R树索引环境下空间信息服务平台的开发及应用

通过研究并实现空间信息服务平台,以解决数据共享和应用功能共享为主要目标。在数据共享上,采用了基于空间数据库的索引技术及基于地理标记语言（ GML）的数据交换技术;在应用服务上,采用基于Web服务的服务功能开发技术,从而满足空间信息应用（ Web、桌面系统及移动终端）的数据和功能需求。重点论述了基于R树索引技术进行空间数据的存储和检索,实现空间数据的快速检索,采用基于Web服务技术,实现空间信息应用功能共享,从而支持空间数据查询、获取及空间分析功能。最后以一个典型的土地规划应用为例,测试并论证了基于R树索引及空间信息服务技术的有效性。     

生化企业生产数据知识挖掘系统

对于生物化工产品的工业生产而言,更要有合适的生产环境条件,然而由于生产过程的复杂性,确定适宜的生产环境较为困难。就生化企业生产的数据特征,提出了生产数据的指标分割预处理及针对稀有数据的关联规则挖掘方法,对数据指标分割的过程进行了详细的阐述,并针对稀有数据挖掘,提出了关联规则挖掘中相对支持度的概念,在此基础上设计并开发生化企业关联规则挖掘数据分析系统,给出了系统的结构和功能,并对系统应用进行了试验和分析,取得了较好的效果。     

基于关联规则挖掘的生化企业数据分析及其应用研究

生物化工产品的工业生产,要求有合适的生产环境,由于生产过程的复杂性,掌握适宜的生产环境较为困难.数据挖掘是从现有数据中找规律,可以从历史数据中,找出关联模式,从而获取对决策目标有利的生产环境条件.本文针对生物化工(生化)企业生产的数据特征,基于关联规则挖掘,分析生化企业生产数据,同时结合目前大多数关联规则挖掘算法的数据模型要求,重点论述了环境因子和环境因子数据项的关系,提出将原始数据指标分割成数据项,及分割后的数据项合并为决策目标的方法.由于生化企业生产决策目标的确定性,提出了具有确定性决策项时关联规则挖掘的优化算法,可快速地挖掘感兴趣的频繁数据项集.在此基础上,开发了具有数据预处理(环境指标分割)、关联知识发现、结果生成的应用系统,对系统做了初步试验和分析,从系统输出的结果中,可以辅助企业进行生产环境的优化.研究表明,用关联规则挖掘分析生化企业数据是有效的.     

图示教学法在数据结构与算法教学中的应用

数据结构和算法的教学是计算机科学与技术、软件工程等相关专业最重要的教学内容之一,特别是在复杂的算法分析时,由于具有抽象性和较强的逻辑性,不采用好的教学方法,往往是事倍功半。本文提出用图示教学法教授数据结构中的算法,并以图状结构中的最小生成树算法为例,详细介绍了该图示方法描述数据结构算法过程,可以为数据结构的教学提供参考。