哥德巴赫-古叶猜想的几何学表述

将哥德巴赫猜想与古叶猜想集成为"哥德巴赫-古叶猜想",采用直线线段的内分点和外分点表述"哥古猜想",使其更简明更完善.     

哥德巴赫猜想和古叶猜想的几何学表述

采用椭圆曲线和双曲线表述哥德巴赫猜想和古叶猜想,较为简单明了.将哥德巴赫猜想与古叶猜想集成为"哥德巴赫-古叶猜想",可使其更完善.     

基于哥古猜想的四素数猜想和三素数猜想

基于哥德巴赫-古叶猜想,提出了四素数猜想和三素数猜想,并以实例表述求解方法,拓展了哥古猜想的应用范围.     

选尺法求解哥古猜想解答

哥德巴赫猜想与古叶猜想合成哥古猜想（Goldl]ach-Guye’s Conjecture）：任何一个非零偶数（z）,都可表达为两个素数（y及x）之‘和’或‘差’;即有z＋=y＋x,或有z=y-X。当知4或五时,如何求解,及x配偶成副呢？文章介绍了求解哥古猜想解答的一种选尺法（利用‘y尺’与‘x尺’间的相对位移）,它属于变尺法求解哥古猜想解答的改革措施,可使缩尺法更趋紧凑。     

缩尺法求解哥古猜想解答

哥德巴赫猜想与古叶猜想合成哥古猜想（Goldbach—Guye’s Conjecture）：任何一个非零偶数（z）,都可表达为两个素数（y及x）之‘和’或‘差’;即有z=y-x,或有z=y-x当知4或z时,如何求解y及x配偶成副呢？文章介绍了一种缩尺法（按照‘计算尺原理’利用‘定尺’与‘动尺’间的相对位移,求解哥古猜想解答）,并举例说明了缩尺法的应用特点和注意事项。     

特型选尺法求解哥古猜想解答

基于特型选尺法求解二素数副的解答图原理,将其等差刻度尺改进为非等差刻度尺,可使相同长度的刻度尺扩大解答范围,或使相同解答范围时缩短其刻度尺的长度,增强了求解哥古猜想解答的简便性,适应了求解者的所需用况。     

选尺法求解哥古猜想解答的拓展应用方法

基于参考文献[1]的特型选尺法求解二素数副的解答图原理,利用发散思维、拓展解答图的应用范围,实现了一种解答图求解五种解答值的功效,提高了解答图的利用程度,适应了求解者的所需用况.     

哥古猜想求解方法中的缩尺法

介绍了求解哥德巴赫-古叶猜想解答的缩尺法,并说明了采用缩尺法的某些特点和注意事项。     

特型选尺法求解哥古猜想解答的拓展用法

基于参考文献[1]及[2]的特型选尺法求解二素数副的解答图原理,介绍了其解答图的新结构形式,拓展了解答图的应用范围,实现了一个解答图求解五种或九种解答值的功效,提高了解答图的利用程度,适应了求解者的所需用况。     

变尺法求解哥古猜想解答

哥德巴赫猜想与古叶猜想合成哥古猜（Goldbach—Guye’s Conjecture）：任何一个非零偶数（z）,都可表达为两个素数（y及x）之‘和’或‘差’;即有4=px,或有z-=y-x。当知墨或矗时,如何求解y及x配偶成副呢？文章介绍了求解哥古猜想解答的一种变尺法（利用‘,尺’与‘x欠’间的相对位移）,它属于面尺法求解哥古猜想解答的改革措施,可使缩尺法更趋完善。     

基于关联规则的教务信息挖掘

在高校中,教务管理系统每年都产生大量和教学相关的数据,如教师基本信息、学生基本信息、成绩数据及各项测评信息等。这些数据真实的反映了高校的教学情况,但并没有充分利用这些数据来挖掘出有用的决策信息。通过对基于关联规则的教务信息挖掘的研究,把改进的Apriori算法应用在教务信息挖掘中,对影响学生成绩的因素进行分析,确定相互之间的关联规则,以改善教学。     

基于关联规则的个性化推荐系统

以数据挖掘中的关联规则理论为基础，从应用的角度出发，设计了一套相关产品推荐系统ARecom，实现了电子购物中的个性化服务。针对直接决定整体算法效率的频繁大项集生成步骤，应用大量的数据，研究比较了三种典型算法，并在此基础上，提出了适合电子商务相关推荐系统的完整的算法模型。     

基于动态联盟的制造业信息化

本文分析了制造业信息化的结构体系和特征,提出了一种新的制造业信息化模式-带核心功能结构的动态联盟。该模式能快速地集成及有效运作,适应多变的市场要求,并能根据需要动态组合,满足顾客的个性化要求和降低成本,尤其能够对大中型企业的信息化起到很好的作用。     

一种基于关联规则的知识推送方法

针对复杂机械产品概念设计中数据量大造成的知识获取问题,为充分挖掘知识资源的潜在价值。在论述零件产品知识模型和关联规则原理的基础上,提出一种基于关联规则的知识粒度化推送方法。首先将零件知识依据知识粒度层次理论进行描述,并引入知识需求概念,构建关联知识主动推送框架;然后依据关联规则FP-tree算法完成关联知识相似度匹配,有效的加速了知识检索和推送的速度;最终以机械产品实际生产为例验证所提方法在知识推送应用中的可行性。     

基于多维关联规则的产品族配置研究

针对产品配置中可选零部件的选择问题,提出了基于多维关联规则的产品族配置方法：根据产品族BOM结构,构建零部件约束规则数据仓库,设计人员根据客户的产品需求参数建立数据立方,并运用多维关联规则挖掘出物料库中潜在的、能满足配置需求的物料信息,实现产品的个性化配置。实例验证了该配置方法的可行性。该配置方法有效地提高了产品配置效率及零部件的重用性。     

基于可拓关联规则推理的产品方案设计

产品方案设计中存在大量的设计实例和设计经验,通过数据挖掘可获得蕴含的关联规则知识.在关联规则重用过程中,针对传统规则推理方法在模糊推理方面的不足,引入了可拓学的基元理论和可拓集理论,对产品方案设计中的设计要求和关联规则建立了形式化和定量化的基元模型,给出了一种基于关联函数的关联规则匹配算法,并对关联度规范公式进行了改进,从而建立了基于可拓关联规则的方案推理模型.最后以大型水轮机的选型方案设计为例验证了该推理模型的可行性和有效性.     

基于关联规则的零部件供应商选择优化

制造企业通过数据挖掘可发现产品零部件故障与不同环境因素之间的联系,能有效地降低产品全生命周期中的维护成本与零部件物流成本的途径,由此提出了面向产品维护成本与零部件物流成本的备件供应商选择优化模型,并使用关联规则确定模型中的环境变量,提出了针对应用问题的关联规则处理策略,以便于对所发现知识的理解和利用。通过一个应用实例,证明提出方法的可行性和有效性。在此基础上设计和实现了面向产品全生命周期的零部件供应商选择支持系统。