重视英语特征促进学习能力提高(英)

作者认为英语教学深化应体现在传授知识的同时着眼语言特征的讲解，加强学生对英语这门科学的了解，提高自学及运用能力．英语词汇突出特点是它的多义性．词是有生命的、可变化的，内涵是丰富的．应当特别注意英语小词，它是基本词汇中重要部分．词经搭配后形成新的概念是深化词汇教学的重点．现代英语语法特点是它的松懈性：词义注入语法而且语法大量以省略形式出现．根据语言特征，在学习方法上须加强逻辑分析的促进能力的提高．     

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％．     

无线传感器网络中簇树骨干网的维护和更新算法

无线Adhoc传感器网络中的路由设计将能效高放在首位,设计用于路由基础的高效能簇树骨干网是延长网络寿命很有效的方法.文中利用图论中极大权独立集和根树的概念给出一种求簇树骨干网的EACT算法及对该骨干网的维护和更新算法.并通过仿真结果表明算法的有效性.     

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.     

改进的SVM决策树分类算法

为解决多类分类问题,在分析SVM决策树分类器及存在问题的基础上,通过引入类间可分离性测度,并将其扩展到核空间,提出一种改进的SVM决策树分类器。实验表明了该分类算法对提高分类正确率的有效性。     

BTCS:基于二叉遍历的XML文档编码模式

XML文档数据的编码模式与索引技术决定了基于纯XML数据库的XML查询效率,在正则路径表达式实现方面有重要意义.基于树遍历的XML文档编码在更新与结构关系判断方面存在不足.为了解决此类问题,作者作了如下工作:(1)提出一种新的基于二叉树遍历的XML文档编码模式BTCS(Binary Traveling Coding Scheme);(2)实现了BTCS编码算法,支持XML文档更新,提高了编码更新效率;(3)在常数复杂度的时间内快速准确判断XML文档结构树中任意两个结点之间的父子以及祖孙关系,并能计算它们的辈数差(Distance of Genera-tions);(4)通过详细实验证明了BTCS编码模式的良好性能.