树结构参数化设计的搜索策略与算法

从机械工程图尺寸标注的特点出发，提出了一套新的参数化设计方法，并阐述了尺寸链中各级尺寸的搜索方法、尺寸驱动算法、中心线对称标注尺寸的搜索及尺寸驱动算法．     

FMS系统中的实时故障监测与系统评价

该文对FMS系统中的实时故障监测与系统评价进行研究。在考察静态故障树组成结构和运行环境及FMS的运行特征的基础之上、提出了FMS的一般实时故障树模型及其面向对象的知识表示与推理方法。该方法综合运用故障树授术、面向对象的节点描述及存贮和正．反向推理策略，达到了迅速、准确检测故障的要求。文末给出该系统的组成结构和实现方法，通过实际系统的试验运行，证明了该方法的有效性。     

两种二叉树深度求解非递归算法的实现

二叉树深度求解是一个有多解的问题，从算法的时间复杂度和空间复杂度着眼，采用追踪栈顶指针，层次遍历的两种算法实现二叉树深度的求解，并对算法进行了分析和比较。     

0／1背包问题的动态状态树的回溯算法

本文给出了一个以动态状态空间树为基础的０／１背包问题的回溯算法．动态树方法对求解线性规划问题等是非常有用的，该算法所用时间比静态状态空间树方法要少．文中给出的Ｓｐａｒｋｓ算法经用Ｃ语言写成程序上机验证，思路正确     

自由曲面检测中点云偏差色斑图的显示

针对基于实体CAD模型的数字化检测过程中可视化偏差表示的效率问题,提出了一种采用K-D树的近似偏差可视化表达方法.与点到自由曲面精确偏差表达不同,首先对待测CAD模型曲面进行指定尺度的离散,形成CAD模型点云数据.然后,利用K-D树的分治搜索策略,使点与面距离计算近似地表达成点与点的距离计算,使算法的运算复杂度由O(N3)降低为O(N2logN),其表达精度达到全局性观测的目的,并在ACISRⅡ与HOOPS800图形平台上通过结点颜色插值实现点云色斑图的显示.最后,以某型号车灯零件为例进行验证,取得了较好的效果.     

面向异质可扩展标记语言文档的近似查询算法

提出了一种面向异质可扩展标记语言（XML）文档的近似查询算法（TPQR）．利用模式重写策略，通过对XML模式之间语义相似度及节点映射关系的求解，将原始查询树改写为多种XML模式下的重写查询树，从而解决了XML数据的多样性带来的查询语义缺失问题．将经变异操作序列得到的变异查询树精确地嵌入在XML数据树之中，即可将XML近似查询问题转变为多棵变异查询树的精确查询问题．在汽车外形智能化设计的实验中比较了TPQR算法和静态有序选择算法，结果表明，在查准率、查全率上，前者比后者分别提高了5％～10％和10%～30%．     

基于贝叶斯推理的决策树模型

针对决策树（DT）模型缺乏概率背景这一问题，将贝叶斯推理引入DT模型，提出了一种基于贝叶斯推理的决策树（BDT）模型．在假定所含待定参量的先验与似然的前提下，借助贝叶斯推理获得参量的后验，然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样，最终求出样本属于某一类别的置信度，从而避免了武断判决．BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作，既直观又灵活，同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案，使得分类准确率得以提高．仿真实验结果表明，BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1．7％～3．5％．     

一起滑模施工起重伤害事故的分析

采用事故树分析方法,对一起滑模施工起重伤害事故进行了分析,重点探讨了事故发生的原因,并提出了相应的预防控制措施。     

Mining the Change of the Quality of Stored Grain

The quality of grain changes continually during its storage, including the change of its physical characteristics and physiological characteristics. This paper presents an approach to predict the change of the quality of stored grain with data mining technology. Logistic Regression, Decision Tree and Muitilayer Perceptron are applied to predict the change of the grains＇ quality control index and to obtain the grains＇ quality change probability. The grain sampling with higher probability can be processed earlier.     

基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘算法研究

目前绝大多数频繁项目集(或最大频繁项目集)挖掘算法并没有考虑相关领域知识,其结果会产生许多无关的模式.因此,发现约束频繁(或约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,然而,这方面的研究工作却很少.为此该文提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree:一种扩展前缀树结构)的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法.实验结果表明该算法是快速有效的.