一种关系数据库中基于云模型关联规则的提取

为了发现有效的关联规则，属性在比较高的水平被范化，允许相邻属性值或者语言项的重量．这种软划分可以映射人类的想法，同时使发现的知识鲁棒．利用云模型的理论与方法求解数量关联问题，给出了一种云关联规则的定义，并提出了基于云模型理论支持度和置信度的计算方法，最后提出了一种提取算法Cloud model A．这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界，从而使得挖掘出的云关联规则更容易被人理解。     

一种新的基于投影矩的三维图像配准方法

提出一种投影矩的概念，并将其用于三维医学图像的配准．与传统的几何矩相比，投影矩不仅可以完各地描述图像的特征，而且计算量较小，因而可以将其用于三维图像的实时配准．选取待配准的2幅三维图像若干阶投影矩差的平方和为目标函数，采用Powell方法求取最优解，得到配准结果．将方法应用于一些模拟和实际数据，获得了较高精度的实验结果；并且缩短了整个计算过程的时间．这表明投影矩在多模态医学图像的配准和融合等方面具有潜在的实用价值．     

入世对我国行政职能运行的影响

行政权力的运行必须适应社会的转型要求,随着社会的发展及加入 WTO,行政权力的运行方式必然要发生深刻的变革,从行政权力主导型转交为社会(市场)主导型。行政职能法律化是一个历史规律。     

江南丘陵区土地利用/覆被分类

江南丘陵区土地利用/履被类型相对比较复杂，传统的基于光谱特征的计算机自动分类的精度难以达到实际应用的需求．为了提高分类精度，需要模仿目视解译过程，从遥感信息机理与地学规律的综合分析人手，综合其它辅助信息进行分类．在对绍兴试验区地学背景知识和遥感数据光谱特性充分分析的基础上，获取了试验区各类典型地物分类的知识，并以规则的形式表示这些知识，集成TM影像亮度值、亮度值关系和DEM、坡度和坡向地理辅助数据对试验区土地利用/履被进行分类．结果表明，该方法可以方便有效地综合多种辅助数据进行分类，得到令人满意的分类结果，本次试验的分类精度为86．66％。     

基于扩展Kalman滤波的声阵列定位数据融合算法

利用各阵元和目标相对于一中心阵元的几何关系建立目标运动方程，坐标变换方程和声阵列测量方程，并以此建立了声阵列目标定位模型。在此基础上提出了基于扩展Kalman滤波算法的目标定位数据融合算法。通过地面目标和空中目标的计算机仿真表明，本算法能够有效地克服由于智能雷布阵的随机性给智能雷定位数据估计带来的困难，对声阵列定位数据也能进行较好的融合，对提高定位精度有一定效果。     

用事件-条件-动作规则表示模糊知识的方法

提出了模糊触发器的概念，采用模糊事件、模糊条件和模糊动作来对触发器进行模糊推理，为在主动数据库及其应用领域表达不精确的应用语义特性提供了可行的方法．通过一个“过热警报”的应用实例说明了模糊事件-条件一动作(ECA)触发器的建立及其实现方法．     

基于神经网络技术提高红外气体分析器的选择性

应用前馈神经网络算法消除非目标参量对主传感器的干扰,从而提高了红外气体分析器的选择性.以检测甲烷为例,在干扰气体乙烯的体积分数变化了7600×10-6时,经神经网络融合处理后,分析器的选择性系数从3.17提高到422,主传感器输出的引用误差从58%降为0.65%,实现了对甲烷的准确识别.实验结果表明,该方法具有实际应用前景.     

多相流流型识别技术与系统开发

基于油气水多相流混合物在管道内流动时的多传感器信号－－压力和压差信号，建立特定流型的识别规则，采用学习矢量量化模式分类器作为未知流型的分类器，根据数据融合的技术思路获得了油气水多相流的流型在线识别技术。通过系统集成的手段，利用微处理装置研制出了流型识别系统。该识别技术具有置信度高、容错性好、性能稳定、降低了对单个传感器的性能要求等优点。该识别系统结构简单、无运动部件、不改变管道的截面结构，可以处理非快速变化的瞬态流动，测量误差小于10％，并具有连续工作、定时打印、信号输出等功能。     

基于粗糙集理论的数据挖掘方法在电子商务中的应用

介绍了一种基于粗糙集理论提取关联的数据挖掘方法：并给出它在电子商务中的应用以及数据挖掘的全过程和示例，指出作为一种决策支持技术，它可以用来提高企业的决策效率和决策可信度，从而为企业赢得一定的竞争优势。     

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.