基于GA的多层次概念归纳学习方法

面向属性的归纳学习(亦称概念提升)是一种广泛使用的知识发现方法。通过归纳学习，使得属性域取值的抽象程度提高，从而得到较精练的数据集合，大大提高了规则的学习效率。但是实际应用环境中的数据属性维数非常多，属性概念层次也非常复杂，基于集合论的传统学习方法的效率变得越来越低。基于遗传算法的高搜索性能，提出了一个概念空间的特征概念层次优化搜索方法，特别是处理高维、具有复杂概念层次的问题时收到了较好的效果。     

证券交易与信托投资系统的实现方法

在对证券投资基金进行研究的基础上,结合作者在金融信息系统方面所做过的一些研究工作,给出了一个证券交易与信托投资系统的设计实现方法,并论述了实现过程中的一些关键问题及解决方案,这些问题与解决方案对于其他证券交易系统的设计实现也具有一般意义。     

结晶法分离蒜头果油中神经酸溶剂选择研究

经过对蒜头果油的初步处理得到粗品神经酸．而后对粗品神经酸在三种单组分溶剂中的结晶分离提纯进行了研究.同时考察了混合溶剂对结晶分离的影响,通过GC～MS对结晶成分的分析,结果表明,石油醚、无水乙醇结晶分离较为理想。而汽油较差;混合溶剂能改善结晶分离效果,并且以石油醚和无水乙醇混合溶剂为最佳．