中国产业结构变动的能源消费影响——基于灰色关联理论和面板数据计量分析

本文在利用经济增长的产业分解模型分析对经济增长贡献的基础上,以中国近20年来的数据为样本,采用灰色关联分析法分析产业结构和能源消费的关联效应,并利用面板数据计量模型进一步分析1995年以来产业内部各行业的能源消费特征,总结出:第二产业对能源消费总量的影响最大,灰关联度高达0.905,产业结构地位不断提升,对GDP增长的贡献稳步上升,中国经济的增长主要依靠能源高消耗的第二产业来拉动;一、三产业和能源消费的关联性也较高,但一产的经济贡献呈下降趋势,三产稳步不前,对经济增长的贡献有限;在产业内部,工业是能源消费能力最强的行业,行业影响因子最高。     

基于属性关联的数据库推理控制

数据库推理控制问题是数据库安全研究的重要组成部分．采用属性统一的描述敏感信息，通过属性间的关联关系刻画了对敏感信息进行推理的一般过程．研究了推理通道的检测方法和两阶段的推理控制策略．提出了一种通用的基于属性关联的有效和完备的推理控制方法．并给出了相应算法．     

基于耦合的建筑节能综合评价模型的建立

如今,随着我国经济飞速发展,能源短缺问题日益凸显,而我国正处于建设高峰期,建筑能耗占我国能耗量的近30%。本文通过构造建筑节能评价指标体系,建立了基于耦合的灰色关联度和层次分析法的决策模型,并通过典型建筑案例进行实证,对建筑节能进行综合评分,得出最优化的设计方案,为选择高效节能建筑提供了行而有效的方法。本研究为决策者准确地评估节能效果,选择优秀的节能建筑提供了有力的理论依据。     

基于概念格的语义相关度计算

为了提高检索信息的相关度和检索效率,基于形式概念分析的理论,提出了一种利用概念格来计算词汇之间语义相关度的计算方法,并将其应用到信息检索当中.实验结果表明,基于概念格的语义相关度计算方法是有效的,且该方法在信息检索系统的语义理解方面能起到很好的支持作用.     

印刷品色彩质量评价体系结构及算法

建立了3个层次的色彩质量评价体系,第1层次是对各墨区的各颜色分别进行评价;第2层次是对各墨区的色彩质量进行综合评价;第3层次是对整幅画面的色彩质量进行评价.对各个层次的评价算法进行了研究,其中第1层次的评价采用模糊层次综合评判法,建立了2级递阶层次结构,用灰关联分析法确定各因素间的相对重要程度,然后用层次分析法确定各因素的权重,最后用最大隶属度法确定评价结果;第2层次的评价采用加权算术平均法和模糊综合评判法;第3层次的评价采用加权算术平均法.算例表明,该评价体系结构及算法能对印刷色彩质量进行客观而准确的评价.     

基于领域语义知识库的疾病辅助诊断方法

健康医疗领域是一个知识密集型的领域,临床诊断的质量主要依赖于医生所掌握的健康医疗知识以及临床经验.然而,单个医生的能力仍然非常有限,所以目前临床诊断的质量并不高.为此,提出一种基于领域语义知识库的疾病辅助诊断方法,基于Freebase中medicine主题域的知识建立了领域语义知识库,提出计算知识库中症状于疾病诊断的权重、计算与患者输入症状集相关的疾病的相关度和基于患者输入症状集推荐相关症状的算法.最后,基于随机选取的6种常见疾病的临床病历数据对所提出的方法与现有方法进行了对比评价,评价结果一方面表明了所提方法对已有方法存在的问题和不足的改进效果,另一方面也表明所提方法可以避免"冷启动"问题,可以快速支撑对大量常见疾病的辅助诊断.基于所提方法,有望为基层全科医生提供大量常见疾病的辅助诊断服务,或者为患者提供疾病自诊服务.     

信息检索中的聚类分析技术

信息检索/搜索引擎技术的快速发展使得信息的查全率有较大提高,而查准率以及人们获取信息的效率改善却不明显。文本聚类和多文档关键词的自动生成技术将有助于解决这一问题。其基本思想是对检索到的部分文档进行聚类处理,并对每类文档自动生成关键词,从而帮助用户判断各个类别的文档和检索需求是否相关。该文提出文档相关度和类别相关度的概念,并利用词频信息以及知网(HOWNET)中词的概念计算模型计算类别相关度,将其作为聚类合并的依据。信息获取的仿真实验表明文档检索效率有较大提高。     

基于灰色关联度的建筑供应商选择方法研究

分析了建筑供应链中供应商选择的评价指标体系，建立了基于灰色关联度理论的供应商选择的决策模型。在确定指标体系权重时，采用了熵的概念，避免了人为主观因素的影响。经实例验证，该方法是可行的，具有一定的实际意义。     

元搜索引擎排序技术综述*

摘要：如何排序是实现元搜索引擎的一项关键技术,排序算法的好坏直接决定着元搜索引擎的性能。对元搜索引擎常用的排序算法根据其发展先后顺序作了介绍,对一些经典的算法进行了分析和评价,归纳出元搜索引擎排序算法适用的不同环境,最后对元搜索引擎排序算法未来发展方向作了技术展望。     

基于属性归纳的中药方剂数据挖掘

传统的面向属性归纳技术（AOI）存在概化粗糙及算法效率较低等缺陷。为适应中药方剂数据挖掘的复杂需求，提出基于中药数据驱动的属性关联概化算法；为关联的维度创建概念树，利用关联属性与基准属性的相关性以提高归纳的效率，实现了面向属性关联归纳的数据挖掘系统TCMDBMiner。实验结果表明，新算法较传统算法的归纳概化效率提高了23%以上，挖掘结果符合中医理论。