采集软件的编程要求.针对高速串口数据采集软件的设计要求,提出了基于多线程技术和自定义消息机制的异步串口通信的设计思想.结合串口通信的机理和多线程同步方式,分析了Win32系统下多线程异步串口通信程序的开发方法。  相似文献
7.
P-集合,逆P-集合与信息智能融合-过滤辨识   总被引:10,自引:10,他引:1  
P-集合(Packet sets)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.P-集合是由内P-集合XF(internal packet setXF)与外P-集合XF (outer packet set X,)构成的集合对;或者,(XF,XF)是P-集合.P-集合具有动态性,在一定条件下,P-集合被还原成有限普通集合X.P-集合是一类动态信息系统的数学表示.逆P-集合(inverse packet sets)是由P-集合得到的,具有动态特性,具有与P-集合相反的数学结构.逆P-集合是由内逆P-集合(X)F (internal inverse packet set XF)与外逆P-集合(X)F(outer inverse packet set (X)F)构成的集合对;或者,((X)F,(X)F)是逆P-集合.在一定条件下,逆P-集合被还原成有限普通集合X.逆P-集合是另一类动态信息系统的数学表示.P-推理(packet reasoning)是由P-集合生成的动态推理,逆P-推理(inverse packet reasoning)是由逆P-集合生成的动态推理.把P-集合、逆P-集合、P-推理、逆P-推理与信息融合交叉、渗透,给出信息智能融合-过滤辨识理论与应用研究.同时给出P-集合与逆P-集合的结构、P-集合与逆P-集合的分离、P-集合与逆P-集合的等价类特征、P-信息融合与逆P-信息融合、P-信息融合与逆P-信息融合的推理发现、P-信息融合与逆P-信息融合度量、P-信息融合与逆P-信息融合的过滤-辨识,以及信息智能融合-过滤辨识的应用.P-集合与逆P-集合是研究信息融合理论与应用的一个新理论、新方法.  相似文献
8.
P-推理与信息的P-推理发现-辨识   总被引:9,自引:9,他引:6  
P-集合((Packet sets)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得到的一个新的数学结构与数学模型。P-集合是由内P-集合XI' (internal packet set XI')与外P-集合XI' (outer packet set XI' )构成的集合对;或者,(了,了)是P-集合。P集合具有动态性。利用P-集合,给出内P-推理(internal packet reaso-ning)、外P-推理(outer packet reasoning) ,P-推理(packet reasoning)与推理模型的图形表示;P推理的结构是:if时,ak, )}}ak, }ak} ) } then ((x)k+} , (x)k)}((x)k , (x)象1)。给出内P-推理与信息删除定理、外P-推理与信息补充定理、P推理与信息删除一补充定理、P-推理与普通推理关系定理、信息单位圆、内P推理信息圆、外P-推理信息圆概念、P-推理信息圆的动态特性定理、推理信息圆一未知信息的内发现准则、推理信息圆一未知信息的外发现准则。利用这些结果,给出内P一推理在未知内一信息发现一辨识中的应用。因为P推理是一个动态过程,给出P推理的属性扰动特征、内P推理的内P扰动定理、外P推理的外P一扰动定理与P一推理的P扰动定理。在内P推理中,因为内P一扰动存在,使得内P推理结论中的信息丢了部分信息元;在外P推理中,因为外P扰动存在,使得外P-推理结论中的信息被补充了部分信息元。P集合是智能信息系统中的一个应用前景看好的新模型、新方法。  相似文献
9.
基于CAN总线的测控网络系统研究   总被引:8,自引:8,他引:4  
介绍了基于CAN总线构成的工业测控网络的系统结构、工作原理、通讯协议、硬件与软件。该网络系统可实现多个主节点和多个从节点的数据通信与信息共享。  相似文献
10.
小波阈值图像去噪研究与应用   总被引:8,自引:8,他引:2  
目前,对于图像去噪的理论和应用都已基本完善,但是对于保留图像边缘的图像去噪的研究仍然有很多学者专家在研究。小波域阈值图像去噪是能够保留图像边缘及其他特征的去噪方法之一。本文系统地研究了最常用的几种小波阈值去噪方法及阈值函数,然后在MATLAB环境下对几种小波阈值方法进行了试验,最后对各种阈值去噪方法的去噪效果进行了比较。  相似文献
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