股市价格指数成交量的单位根及因果关系检验

对上海证券指数收市价及成交量作了ADF检验，发现指数收市价存在有单位根，价格服从随机行走模型，成交量趋势平稳，市场是有效的．用葛兰杰(Granger)因果关系检验发现指数收市价增量与成交量增量互为因果关系，没有谁变化在先谁变化在后的问题。     

微重力场中对流-辐射耦合换热系统的地面模拟

为在地面模拟太空舱内的流动与换热，通过理论分析和数值模拟，发展了微重力条件下对流－壁面辐射耦合传热稳态系统的地面相似模拟技术，进一步完善了温度－材料综合保持的自然对流抑制技术。通过采取补偿热流，调整壁面热流密度分布的方法，使尺寸缩小后的模型的Ｎｕ数、材料和温度与原型保持一致，从而实现模型与原型流动和换热相似。针对均匀通风方式，用数值方法对相似性进行了验证，确定了均匀通风方式下能实现地面模拟的模型的比例     

高压氧对不同月龄小鼠学习记忆及自发行为的影响

本实验用开场行为模型观察了两组不同月龄（２０天的幼龄鼠，１７月龄的老龄鼠）小鼠经不同压力的高压氧处理后在新异环境中自发活动的情况，用一次性被动回避反应模型检测了两组小鼠级高压氧处理后的记忆保持力。结果表明：１０１．３ｋＰａ常压纯氧可使两 同月龄小鼠的记忆力明显提高，并使老龄 新异环境中的自发活动和控究行为显著增多；２５３．３ｋＰａ高压纯氧除使老龄鼠环境中探究行为增加外，其它指标与同龄对照组无明显差     

一种新的规则获取增量式算法

对新增样例给出了新的分类,针对此分类提出了新的规则获取的增量式学习算法DLR I,并就该算法与经典算法的复杂性进行了分析比较,得出增量学习算法较经典算法有较低的时间复杂性,可以有效地提高大型数据库的规则维护效率.     

σ1-空间及其性质

作为m1 空间的推广,定义了σ1 空间，给出了它的充分条件，并研究了它的基本性质.     

大数据中心的数据备份策略及实现

对大数据中心的数据备份策略及设计进行了详细的阐述，提出了两种大数据中心的数据备份的解决方案。     

基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法

首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上，并建立这些结点的索引表，然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径，这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集，该算法只需扫描事务数据库一次，由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少，该算法可以挖掘中短模式的海量数据，具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能，通过大量的实验数据进行比较。该算法的速度约是Apriori算法的10倍。     

联机增量聚类算法研究

研究了联机数据挖掘系统中的并行和增量聚类算法,并给出了算法伪码。实验表明,联机增量聚类算法相对于传统的Apriori算法具有较大优势,同时证明了增量聚类算法及其联机数据挖掘系统的实用性。     

超市消费行为分析中的增量挖掘系统原型

介绍了一个应用增量更新技术开发的超市消费分析系统原型，源数据库已有的分析模型，对新数据进行增量挖掘，减少了对数据库扫描的次数，提高运行效率，加快了系统的反映速度，符合CRISR-DM模型的要求，具有一个实用的数据挖掘系统的特征．     

动态的 SDN 网络流量模式增量学习算法

针对基于人工神经网络的流量统计特征学习算法在动态适应性和可扩展性等方面尚显不足.提出了一种基于增长型自组织映射(GSOM)的增量学习算法,对软件定义网络(SDN)数据平面交换机的流表统计信息进行持续学习,动态获取网络流量的GSOM神经网络模型.基于DARPA99数据集的实验结果表明:所提出的算法能够通过学习确认安全的SDN流量,获得稳定、可塑的流量模式,对异常流量也有较高的敏感度.