混合纤维制品在制瓶玻璃窑供料道上的应用

叙述了用多晶氧化铝纤维和高铝纤维制成的混合纤维段制品的生产工艺。该制品是一种能在１３５０℃长期使用的隔热新材料，它用在全电加热玻璃窑供料道后，玻璃液温度稳定，料滴温度长期控制精度可达±１℃，成品率上升到９６．６％，能耗降低。     

一种基于用户情境聚类的个性化推荐算法

面向基于情境感知的推荐问题,提出一种基于用户情境聚类的个性化推荐算法。该算法利用情境预过滤的思想,首先运用模糊聚类的方法对历史数据集中用户的情境进行聚类,构造与当前用户情境相似度较高的用户集合,再与传统的基于用户的协同过滤算法相结合进行个性化推荐。实验采用公开数据集,结果表明该算法在多维情境信息条件下可用,并且推荐准确度要高于传统协同过滤算法,在聚类粒度不同的情况下对推荐结果也会产生不同的影响。     

多标签分类器准确性评估方法的研究

分类是数据挖掘领域研究的核心技术之一,分类器性能评估方法也是众多学者的研究热点之一。以往的分类器性能评估方法一般针对于单标签数据集,对于多标签问题并未涉及。文中主要针对多标签分类问题中的单实例情况,提出了一种多标签分类器准确性评估方法（EMOSIML）。该方法的思路是：如果分类器对一个多标签对象预测的类别标签是其属于的多个类别标签中的任何一个,则分类结果都是正确的。该方法用C#编程实现,并对朴素贝叶斯分类器进行分类器性能评估实验,实验结果表明,EMOSIML评估方法较传统的准确率评估方法更合理。     

关联规则挖掘技术的研究与应用

数据挖掘技术是日前广泛研究的数据库技术.它可以从大量的数据中提炼出有用的潜在的信息,人们可利用这些信息改进工作,提高效率.介绍了数据挖掘中关联规则挖掘算法的基本概念、思想、步骤及当前的一些算法,并在此基础上改进Apnori算法,研究分析了某市儿童意外伤害数据的主要特点,以及造成儿童意外伤害的主要危险因素.在对挖掘的结果进行分析后,提出预防意外伤害的措施.描述了关联规则挖掘在此类调查中的应用、发展及存在的问题.     

基于单元的孤立点检测算法改进及应用

研究基于单元的孤立点检测算法,给出数据空间的单元格划分及数据对象分配算法。针对该算法中阈值M设置的不足,对算法进行改进并应用于纳税行为的分析。与其他孤立点检测算法对比的结果表明,该算法不仅能有效挖掘纳税行为中的孤立点,还能确定孤立点的位置,有利于对纳税行为的分析。     

基于SolidWorks的砻谷机零部件CAD/CAM系统研究

针对我国粮食机械企业设计手段落后的问题,进行基于SolidWorks的砻谷机零部件CAD/CAM系统的研究开发.对系统体系结构进行了分析,论述了三维参数化零件库的构建方法,对系统中的一些关键技术进行了研究,包括零件模型参数化设计、三维虚拟装配与干涉检验、基于Simulation的有限元分析及基于NC代码库的CAM模块等.该系统实现了砻谷机零部件的快速设计和仿真分析.     

二维立方体中关联规则挖掘算法研究

针对二维数据立方体的结构特点,通过对传统的关联规则挖掘算法的改进,提出了一种二维立方体关联规则挖掘的新颖算法.该算法通过有效组织挖掘过程中的数据结构,降低对立方体的扫描次数,并充分利用联机分析处理技术,从而大大降低了执行时间,提高了执行效率.     

基于TTCN-3表格形式的OSP测试例

为了满足日益增长的测试需求,欧洲电信标准协会推出了新一代测试描述语言TTCN-3.TTCN-3的表格形式不仅是其核心语言的一种表现形式,而且强调了如何满足协议一致性测试的需求.文中研究了TTCN-3的表格形式,并提出了一个用表格形式描述的OSP协议的测试例.该测试例可以被应用于OSP协议的一致性测试.