可靠性统计与数据挖掘

讨论了可靠性统计与数据挖掘之间的关系．指出了用统计的理论与方法去进行数据挖掘在目前情况下仍不失是一种重要的方法。     

分类规则挖掘的免疫算法

为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出了一种基于免疫算法的分类算法．该算法的核心思想为：对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成，通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种，并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择，同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略．在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较，结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。     

基于粗糙集理论的复方拆方研究

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具，其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策和分类规则．因此，将粗糙集理论引入复方拆方，将有助于从复方配伍的动态性和不确定性的本质上去深入而确切地开展方剂配伍规律的量化研究，从而改变药味与药效之间的分离状态．     

基于以太网的数据采集终端设计

具有以太网接口的数据采集终端是以太网数据采集系统的前端设备。采用嵌入式网络单片机来设计以太网接入的数据采集终端,具有结构简单、成本低、体积小、易于实现的特点。主要介绍了以8bit嵌入式网络单片机SF0020为核心,配置512KBytes程序和数据存储空间,通过与A/D转换芯片MAX1263和物理层收发器DM9161的连接,组成一款基于以太网的数据采集终端。它具有250Ksps的最高转换速度,12bit的分辨率和4个输入通道,可以在该数据采集终端基础上,方便地进行网络仪器仪表的开发。     

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．     

多维频繁项集计算方法及应用

对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索，实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法，文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤，并在高校学生信息系统中给予具体运用．     

基于DEA理论对碳纤维/铝粉/BMI树脂复合材料的有效性分析

加入适当的碳纤维和铝粉对双马来酰亚胺（BMI）树脂进行复合增韧，可以有效改善其力学性能，通常只能通过多次试验结果的优劣比较来评价BMI树脂的力学性能，而不能判断其力学性能是否达最优值。为此，基于数据包络分析理论，给出BMI树脂力学性能的评价模型和计算方法，利用试验数据可以有效测算其最优值，控制碳纤维和铝粉的加入量，使BMI树脂的力学性能达到最优。     

GIS空间数据存储与发布技术研究

通过比较和分析各种空间数据存储与发布方法,给出一个以Oracle数据库存储,以GML格式传输与交换,以SVG形式显示的完整的空间数据存储与发布体系,并分析了其中的关键技术.     

基于统计方法的数据挖掘算法研究

在统计方法的基础上提出了一种根据数据集合本身的统计特性数据挖掘算法．该算法利用数据本身的统计特性对数据仓库中的数据进行分析，在给定重要性比例程度的前提下，经过系列的统计运算，得到简化的数据仓库集，并根据分析得到了数据挖掘算法的流程图．提出了比例大小关系函数，反映了数据自身的统计特性，分析表明：这种算法极大的提高了数据的有效水平。     

计算机网络技术在图书馆采访工作中的应用

计算机网络技术的应用，产生了新的采购方式：电子商务和不完全电子商务。同时这些技术的应用使采访者与外界的信息交流变得便捷；采访数据可由采访人员输入或从网络引入并且可在图书馆多种工作环节中重复使用；采访查重、订购、统计可利用机读数据和网络设备轻松准确完成。