关于数据流程图画法原则的研究

数据流程图是信息系统开发中的重要工具,利用它可以沟通开发者与使用者的思想。但如何画好数据流程图,目前并没有统一的标准。提出了画好数据流程图的8条重要原则,遵照这些原则,使数据流程图的编制者能更容易地画出正确的数据流程图,更准确地描述出一个信息系统的开发思路。     

颗粒物质剪切流动的类固-液转化特性及相变图的建立

颗粒物质类固-液相态间的转化现象广泛存在于工程地质、自然环境和工业生产等诸多领域,其力学特性在相态转化过程中会发生很大的变化,是目前颗粒物质力学研究的热点和难点.通过对颗粒物质类固-液转化过程中基本力学行为的研究,可建立表征颗粒物质类固-液转化的相变图,揭示类固-液转化的内在机理.颗粒物质的类固-液转化过程可大体分为两种,即阻塞与流动状态的转化,以及在流动过程中类固态与类液态力学行为的转化.本文以周期边界条件下的多分散颗粒系统为研究对象,采用离散单元方法数值模拟了单剪流动过程;分析了在不同体积分数和剪切速率下颗粒系统的平均应力、配位数、净接触时间数、有效摩擦系数、惯性指数和广义Savage数等宏观参数的分布规律;讨论了类固-液转化的内在机理,建立了一个以孔隙率、无量纲剪切应力和无量纲剪切速率为基本变量的相变图.该相变图不仅能够表征出颗粒物质由阻塞向流动状态的转变,同时也能够描述颗粒物质在剪切流动中发生类固-液转化的演化规律.     

Attribute reduction based on background knowledge and its application in classification of astronomical spectra data

To improve the efficiency of the attribute reduction,we present an attribute reduction algorithm based on background knowledge and information entropy by making use of background knowledge from research fields.Under the condition of known background knowledge,the algorithm Can not only greatly improve the efficiency of attribute reduction,but also avoid the defection of information entropy partial to attribute with much value.The experimental result verifies that the algorithm is effective.In the end,the algorithm produces better results when applied in the classification of the star spectra data.     

自由能-氧化态图及其应用

比较详细的介绍了自由能-氧化态图的构筑及应用。     

一类新的预测模型及其应用

对时间序列的一类预测模型进行了研究,把灰色模型与BP神经网络模型组合建模,通过实例分析取得好的效果。     

一种流动单元自动分层新方法及其应用

探讨了利用测井等定量资料进行流动单元自动分层的方法。根据岩心分析和测井资料，基于流动单元内部均质的思想，利用流动带指数、储层品质因子等参数，提出了一种新的对储层自动细分的切片合并法，并分析了该方法的合理性和石油地质意义？利用该方法叮同时得到流动单元划分和识别结果，在大庆油田的应用结果证明了该方法是有效的。     

Ellingham图及其在金属制取中的应用

说明了金属氧化物热力学稳定性与其生成反应的标准自由能变化之间的关系，分析了Ｅｌｌｉｎｇｈａｍ图的热力学意义，讨论了金属还原反应的自发性，说明了选择不同金属氧化物的还原剂的热力学依据。     

模糊数据的回归模型及其应用

建立了动态模糊数据的时间回归模型 ,得出了线性规划求参和定阶方法 ,并给出了应用实例     

基于决策树的知识表示模型及其应用

针对数据挖掘过程中的数据库精炼问题,在分析现行属性约简方法的特点和不足的基础上,结合决策树算法操作简单、分类速度快的特点,通过知识的规则化描述以及规则族之间的相似性比较,建立了一种基于决策树的属性约简方法（简记为BD-RED）,讨论了规则族之间的相似性度量的可释化构建问题,给出了BD-RED的具体实施策略,并结合实例分析了BD-RED的性能。结果表明,BD-RED具有良好的结构特征和较强的可操作性,可以有效实现不同决策理念下的属性约简,适合不同类型的大规模数据库的属性约简。     

属性测度及其在目标识别中的应用

为了获得一种训练快、精度高、计算量少的雷达目标识别方法 ,研究了属性测度和属性模式识别 ,及属性模式识别在目标识别中的应用 ,并将模糊聚类分析用于属性测度。经过研究发现 ,在不用指标的峰度时 ,可以达到很高的识别效果。与传统的神经网络法相比 ,属性模式识别法在训练速度上得到了大大的提高 ,并在识别效果上优于径向基神经网络法。以雷达目标识别为例证明了该算法的有效性。这为我们研究低分辨雷达提供了一种全新的方法。     

