谈加强乒乓球教练员赛场作风的管理

为加强乒乓球教练员赛场作风的管理，国际乒联多次修改规则条文，规定了新的处罚办法．通过调查统计分析全国和省内的几次重大比赛情况，提出了加强乒乓球教练员赛场作风管理的几点意见．     

基于多支持度的挖掘加权关联规则算法

关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的模型．在其挖掘算法中，如果最小支持度很高，则出现频率比较低的规则就不能发现；如果最小支持度太低，因为频繁项的相互关联，则会出现组合爆炸．为此，提出了允许用户设定多个最小支持度、给定数据各项的权重来解决这一问题．理论、实验数据和实际应用证明，该新算法可行且符合实际情况，比同类算法用时更少，对大型数据库的关联规则挖掘非常有效．     

基于小波包变换的图像融合技术的应用

阐述了基于小波包变换的图像融合算法，并对基于像素的融合规则与基于区域的局部方差融合规则作了论述．在此基础上，发展了一类修正后的局部方差对比的融合规则．通过对一混凝土梁构件内模拟的缺陷进行红外探测并进行图像融合，结果表明：对于探测梁内部缺陷，采用小波包变换的融合算法图像不仅充分结合了融合前图像的信息，边缘信息也更为细腻．另外，小波包分解层数对图像融合效果有着重要的影响．通过对加噪声红外图像的融合算例表明：随着小波包分解层数的递增，融合质量却逐渐下降．当分解层数在1～2层时，融合效果比较理想．     

基于规则的城市交通信号自组织控制

针对复杂的城市交通信号控制系统,基于车流与流体的相似性,将交通路网抽象成双向管网模型,并采用流体动力学理论对网络内车流进行描述.基于相邻路口之间车流信息的共享,通过对N-S方程的数学重构,建立了各路口车流基于相位的自组织控制规则.仿真实验结果表明:自组织控制规则不仅实现了交通网络中的车流量平衡,而且系统的控制性能得到了明显的提高.     

基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现

针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性.     

振动压路机施工噪声的传播规律及控制对策

为了治理振动压路机施工时的噪声污染，对两种型号振动压路机施工时的噪声进行了现场测试，对试验数据进行了统计分析，并与采取隔声屏后的噪声数据进行了对比研究，得出振动压路机施工时噪声随距离变化的衰减规律。结果表明，利用隔声屏降低噪声效果明显，在距噪声源7．5m处就达到了国家噪声限制标准70dB。     

试析美国法治风尚的历史渊源

美国社会的移民特点及其政治社会形成的特殊性两者相结合，造就了美国鲜明的法治风尚。以英国人为主体的欧洲移民把法治观念带进了北美，并使它在这片土地上继续发展。随着美国政治社会的逐渐形成，法律至上主义成为美利坚民族的共同的价值取向。文章试图从历史的角度来探究美国法治风尚的原因，借以寻求法治社会形成的普遍规律。     

空间数据挖掘技术

空间数据挖掘是数据挖掘的一个分支,在地理信息系统、遥感、导航、环境研究以及许多使用空间数据的领域中有着广泛的应用。阐述空间数据挖掘的定义、特点、体系结构与一般过程,介绍空间数据挖掘的方法和知识表达方法,指出空间数据挖掘的主要研究方向,提出开发空间数据挖掘系统的几点思考。     

基于通信信号的双/多基地无源雷达系统

文章论述了传统雷达在现代战争中的生存危机和解决思路，介绍了基于民用通信系统的无源雷达系统的基本原理，重点分析了民用通信信号在雷达目标检测中的关键技术，给出了几个典型的应用系统，总结了外辐射源的被动雷达在军事上的应用前景。     

基于模糊神经网络的车牌图像识别方法

提出了一种基于模糊神经网络的方法对汽车车牌字符进行识别.该方法首先基于Rough Sets.思想获取初始规则和训练集,基于图像识别目标确定网络结构,通过神经网络的学习算法对网络进行优化.然后根据图像识别的模糊特性,利用模糊神经网络对汽车车牌进行精确的识别.实验结果证明该算法比常规识别算法识别率更高.