基于感兴趣集的启发式搜索算法IA

本文在感兴趣集的基础上,提出了一个基于感兴趣集的求图的最佳路径的启发式搜索算法IA~*,并证明了算法IA~*的可采纳性和其较优越的性能。     

冲模CAD中冲裁零件排料最优问题的图形处理

本文介绍了利用ＡｕｔｏＣＡＤ和ＡＤＳ编程抚育地冲ＣＡＤ系统中确定冲裁零件料最优化的图形处理方法，形显示冲裁时所使用的最少材料。为实现排料优化提供了可视化途径。     

基于结构优化的RAN城市环境空气质量预测模型

根据城市空气质量随时间变化的特性,利用资源分配神经网络和隐层节点相关性剪枝方法,建立了一个结构简单、具有在线学习能力的空气质量预测模型。通过对网络模型的训练和测试,表明该模型不仅可降低网络结构的复杂度,而且可以得到比普通资源分配网络更精度的预测结果。     

基于B-P神经网络的环境空气质量预测模型

B-P神经网络是一种刻画非线性现象的强有力工具,可以将它应用到环境空气质量预测中。B-P神经网络针对不同的监测项目,根据不同的气象特征因子,将污染源排放数据为输入因子,监测点位监测数据作为输出因子,形成多组训练样本,进行学习训练,建立起不同的预测网络。然后用空气污染源排放监测数据输入相同气象条件的、已调整好权值的B-P神经网络系统,即可输出该项污染物的监测点位预测监测值。实验证明B-P神经网络预测模型取得了较好的结果,比现有预测模型具有更大的优势。     

基于Internet的城市烟气实时监控系统

介绍了一个基于Internet的城市环境空气污染源实时监控系统的设计与实现,叙述了其系统构成和软件设计的思想。讨论了在Internet环境下进行计算机与远端现场监测仪器间的指令与数据交换,以实现实时接收污染源监测仪器的数据和对监测仪器工作状态进行实时监控的方法。     

影响关联规则挖掘的有趣性因素的研究

关联规则挖掘是数据挖掘研究中的一个重要方面,而其中一个重要问题是对挖掘出的规则的感兴趣程度的评估。实际应用中可从数据源中挖掘出大量的规则,但这些规则中的大部分对用户来说是不一定感兴趣的。关联规则挖掘中的有趣性问题可从客观和主观两个方面对关联规则的兴趣度进行评测。利用模板将用户感兴趣的规则和不感兴趣的规则区分开,以此来完成关联规则有趣性的主观评测;在关联规则的置信度和支持度基础上对关联规则的有趣性的客观评测增加了约束。     

基于工作流的环境监测信息管理系统设计

介绍了一个基于工作流的环境监测信息管理系统的设计.该系统综合运用了工作流、Web及多层体系结构等技术实现了环境监测业务信息管理的自动化,系统能够根据环境监测业务的变化、人员流动与变更及机构改革等情况做出相应调整.而且系统强大的数据统计和分析功能可以为上级有关部门提供决策依据.     

紧支径向基函数插值实现多维数据可视化

通过分析某城市空气质量数值预报数据的时空组织结构,构建出了多维空间数据的整体框架。论述了几种插值方法的优缺点,在比较的基础上,将新的紧支径向基函数局部径向点插值方法引入到多维数据处理中,在空间、时间维度上对数据进行局部插值,从而实现数据的重构。以新的基于封装回调函数的多线程方法实现了大规模空气质量预报数据的三维动态可视化。实验结果表明,以上方法应用于大规模数据可视化时,其质量和运算速度都能满足实际需要。     

连续形变图像的追踪识别算法及其在手势识别系统中的应用研究

提出了一种连续形变图像的追踪识别算法，通过引入网格等基本概念，建立了一套基本理论，通过揭示网格与连续形变之间的内在联系，避免了传统方法中复杂的拓扑分析．该算法把追踪与识别过程有机地统一起来，既具有一定的理论基础，叉可以灵活地满足工程中不同的精度需要．最后讨论了该算法在手势识别系统中的应用．实验表明，算法取得了令人满意的灵活性、适应性和时间复杂度．     

一个对不带类别标记文本进行分类的方法

利用无监督聚类方法和朴素贝叶斯分类的特点，把UC获得的预分类结果作为朴素贝叶斯分类器的训练样本，将处在聚类结果中类属模糊区域的文本交给训练好的朴素贝叶斯分类器再进行分类，实现了对不带任何类别标记文本的准确分类，可得到较准确的分类结果。