基于RBF-FCM-ROLS的砼安全性评估方法

提出了一种基于径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Networks)、模糊C-均值聚类(FCM)算法和递归正交最小二乘法(ROLS)的混凝土安全性专家系统评估预测方法。此方法先用FCM算法初选多个RBFNN的函数中心，再采用ROLS训练网络，最后结合后向选择法，减少初选的中心数目，以得到最终的有效中心值。该方法加快了RBFNN的训练速度，提高了网络的运算效率。将其运用到混凝土安全性评估专家系统中，获得了满意的结果。将这种新算法得出的评估数据与传统的BP网络计算出的数据进行了比较，进一步证明了RBFNN及其学习算法的优越性和实用性。     

基于ActiveX控件的动态报表实现

地基监测在现代高层建筑工程中非常必要，而其数据的处理和动态报表的制作一直是个难题。文中就这个问题的解决开发了地基监测信息系统，并通过Formula One控件成功地解决了对选定变化的单元格区域的合并，设计和实现了动态报表。文章分析了地基监测的发展趋势。在此基础上，阐述了一个处理其数据和制作动态报表的系统，并详细介绍了利用Actjvex控件来动态实现制作报表的方法，最后指出利用Formula One控件可以很好地解决这一类动态报表的设计和实现的问题。     

基于RBF-FCM-ROLSR 砼安全性评估方法

提出了一种基于径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Networks)、模糊C-均值聚类(FCM)算法和递归正交最小二乘法(ROLS)的混凝土安全性专家系统评估预测方法.此方法先用FCM算法初选多个RBFNN的函数中心,再采用ROLS训练网络,最后结合后向选择法,减少初选的中心数目,以得到最终的有效中心值.该方法加快了RBFNN的训练速度,提高了网络的运算效率.将其运用到混凝土安全性评估专家系统中,获得了满意的结果.将这种新算法得出的评估数据与传统的BP网络计算出的数据进行了比较,进一步证明了RBFNN及其学习算法的优越性和实用性.     

Web服务技术在数据仓库系统中的应用

分析了Web服务技术与数据仓库相结合的优势，提出了一种基于Web服务技术的分布式数据仓库模型，该模型采用XML的消息传递机制实现了分布式计算。将Web服务技术与数据仓库相结合，扩充了数据仓库的网络功能，解决了与服务器端数据交换的效率、提高了客户端的执行效率，从而可以方便地从大量的数据中抽取有价值的信息，因此．企业和用户能够更加方便地获取信息。     

Web使用挖掘研究及实现

Web使用挖掘并不是简单地把数据挖掘算法应用在Web日志上,由于WWW体系结构的特殊性(包括Web站点上物理路径和逻辑路径的不一致),必须采用一种新的框架来处理挖掘过程。整个挖掘过程可以分为两大部分:ECLF日志预处理和在预处理后的数据集上进行挖掘。文中从应用的角度出发,在分析了这两个过程的具体流程后,给出了一个完整的Web使用模式挖掘解决方案和从Web日志中挖掘关联规则的系统原型。     

Web使用挖掘研究及实现

Web使用挖掘并不是简单地把数据挖掘算法应用在Web日志上,由于WWW体系结构的特殊性(包括Web站点上物理路径和逻辑路径的不一致),必须采用一种新的框架来处理挖掘过程.整个挖掘过程可以分为两大部分:ECLF日志预处理和在预处理后的数据集上进行挖掘.文中从应用的角度出发,在分析了这两个过程的具体流程后,给出了一个完整的Web使用模式挖掘解决方案和从Web日志中挖掘关联规则的系统原型.     

基于ActiveX控件的动态报表实现

地基监测在现代高层建筑工程中非常必要,而其数据的处理和动态报表的制作一直是个难题.文中就这个问题的解决开发了地基监测信息系统,并通过Formula One控件成功地解决了对选定变化的单元格区域的合并,设计和实现了动态报表.文章分析了地基监测的发展趋势.在此基础上,阐述了一个处理其数据和制作动态报表的系统,并详细介绍了利用ActiveX控件来动态实现制作报表的方法,最后指出利用Formula One控件可以很好地解决这一类动态报表的设计和实现的问题.