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1)  hierarchical mining theorem
分层挖掘定理
1.
By employing one direction S-rough set,the concepts of data attribute and data hierarchical mining were proposed;then the order theorem of data hierarchical mining,the hierarchical mining theorem of compound data,and the hierarchical mining principle of data were presented;based on the results above,the application was given.
利用单向S-粗集,本文给出数据属性,数据分层挖掘概念,数据分层挖掘序定理,合成数据分层挖掘定理,及数据分层挖掘准则,利用这些结果,给出应用。
2)  layer digging
分层挖掘
3)  mining theorem
挖掘定理
4)  hierarchical mining degree
分层挖掘度
5)  data hierarchical mining
数据分层挖掘
1.
By employing one direction S-rough set,the concepts of data attribute and data hierarchical mining were proposed;then the order theorem of data hierarchical mining,the hierarchical mining theorem of compound data,and the hierarchical mining principle of data were presented;based on the results above,the application was given.
利用单向S-粗集,本文给出数据属性,数据分层挖掘概念,数据分层挖掘序定理,合成数据分层挖掘定理,及数据分层挖掘准则,利用这些结果,给出应用。
6)  mining-recognition theorem
挖掘-识别定理
1.
And the mining-recognition theorem and mining-recognition order theorem are presented,and the mining-recognition criterion and its application in Military positioning are given.
本文利用函数S-粗集先给出了挖掘-识别的概念,简述了挖掘-识别定理、挖掘-识别序定理、挖掘-识别准则,最后给出了图像挖掘在军事定位系统中的应用。
补充资料:分层


分层
stratification

  l)当i笋j时,S,自气一必; 2)对所有的i6P,S,是局部闭的; 3)X=日;,S; 4)如果S,自瓦笋必,则S,C瓦(且在尸中,这等价于i共j). 作为一个例子,考虑R’中由不等式尸一少)0给出的子集分成四片退(二,夕):x,一夕,>0},{(x沙):t丫‘一厂,y>0},{(、,夕):厂一广y<叫,{o,0}. 现在,设X是一个光滑流形M的子集,X的分层是某个偏序集p的尸分解(S),。,,使得每片是NI的一个光滑子流形. 分层(S)称为瑚litney分层(认币i吹y stratifi以-‘ion)女11果对每对具有S.C=瓦的层S,,凡,下面的瑚ljtlley的条件A和B(V刃〕itlley‘5 cond itio斑A andB)成立.假设点列y*〔S收敛于y任S‘,点列x*E戈也收敛于ye凡·进一步,假设切平面兀*凡收敛于某个极限平面T和割线.不不收敛于某条线l(关于环绕流形M中y的某个局部坐标系),则 A)兀S,CT; B)l仁了 条件B)事实上蕴涵着条件A). 涉及V门石tney分层的几个事实和定理如下.一个解析流形的任何闭次解析子集允许一个V刃五切ey分层(〔A51).特别地,R”中的代数集,即由有限多个多项式为零给出的集合(也见半代数集(~‘日罗b几icsct))可以瑚litney分层,认币让ney分层空间可被三角音」分([ A41).分层啤口柱五cati即;c甲。中欣叫H川,亦称层化 一个(可能无限维)流形到严格缩减维数的连通子流形的分解.M.H.B创由互ex阳cK而撰【补注】通常,一个空间的“分层”仅只意味着到具有缩减维数的连通片中的某个分解. 设(尸,<)是一个偏序集.拓扑空问x的一个尸分解(尸~d邸nlposition)是以尸的元素为标号的X的子空间S,的局部有限集,使得
  
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