大型数据库中的高效序列模式增量式更新算法

提出一种称为FIMS（fast incremental mining of sequential patterns)的序列模式增量式更新算法，处理因数据库的更新而引起的序列模式的维护问题。主要思想是利用原先的序列模式挖掘结果，通过建立一个投影数据库来减少对整个数据库的扫描次数和侯选序列的生成，从而提高挖掘的效率。实验结果显示在更新数据量远小于整个数据库的大小时，FIMS算法的性能优于GSP算法4－7倍。     

基于时序区分子图的阿尔茨海默症辅助诊断方法

为解决现有区分子图方法在解决阿尔茨海默症辅助诊断上忽略脑网络动态连接变化的问题,提出一种基于时序区分子图的辅助诊断方法.将功能磁共振成像经过处理后形成二值矩阵并使同一测试者的多张动态脑网络形成时序差异图,之后进行频繁差异子图挖掘、频繁差异序列挖掘,进而筛选出保留脑网络时序特性的生物标记物——时序区分子图.获取ADNI公开数据集的一组数据进行实验,通过与现有的早期阿尔茨海默症辅助诊断方法进行大量的实验对比,证明本文方法的辅助诊断准确率在该数据集上提高了12.7%,进而证明所提方法的有效性.     

常压蒸馏塔模拟分析

根据常减压炼油装置在线模拟分析与优化控制的需要，研究了常减压蒸馏塔模型建立及求解方法，设计开发成功该装置的严格在线模拟分析优化系统．结合实际工艺流程，通过研究分析原油常压蒸馏塔的结构特点，提出了模拟常压蒸馏装置的模块法收敛求解新策略，即把该装置分解为精馏、吸收、闪蒸等模块的流程组合，克服了现有模拟方法的局限性，可方便地将已有的数学模型、解算方法等成熟模块应用于常压塔的模拟分析，准确有效地进行装置的严格在线模拟与优化．     

一个超线性收敛的广义投影序列方程组算法

讨论了非线性不等线约束最优化问题,在较温和条件下,采用广义和投影和序列线性方程相结合的技术,建立一个新的可行下降算法,证明了算法的全局收敛性和超线性收敛性。该算法每交迭代只需解２个线性方程组。     

非对称模型下的顺序诊断算法

讨论了顺序ｔ－可诊断系统的诊断算法问题。在Ｍａｌｅｋ和ＢＧＭ模型下，分别提出了一种顺序诊断算法，这些算法在测试图是二部图的情形下都是多项式时间复杂性的。     

有色冶炼废渣的矿物学特征与环境活性

通过扫描电子显微镜与X射线衍射仪分析、BCR法三步连续提取及元素化学分析,对某有色冶炼废渣中重金属的赋存状态、环境活性及其释放机理进行研究。研究结果表明:废渣中主要有价金属为Fe,Zn,Cu,Pb,Ag和In等,主要毒害元素为Pb,Cd和As等。废渣矿物相中Fe主要以单质铁、铁的氧化物和硫化亚铁存在,Zn主要以闪锌矿存在,Pb主要以方铅矿存在,Cu和Cd主要以硫化矿物等形式存在;Ag和In则很可能以类质同相镶嵌在闪锌矿晶格中;废渣中Zn,Cd,Cu和Pb主要以残渣态为主;酸可提取态含量相对较低,而可还原态和可氧化态含量相对较高;在我国南方地区,酸沉降、微生物作用及原电池效应共同影响废渣中重金属的溶出,为生物浸出废渣中有价金属,实现其资源化和无害化提供了理论依据。     

约束优化问题稳定序列二次规划方法研究综述

稳定序列二次规划(sSQP)方法由于在求解病态或退化约束优化问题获得理论与数值的突破性进展而备受关注,重要成果频繁问世.本文对近期国际上若干重要sSQP方法及其思想进行概述,包括罚函数型sSQP方法,滤子型sSQP方法和非精确恢复(IR)型sSQP方法等,并对约束优化问题sSQP方法的进一步研究进行探索性思考.     

RTL集成电路的时序深度

在高层次测试生成中，为了更好地利用高层次电路的结构信息，以Verilog硬件描述语言描述的电路为研究对象，提出寄存器传输级（RTL）集成电路的静态时离深度和动态时序深度概念，从静态，动态两方面出发度量语句的执行效果和程序运行的时离关系，并结合实例分析了二者在高层次测试生成中的应用，高层次行为信息的提取也将为高层次设计和验证提供方便。     

蛋白质热变性现象的研究

从构象渐变的观点,对蛋白质热变性现象进行了系统的分析,发现以前用二态模型无法解释的实验数据,可以用渐变的观点做出合理的解释.给出在实验中可以进一步验证热变性过程具有构象渐变特征的预测结果.     

二进制互连神经网络的遗传演化

当前对于二进制神经网络的研究主要集中在前馈模型上,然而前馈模型不具备反馈连接,无法形成记忆结构,从而无法处理时序逻辑问题。提出了一种基于遗传算法的二进时序神经网络演化算法,并且通过双边沿触发计数器实验和迷宫路径覆盖实验验证了演化的二进制互连神经网络具备时序逻辑处理能力。