用分类与回归树算法进行人才识别

高校人才的引进对学校的发展十分重要．传统的人才识别方式是考察引进人员的一些定性的指标来进行人才识别，这样难以保证识别结果的全面性、科学性和准确性．给出了一种新的定量的人才识别的方法，它是利用数据挖掘中分类与回归树(CART)的方法为理论基础对人才进行定量的识别，更具科学性．分类与回归树方法利用过去已有的引进人才的经验数据分析提取规则，为以后的人才识别提供合理的、科学的决策支持．     

病人吃水果也要对

水果含有丰富的维生素(特别是维生素A元和C)和多种矿物质(特别是钾),可增强身体抵抗力.患者在养病期间,大都体质虚弱,适当吃水果是大有好处的.水果均含有大量的纤维质,医学界认为,不少肠道问题如痔疮、憩室炎、肠癌及血管硬化等病症,都与长期缺乏纤维素有关,这类患者进食水果更有益处.但由于水果种类繁多,所含某种营养素与含某些药用成分的不同,所以,适宜对症食用.     

病人吃水果也要对症

水果含有丰富的维生素（特别是维生素八元和C）和多种矿物质（特别是钾），可增强身体抵抗力。患者在养病期间，大都体质虚弱，适当吃水果是大有好处的。水果均含有大量的纤维庸，医学界认为，不少肠道问题如痔疮、鼓室炎、肠癌及血管硬化等病症，都与长期缺乏纤维素有关，这类患者进食水果更有益处但由于水果种类繁多，所合某种营养素与合某些药用成分的不同，所以，适宜对症食用。糖尿病人宜吃菠萝、梨、樱桃、杨梅，忌柿子；肝炎病人直吃梨。香蕉、苹果、西瓜、柠檬。大枣；胆固醇高宜吃苹果；肾炎病人宜多吃西瓜、红枣，忌食香蕉；肠道…     

库容有限且生产需一定时间的不允许缺货存贮模型

存贮问题的模型多数是在仓库容量有限的假设下讨论最优解,这一假设往往与实际情况不符.为此,本文讨论了确定性需求不允许缺货、生产需一定时间的存贮模型,在仓库容量有限条件下,给出了使用租借仓库时的存贮模型,并对该模型进行了讨论.     

一类带折扣加权总完工时间单机排序问题

讨论了工件加工时间和排列中位置相关的单机排序问题．对工件加工时间和位置相关的两个线性模型Pi(v)=ai-biv和pi(v)=aiv^-b进行了讨论，目标函数是带折扣的加权总完工时间,并且对工件加工时间与给定权值之间具有一致关系的某些情况给出了最优算法。     

一类加工时间与位置有关的单机排序问题

研究一类工件加工时间和位置有关的单机排序问题．在这一问题中。全部工件有一个待定的共同工期d，目标函数是提前时间，延误时间和工期的加权和达到最小，即惩罚函数最小．通过对问题的分析，将其转化为指派问题，从而证明该问题具有多项式算法．并用一个例子作了说明。     

一种改进的关联规则挖掘算法

从大型事务数据库中发现关联规则是数据挖掘中的一个重要课题,其核心问题是挖掘频繁项集.经典Apriori算法是有效的挖掘频繁项目集的算法.在分析Apriori算法的基础上,提出了一种利用二维数组来代替算法中的哈希树的方法,可以迅速产生二阶频繁项目集,改善了Apriori算法的效率瓶颈,大大提高了算法的执行效率.     

有预算限制的最大并行流问题

改进了Garg N和Koenemarm给出的求解具有预算限制的最大并行流问题的近似算法，使得算法求出的目标函数值的近似性由原来的λ≥（1-ε）^3OPT改进为λ≥1／（1＋3ε）OPT，更接近最优值，而算法复杂性不变，给出数值例子，验证了算法改进的有效性。     

广义最大并行流算法的改进

研究了Karakostas G给出的求解最大并行流问题的一个近似算法,将其算法的参数进行了改进,给出了算法的时间复杂性不依赖于物资数k的广义最大并行流的全多项式时间近似算法,该算法只适用于广义的lossy网络.用改进后算法求出的目标函数值更接近于最优值,对该近似算法的近似性和算法的时间复杂性进行了证明.最后,用C语言编程,计算数值例子,通过对比充分验证了改进后算法的正确性和有效性.     

无等待Flowshop带折扣加权排序问题的最优算法

讨论了目标函数为带折扣的加权总完工时间的无等待Flowshop排序问题,对其中三种特殊情况给出了最优算法.第一种问题是机器满足单调递增优势关系,第二种问题是机器满足单调递减优势关系,第三种是机器满足先递增、后递减的优势关系.