基于Java手机和无线网络的物流车载货物信息实时查询系统的研究

针对当前物流行业中物流车载货物信息不能实时获取的问题,提出集成现有的物流系统,使用Java手机和无线网络实现物流车载货物信息实时查询系统,并通过现场应用实验,验证了该系统的可行性。     

知识网格辅助产品创新平台及其关键技术

探索了如何在知识网格环境下实现支持产品的创新设计;提出了基于创造性解决问题理论(TRIZ)和本体的创新知识查询平台框架,并且分析了其实现的关键技术为面向产品创新的知识本体、语义注册和基于技术矛盾矩阵的查询等.为知识网格环境下,建立面向产品创新设计的知识供应软件系统奠定了基础.     

数据流管理系统关键技术研究

传统数据库系统用于需要持久稳固的数据存储和复杂查询的应用,然而近几年许多的应用证明这种数据模式和查询范例是不适合的,如传感器数据位置跟踪、工厂装配线管理、金融证券管理、Internet流量监控、Web使用日志、电话呼叫记录、和事务日志的在线分析等,在这些应用背景中信息按照数据值序列的形式自然产生,都需要及时地处理大规模的潜在快速的异步的数据流.本文回顾近来数据流管理系统领域的相关工作和流项目的研究情况;分析了连续查询处理的新需求和挑战;重点研究包括数据模式,系统结构,连续查询语言,调度方法,相关算法和查询评价等关键技术.     

基于本体的电力系统异构数据查询机制

随着电力企业信息化进程的不断推进,大量信息管理系统被应用于各种业务中,造成这些系统间存在异构数据,难以共享,甚至还存在各种语义冲突,影响数据的挖掘和分析.为此,提出了一种利用本体技术对电力企业内部的异构数据源进行融合的综合查询机制,可以有效解决电力企业内部数据源的语法和语义异构问题,把来自于各部门的多个数据源进行整合,为数据分析系统提供统一的数据查询接口.实验表明,该机制能够有效消解异构数据源之间的语义冲突,为数据集成提供基础.     

CNGM:一种新颖的候选网生成算法

提出一种新颖的候选网络生成算法,并提出完全元组集图的概念,该算法通过预处理完全元组集图,建立候选网络索引;利用关键词的非自由元组集名字来查找候选网络索引得到候选网络.本算法使得候选网络的生成利用索引来完成,理论分析和实验结果表明:该算法大大减少了候选网络的生成时间,提高了关键词搜索的效率.     

一种改进的Apriori算法的研究

针对关联规则挖掘中Apriori算法的不足,提出了一种改进算法。该算法使用完美哈希函数,优化的事务压缩技术,分组查询计数和直接产生候选项集的技术来挖掘频繁项集,从而提高了算法效率。最后,通过对两种算法进行性能比较,验证了改进算法的优越性。     

EMV、EOL和EUV理论在风险决策中的应用分析

文章简要介绍了最大期望收益决策准则、最小机会损失决策准则和最大效用值决策准则,将它们应用于风险决策案例并进行分析,最大期望收益决策准则和最小机会损失决策准则结论基本相同,二者与最大效用值决策准则结合使用,可使决策更为合理.     

多关系关联规则挖掘中的隐私保护

分析了经典关联规则挖掘及相关的隐私保护等问题,同时研究了多关系关联规则的刻画和挖掘问题.通过重新定义查询模式,改进了Warmr方法,使查询模式支持“频繁查询模式的子模式也必然是频繁的“这种Apriori特性,进而将其移植到多关系规则的挖掘过程,从而加快规则的挖掘.研究了有针对性的敏感规则的挖掘方法,通过挖掘包含敏感信息的所有频繁查询模式,从中导出所有能够导致信息泄露的敏感规则;为了平衡数据可用性和安全性之间的矛盾,通过隐藏所有敏感规则中公共关系的元组,在保证规则隐藏和数据安全的同时,降低了对数据可用性的影响.     

中外合资建设水厂的投资收益与风险评价模型

如何评价投资收益与风险事关项目的成功。在供水定价模型的基础上,建立了投资收益和风险评价模型,并对投资风险进行了估计。     

个人投资者情绪对股票收益影响的实证研究——基于A股市场

相对于B股和港股市场,A股市场的投资者准入条件较为宽松,投资者样本更加丰富,因此基于A股市场来研究投资者情绪对股票收益的影响更具有代表性。本文选取换手率、市盈率、成交量、新增开户数和投资者信心指数,借助主成分分析法构建投资者综合情绪,并通过Granger因果分析检验表明:股票收益能够对投资者情绪产生影响,但只有积极的投资者情绪才能对股票收益产生影响,消极的投资者情绪并不能够对股票收益产生影响。这对于投资者学习投资理论进行理性投资,监管部门履行好自己的职责具有重要启迪意义。