Voronoi图的扩展、生成及其应用于界定城市空间影响范围

在总结国内外文献的基础上，提出了常规Voronoi图的两种扩展形式，即线的加权Voronoi图和面的加权Voronoi图，并在地理信息系统软件Are/Info的支持下，实现了基于栅格方法的若干类Voronoi图的自动构建，这种方法可以处理任意图形的线状和面状发生元情形。以界定河南省城市空间影响范围为例，尝试了发生元为离散点集的常规Voronoi图和国权Voronoi图应用于界定城市空间影响范围的试验研究。     

液压元件功能知识表达的能量特征状态模型及其应用

给出液压元件功能知识表达数学模型.将液压控制元件的自身结构与使用方式相结合,定义能量特征状态基本变换单元为系统方案设计的最小功能选择单元.构建了基本变换单元输入输出间的定量关系方程,通过对该方程的定性特征化处理抽象出特征状态变换方程,并将特征状态变换方程的系数矩阵作为基本变换单元功能知识的定性数学表达.归结了常用基本变换单元,形成了基本变换单元功能知识表达库和相应的特征状态变换矩阵.构建了单动作液压子系统综合模型,并给出相应的矩阵分解算法与特征运算规则,最后结合具体实例阐述了基本变换单元功能知识表达模型在系统方案设计中应用的有效性.     

新的集成预报及其在短期气候预测中的应用

分析了传统的基于加权的集成预报等方法及其在气象预测应用中存在的问题,在此基础上提出了一种新的基于数据挖掘的集成预报方法,并选用BP人工神经网络建立集成预报分类器来对各种子预报方法的预报结果进行集成和综合;该方法可以根据不同预报对象的特性,对集成预报权值进行动态改变,克服了传统的集成预报方法中权值一旦确定就不能改变的不足,也克服了现有的集成预报不能得到最优结果的不足。通过对2001～2007年重庆市城口县1月的降水和平均气温以及重庆市的春旱指数进行预报,实验结果显示,集成预报结果的可靠性和准确性不但高于集成之前的各种子预报方法,而且高于传统的其它集成预报方法,验证了方法的有效性。     

一种面向纵向数据的RE-BET算法及应用

混合效应模型是分析纵向数据的有效方法,但模型的线性结构限制了其适应现实数据的能力。提出了一种RE-BET算法及其变形的RE-BEBT算法,采用树形方法估计混合效应模型的固定效应,可以自动选择重要变量,能更好地发现和描述变量间关系;采用基于Dirichlet过程先验的贝叶斯方法估计混合效应模型的随机效应,使模型可以适用于小样本数据。以低合金钢和碳钢的海水腐蚀数据为例,通过与实验数据和其他算法的计算结果对比分析,验证了RE-BET算法可行性和有效性。     

UML类图元模型基于描述逻辑的表示及验证

UML类图元模型采用非形式化的表示,无法对其结构语义进行严格的描述,因此提出一种UML类图元模型基于描述逻辑表示及验证的方法.在对UML类图元模型进行分析的基础上,构建了UML类图元模型基于描述逻辑SHOIN(D)的约束规则集,并验证了UML类图元模型与其构建模型间的一致性.     

一类组合预测模型及其应用

基于GM( 1 ,1 )模型、GM ( 2 ,1 )模型和ARMA模型 ,建立了一类组合预测模型 ,通过实例分析取得了好的效果。     

A new dynamics model for traffic flow

As a study method of traffic flow, dynamics models were developed and applied in the last few decades. However, there exist some flaws in most existing models. In this note, a new dynamics model is proposed by using car-following theory and the usual connection method of micro-macro variables, which can overcome some ubiquitous problems in the existing models. Numerical results show that the new model can very well simulate traffic flow conditions, such as congestion, evacuation of congestion, stop-and-go phenomena and phantom jam.     

一种基于数据绑定的Java平台下XML数据操作新方法

基于XML与Java凭借跨平台的优势及其互补性的特点,为下一代Web应用开发的基础数据描述格式与主要开发环境,针对Java处理XML数据的几种接口的缺陷,研究了通过XMLSchema到Java类的映射,实现基于数据绑定的Java应用对XML数据的操作,并用典型实例给予验证.该方法较SAX及DOM具有能够双向数据操作,对系统资源要求低的特点,特别适合XML文档表示配置信息的情况.     

医疗数据的清洗以及知识挖掘

数据挖掘或数据分析在生物医学中与其他调查领域不同,因为在生物医学领域这些数据很复杂,他们资源不同,且每一个医师对同一个诊断记录都有他们自己的解释.分析医疗数据的特征,研究数据的清洗,目的是为了挖掘有价值的知识.实验显示,所提出的方法比朴素贝叶斯网络模式更有效.