高能超声分散纳米晶须的数值和物理模拟

为研究高能超声处理制备纳米复合材料过程中纳米增强相在熔体中的分散过程,采用甘油为介质分别进行了数值模拟以及物理模拟。数值模拟结果表明,当超声作用于甘油中时,甘油中会形成中心-底面-壁面-中心的环形流动,变幅杆探头端面边缘附近甘油流体存在最大的流动速度,且随着超声功率的增大,流体运动速度增大。物理模拟实验结果显示,高能超声作用下甘油的实际运动行为与数值模拟结果相符合,存在环形流动;此外,高能超声作用下甘油中存在明显的空化效应;纳米晶须在超声作用下于甘油中分散良好,且随着超声功率的增大,达到充分分散所需时间变短。     

基于SQL的多条件选择智能实现算法

B/S架构的信息系统开发中,一般情况下,根据用户的选择,n个条件的输入组合数是2n个。但是,该文中提出的算法,其组合数仅为n到n(n+1)/2,大大简化了编程。     

语义驱动的关联规则挖掘算法研究

为了使传统的关联规则挖掘算法在结合到具体领域时具有更强的适应性,提出了DS-Apriori算法。该算法建立在语义本体的基础上,根据项集内部的语义相关度动态的确定该项集的最小支持度,并采用了项集语义相关度的增量计算方法。实验结果表明,DS-Apriori算法在很大程度上提高了关联规则挖掘算法的效率和效果。     

端到端冗余流量消除技术的指纹选择算法研究

为了兼顾服务器端的内存消耗和有效性,在分析了现有端到端冗余流量消除技术中的指纹选择算法后,提出了贪婪指纹选择算法。该算法认为两个数据包中相同片段的邻接片段很有可能也是相同的,基于这一原理,邻接片段的指纹也将被选为代表指纹,有效地避免了在服务器端缓存整个数据包,大大减少了服务器端的内存消耗。仿真实验结果表明,该算法与现有的指纹选择算法相比,能够大大减少服务器端和用户终端的内存消耗,同时冗余消除率在10%-50%之间,与现有算法相近,证明了该算法的有效性。     

Web日志挖掘中的数据预处理技术

数据预处理是Web日志挖掘中的重要步骤,一般分为数据清理、用户识别、会话识别和路径补充。为消除代理服务器、防火墙和本地缓存对Web日志带来的影响,采用基于引用的分析方法完成用户会话识别和路径补充。实验结果表明,在Web访问日志中的记录引用信息较完整的情况下,该方法可以高效地获得用户的访问路径。     

基于参数重要度的多元时间序列相似性查询

针对多元时间序列的相似性查询问题,给出参数重要度的定义,提出一种基于参数重要度的候选集查询方法。通过对多元时间序列的SVD分解,将奇异值向量和特征矩阵作为多元序列的特征,基于线性空间中的坐标变换原理构造2个多元时间序列的相似性度量模型,实现在候选集上的精确匹配并获得最终的结果集。对飞行数据的相似性查询实验验证了该方法的有效性。     

基于网格的散乱点曲面重构技术

提出一种利用网格技术实现散乱点曲面重构的方法,设计适合网格并行的松耦合分层重构算法,在此基础上研究基于Agent技术的智能任务分解机制和基于Condor-G技术的任务分配与调度策略,并搭建网格实验平台进行测试。对重构结果的分析表明,该技术可提高基于散乱点的曲面重构速度,降低应用成本。     

佳点集遗传覆盖算法

针对覆盖算法中识别精度与泛化能力之间的一对矛盾,结合佳点集遗传算法思想,提出佳点集遗传覆盖算法。通过在覆盖种群中引入竞争,淘汰不好的覆盖,保留较优的覆盖,减少了覆盖个数和拒识样本个数,从而提高了整体覆盖种群的分类能力。与Lib-SVM、领域覆盖、交叉覆盖的对比实验证明了该算法具有良好的分类识别精度与泛化能力。     

基于非负矩阵分解的中文文本主题分类

提出基于非负矩阵分解（NMF）的中文文本主题分类方法,应用NMF算法分解词．文本矩阵获取词之间的相关性,有效地解决同义词、多义词的影响。实验结果表明,与基于奇异值分解的潜在语义索引方法相比,该方法计算速度快、占用存储空间较少。在潜在语义数据降低较大的情况下,NMF方法具有更好的分类精度。