基于GPRS和CAN总线的煤矿安全监控系统

针对目前国内煤矿占地面积大、节点分散、节点间距离远和测量环境恶劣的特点,开发了基于GPRS和CAN总线的煤矿井下安全监控系统,给出了其总体结构框图.在介绍系统组成和工作原理的基础上,对矿井信号检测、CAN总线节点及MC55通讯接口硬件电路的设计做了详细阐述.实际运行证明该系统具有良好的可靠性和抗干扰性,能更好地监控井下煤矿生产的运行状态,从而为国内煤炭行业的安全生产提供一个好的解决方案.     

基于该粒子群算法的聚类算法

提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类方法。该算法是将局部搜索能力强的K-均值算法和基于遗传算法的交叉、变异操作同时结合到粒子群算法中。既提高了粒子群算法的局部搜索能力、加快了收敛速度,同时因为加入了交叉、变异操作,有效地防治了早熟收敛现象的发生。实验表明该聚类算法有更好的收敛效果。     

基于频繁项集的条件模式挖掘

在数据库挖掘中,要充分地快速地挖掘出数据库中的任意有趣模式,而现实数据挖掘查询等这种任意合成模式特别复杂,如果只利用现有的基于频繁项集算法直接进行复杂模式挖掘是困难的.为解决该问题,一种基于频繁项集的条件模式挖掘被提出.从条件模式定义,性质,条件模式挖掘算法等方面来阐述解决此类任意条件下模式挖掘的问题.该条件模式的挖掘,使得数据库进行任意模式的新知识新规律发现变得更快捷有效.在现实世界的知识挖掘中,条件模式挖掘更能贴近现实知识的发现.     

一种基于Apriori的改进算法

关联规则采掘是数据采掘中重要的研究课题。该文对关联规则采掘中的Apriori算法进行了深入研究。作者探讨了Apriori算法,指出了该算法的某些不足,提出了一种改进算法。     

学生数据库设计存在的主要问题及解决方法

本文以学生的典型数据分析与设计案例为依据，说明学生在数据库设计过程中出现的种种问题，分析出问题出现的主要原因，并给出解决方法。     

用Visual Foxpro实现Apriori算法的研究

采掘关联规则是数据采掘领域的一个重要问题 .探讨了Apriori算法 ,基于该算法 ,提出了 1种用VisualFoxpro求频繁项目集的方法 ,并编写了求频繁项目集的程序 .     

Mg-15Gd-3Y挤压合金的时效强化

研究时效处理对挤压态Mg-15Gd-3Y合金显微硬度及力学性能的影响,采用透射电镜对时效析出相的形态进行分析。结果表明:225℃、14h时效时合金获得最高硬度,为135HV,此时,晶内弥散析出许多纳米β′亚稳相,且与基体有着良好的共格匹配性,使合金获得较高强度和硬度,同时塑性降低;在225℃、70h过时效作用下,纳米β′亚稳相原位长大成β稳定相,且与基体失去共格匹配性,降低合金的强度和硬度,同时塑性有所回升;合金的最高强度出现在200℃、100h时效处,此时,抗拉强度达到446.67MPa,合金中的β′亚稳相呈蠕虫状,沿亚晶界分布,有效地阻碍亚晶界和位错的运动,从而强化合金。     

我国当前城市化问题分析

当前中国城市化进程中出现了一些问题 ,产生了一些困惑 ,甚至对中国要不要走城市化道路也产生了疑问 .通过对这些问题的分析 ,找寻其根源 ,试图总结一些经验和教训 ,摸索出一条适合社会主义市场经济条件的城市化途径     

一种新的k-medoids聚类算法

针对k-medoids算法对初始聚类中心敏感,聚类精度较低及收敛速度缓慢的缺点,提出一种基于密度初始化、密度迭代的搜索策略和准则函数优化的方法。该算法初始化是在高密度区域内选择k个相对距离较远的样本作为聚类初始中心,有效定位聚类的最终中心点;在k个与初始中心点密度相近的区域内进行中心点替换,以减少候选点的搜索范围;采用类间距和类内距加权的均衡化准则函数,提高聚类精度。实验结果表明,相对于传统的k-mediods算法及某些改进算法,该算法可以提高聚类质量,有效缩短聚类时间。     

一种改进的基于粒子群的粗糙K-medoids算法

针对K-medoids算法的全局搜索能力弱和迭代计算过程计算量大的不足,提出了一种改进的基于粒子群的粗糙K-medoids算法。该算法通过粒子群算法来改善K-medoids全局搜索能力,通过计算样本集的相异度矩阵来简化粒子群编码,引入粗糙集理论处理边界模糊数据,并利用记忆技术对K-medoids的迭代过程进行优化,降低算法的复杂度。通过对UCI中的Iris、Mushroom数据集测试,该算法的准确率提高,运行时间减少。