数据仓库中实视图聚集函数的增量更新

提出在视图表达式树中以由下到上的方式计算中间结点的变化 ,将计算出的中间结果作为辅助视图保存在数据仓库中 ,利用这些辅助视图或子视图计算出来的聚集函数的变化 ,来计算本视图聚集函数值的更新 ,实现视图的增量维护 ,从而缩短数据仓库更新维护时间 ,提高OLAP查询效率 .同时 ,介绍了实视图中聚集函数的增量更新算法 ,实现实视图聚集函数的更新维护     

基于智能Agent的复合学习方法

从实例学习和事例推理的关系出发,分析了专家经验累积的过程,指出传统知识获取瓶颈的根源.在此基础上,借助agent理论,提出了一种从专家分析实例学习和事例推理的有机结合模型,给出了专家知识获取的基本框架.构成此框架的各归纳学习agent在专家的协助下,可通过加强学习机制相互促进.     

有关工程造价咨询业的问题研究

分析了我国工程造价咨询业的现状和存在的问题,并针对这些问题提出了促进工程造价咨询业发展的建议。     

钐和钆与亚甲基双膦酸四异丙基酯及邻菲哕啉固体配合物的合成和表征

分别以氯化钐和氯化钆与亚甲基双膦酸四异丙基酯(L)和邻菲哕啉(phen)合成了四种固体稀土配合物SmL2Cl3(H2∶O)5(Ⅰ)、Gd2L3Cl6(H2O)6(Ⅱ)、Sm2L3(phen)2Cl6(H2O)10(Ⅲ)和Gd2L3(phen)2Cl6(H2O)4(Ⅳ).用元素分析、TG-DTA分析、红外光谱、1H与31P核磁共振谱和荧光光谱对配合物的组成、结构和光谱性质进行了表征.     

系统的模糊可靠性分析

应用模糊可靠的基本理论，讨论了模糊功能子集为自“极大功能”到“极小功能”中任一模糊子集时，系统的模糊可靠度，模糊故障率和模糊平均寿命之间的；建立了模糊功能子集为自“极大功能”到“极小功能”中任一模糊子集上联、并联、串并联系模糊可靠性的数学模型。     

Application of EEG multipole model in the diagnosis of Alzheimer''''s disease

In order to find the electroencephalogram （EEG） characteristic parameters typical of Alzheimer＇s disease （AD） and explore an effective diagnostic method, a new mobile current multipole model was proposed to simulate the AD patient＇s cortical dipole source activities. The indicators of goodness of fit （GOF） and DtononD （DD） were calculated from EEG samples to evaluate the performance of this model. Relevant results showed that this multipole model with higher GOFvalues and larger DD change well fitted the pathological electrical activities of cortical neurons aroused by AD＇s extended sulcus and gyrus in the cerebral cortex. Meanwhile, the products of DD mean ＆ standard variance were found in a clear linear correlation with the diagnostic data of mini-mental state examination （MMSE） used in AD clinics. Furthermore, by tracing this multipole model＇s indicators in typical patients and contrasting with the functional magnetic resonance image （fMRI） as AD progressed, we suggested that the DD index may be suitable for monitoring the AD developments as a new diagnostic parameter.     

神经网络反向传播模型用于CmI的能级分类

将神经网络反向传播算法应用于Ｃｕｒｉｕｍ的关于组态的分类计算。用４个特征变量（能级值、郎德ｇ日子、Ｊ量子数和同位素位移）表征每一个能好。为检验神经网络预报能力，采用ｌｅａｖｅ－ｎ－ｏｕｔ方法（奇宇称ｎ＝１，偶宇称ｎ＝５）对所有已知实验样本进行了预报。其中奇、偶宇称能级预报正确率分别为９２．７％和９７．４％。利用相同的神经网络结构，得到了１２个奇宇称和４２个偶宇称的未知能级的预报结果。     

分布式数据库辅助设计工具SUNDDBA

本文较详细地介绍了ＳＵＮＤＤＢＡ的设计与实现，并以此为例，对分布式数据库设计中的一些主要问题诸如水平分割、垂直分割、代价估算及数据分布等进行了讨论。     

经济全球化与我国信息咨询业的发展对策

信息咨询业是经济全球化最具有活力的产业。本文分析了我国信息咨询业的现状，提出了迎接国际咨询业挑战的对策。     

可靠性工程中的经验Bayes方法(Ⅲ)

本文简要介绍了可靠性工程中广泛采用的经验Bayes方法,对这一方法的优缺点及其适用范围进行了系统的分析,对当前研究工作中存在的一些问题进行了评论.在此基础上,本文提出了根据实验数据对先验分布进行假设检验的必要性,给出了一些公式和若干可行的检验方法.