基于trn L-F序列数据利用贝叶斯法推测罗汉松科的系统发育

以黑松和Agathis australis为外类群,基于罗汉松科42种植物的叶绿体trnL-F序列数据通过贝叶斯法对该科的系统发育进行了推测.结果显示:①Phyllocladus为单系分支,位于罗汉松科的基部,是罗汉松科所有其余成员的姊妹群;②Nageia嵌套在罗汉松科内,同罗汉松属、Afrocarpus及Retrophyllum的关系较为密切;③Dacrycarpus为单系群且处于姊妹分支Falcatifolium-陆均松属的基部;④Lagarostrobs franklinii和Manoao colensoi应置于同一属Lagarostrobs内;⑤支持成立Halocarpus和Lepidothamnus属;⑥赞同Microstrobos和Microcachrys两属亲缘密切的观点.     

贝叶斯网络对故障树方法的改进

通过建立映射，引入作为目前处理概率知识基础上不确定性问题的最有力的推断方法——贝叶斯网络(BN)，有效地解决可靠性分析中最常用的故障树分析(FTA)方法的局限性：各部件独立，状态为二值等。     

一类迭代平均值的广义加权推广

将一类算术迭代平均值、几何迭代平均值及调和迭代平均值推广到广义加权平均迭代的情形，给出了这3类广义加权迭代平均值的定义、计算公式，以及三者之间的一些等量关系、不等式关系和多重迭代的极限。     

模糊相关中的加权算法及其在彩色图像检索中的应用

提出了一种在彩色图像模糊相关的求和过程中引进加权因子的算法, 即在求和过程中对感兴趣的特征色赋予特定的求和权重, 使检索能针对检索目的或待检索图像的内容得到优化. 实验结果表明, 将该算法应用于图像检索, 不但可以进行有效的筛选检索, 而且还可以大大提高检索系统的色彩畸变不变的检索能力及对具有局部色彩特征的图像的检索能力.     

ħ混合序列的广义Jamison型加权和的强收敛性

讨论φ混合序列的广义Jamison型加权和的强收敛性，推广了著名的Jamison定理。     

一种基于分明矩阵的启发式知识约简方法

提出了基于分明矩阵的启发式知识约简方法。在决策表的相对约简过程中采用分明矩阵来表达知识,并利用分明矩阵中项的长度和每个属性的频率作为启发信息进行属性的选择。现已证明,寻找决策表中最小相对约简问题是典型的NP hard问题。所提供的算法在大多数情况下能够找到最小约简,即使在没找到最小约简的情况下,也能找到次优解。通过实例分析,证明该算法是求解属性相对约简的快速有效的方法     

影响图及其在Robocup中的应用

影响图是决策问题的图形表示。它被认为是对动态贝叶斯网络的扩展，是在贝叶斯网络的基础上增加了决策结点和效用结点。探讨影响图在Robocup中的应用，用分层影响图表示了截球问题的模型，并给出一种实现行为动态调整的算法。仿真结果表明该算法可行的。     

信息的理论模型与最优决策

主要结论是（1）在其他条件相同的情况下，如果投资者对生产的预期提高，则资产的均衡价格提高，反之则相反。（2）从简化的假设和模型出发，从理论上得到资产定价模型与信息不对称之间的关系，从而在原理上说明信息向资产价格传导的原理。（3）利用有关结论对投资者提出了政策建议。     

中文垃圾邮件过滤系统的实现和评估

垃圾邮件是长期以来困扰电子邮件使用者的一个问题,反垃圾邮件技术除了可以抑制垃圾邮件,对反垃圾短信和垃圾VoIP电话等问题也有借鉴意义. 为此,对使用贝叶斯方法过滤垃圾邮件进行了介绍,阐述了中文垃圾邮件过滤系统的实现,并给出了评估结果. 结果表明,在过滤中计算最终概率的特征数目以及用于训练的样本个数都存在某个最优值,当用于训练的样本个数逐渐超过这个最优值时,过滤效果会略微下降并趋于一致.     

基于关联加权预测的多生产线协调生产计划的研究

研究了一类带有限缓冲区的多生产线协调生产计划的模型问题，首先通过对制造企业生产现场进行调研，建立了上下游生产线部件成品关联结构，然后根据该关联结构建立了一种多生产线协调生产计划非线性规划模型．通常情况下，该模型的维数将很大．为了便于求解与提高求解速度，将模型进行了线性化和简化处理，并提出了一种快速的求解算法——两阶段关联加权均值预测算法．仿真结果表明所提的方法是非常有效的．