需求信息预测与处理中的牛鞭效应

研究了在不稳定的市场需求下，生产商和零售商所组成的供应链系统中的牛鞭效应存在问题．提出了当零售商采用一次平滑指数法或简单移动平均法获得需求信息的过程中，不存在波动放大现象．证明了在生产商和零售商都采用固定间隔库存策略处理需求信息的过程中，显著存在波动放大现象，从零售商到生产商的信息传递过程中，存在着牛鞭效应现象．需求过程中的牛鞭效应主要是由于生产商和零售商利用各自库存策略处理信息的结果．     

混沌神经网络在分离叠加模式和信息恢复中的应用

提出了一种改进的混沌神经网络模型，该模型具有两个特点：①能从叠加模型恢复出被记忆的正确信息；②能通过部份信息恢复被记亿的全部信息．设计了一系列的仿真实验证明了所提模型的有效性。     

基于小波分析的步兵盔曲面快速修改方法

为实现步兵盔曲面的快速修改,提出了一种基于小波分析的快速修改方法。首先将曲面分割成4部分。然后对每一部分进行小波分解,将所得的低分辨部分的控制顶点显示给用户,由用户对这些控制顶点进行修改。接着对每一部分进行小波重构。最后求出新曲面。这种方法大大减少了所需修改的控制顶点的数量,并且可以在修改曲面的某一部分的同时保持其他部分不变,提高了效率。     

基于VSM的中文文本分类系统的设计与实现

文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程。该文阐述了一个基于向量空间模型的中文文本分类系统的设计和实现。对文本分类系统的系统结构、预处理、特征提取、训练算法、分类算法等进行了详细介绍。引入标题权重系数改进词语权重,并提出了一种新的分类算法。实验测试结果表明查全率和准确率均达到90%左右,而且标题权重的引入和新分类算法的实施有效地改善了分类性能。     

一种基于TAN的文本分类方法

提出了一种基于TAN模型的文本分类方法，朴素贝叶斯分类器是当前流行的一种文本分类算法，但是它的属性独立性假设使其无法表达文本词语之间的依赖关系，TAN（Tree Augmented Naive Bayes）是综合了朴素贝叶斯的简易性以及贝叶斯网表示依赖关系的能力，其分类性能可与当前流行的一些分类器相竞争，介绍了TAN模型，将其引入到文本分类中，并用实验比较了朴素贝叶斯和TAN，实验结果表明：该方法具有较好的分类性能。     

智能卡在物流企业安全平台中的应用

针对现代物流企业信息流的安全问题，结合智能卡的特有安全性能，给出了基于智能卡在企业间的电子信息安全传递(安全电子邮件)和企业内部的安全平台的两种应用．本方案将帐号和密码等敏感信息存储在安全性能较高的智能卡中，采用了软硬加密予以保护，对于企业内部人员只有证明合法的用户才能使用合法权限范围内的操作流程，实现了信息流的安全性．     

神经网络的动力学行为与信息处理

从一个神圣神经元模型出发，研究了由１０００个神经元组成的网络中神经元动作电位发放的动力学特性。由神经元动作电位发放的动态时间一空间图形和时间间隔序列，我们发现在周期性外刺激下网络动力学行为表现出复杂的时空结构。     

GABA在蝙蝠听觉信息处理过程中的调控作用

哺乳动物ＣＮＳ中一种重要的抑制性神经递质－ＧＡＢＡ，已被发现广泛分布于蝙蝠听觉有关的神经结构中；它对蝙蝠听觉信息处理有着多方面的调控作用，进一步阐明这些调控作用及其机制将有助于人们更全面、深入地了解哺乳动物乃至人类声信息加工处理过程。     

知识库系统中的信息平行处理方法

采用模糊逻辑系统和产生式神经网络作为工程型知识库系统中信息平行处理的基础。在模糊决策系统中，状态空间中每个决策步骤依据知识库中的规则集，按模糊匹配度予以评价和平行处理。定义网络结点物理意义的产生式神经网络可改善其处理效果。由选择分离器和化学反应器两个实例阐明了平行处理的原理和方法。