基于贝叶斯网络的停车收费政策评价

应用K2算法和贝叶斯参数估计方法,进行了贝叶斯网络的结构和参数学习,建立了停车行为分析的贝叶斯网络。应用连接树传播算法推断停车费率影响下的停车开始时间、停车时长和停车场类型等选择行为的变化,预测停车收费政策的实施效果,评价政策的可行性.结果表明:随着停车费率的提高,停车者更趋向于选择短时间停车;对不同时段和不同停车场类型实施不均衡收费制度,即高峰停车费率大于非高峰停车费率,路内停车费率大于路外停车费率,可以促使停车者选择非高峰时段停车和路外停车.     

蕴含K1,4+P2的可图序列

本文刻划了蕴含K1,4 P2的可图序列,其中K1,4 P2是向完全二部图K1,4添加一条被剖分的边后构成的简单图.     

工艺参数对Al-Zr中间合金中初生Al3Zr相的影响

以Al-K2ZrF6为反应体系，采用Al热还原法，研究了不同工艺参数对Al-Zr中间合金凝固过程中初生Al3Zr相的形貌、尺寸、数量及分布状态的影响.结果表明:随着熔体反应温度的增加，Al3Zr晶体的形貌由小块状逐渐长成长条状，尺寸增加，数量减少；当温度低于1000℃，晶体呈现小块状；温度高于1000℃时，晶体呈现长条状；温度为1000℃时，晶体呈现块状和长条状的混合态.与使用铁模相比，采用耐火材料模时，Al3Zr相尺寸增大，数量减小.随着K2ZrF6加入量的增加，Al3Zr相的体积分数增多，尺寸更细小，分布更均匀.     

基于重心的逻辑函数K图和gj图的转换

介绍了逻辑函数的最大项展开式和COD展开式及其图形表示，提出函数K图和gj图的重心的概念，并以此为基础讨论了基于重心的函数K图和gj图之间的转换方法．     

基于K叉树的优先队列

本文提出一种基于Ｋ叉树的优先队列的算法,通过建立Ｋ叉树堆的数据结构,从ｎ个元素中得到ｍ个元素的优先队列,其算法的最坏时间复杂度为$Ｏ（２ｍlog_2＋ｎ)$．本算法是基于二叉树堆的优先队列算法的推广,并具有较高的运算效率．     

配合法制备K4Nb6O17及其光催化活性的研究

通过配合法合成了铌酸盐K4Nb6O17,采用X-射线衍射、扫描电镜等对K4Nb6O17进行了结构和形貌表征.在I-为电子给体、RuO2为助催化剂的情况下,研究RuO3-K4Nb6O17在波长约为360 nm紫外辐射下分解水的产氢活性,讨论了制备温度和I-离子浓度对K4Nb6O17光催化分解水产氢活性的影响,且对配合法与高温固相法制得的K4Nb6O17进行了光催化性能的比较.研究发现,在I-浓度为15 mmol/L,pH=10以及波长约为360 nm紫外光照射条件下,配合法制备的RuO2负载量为0.5%的K4Nb6O17光催化产生氢气的最大速率为1 090 μmol/(L·h).     

有限交换群的整群环的极大序及其相对K1-群

对有限循环群和有限基本p群讨论了它们的整群环ZG在QG中的极大Z序Γ的具体形式,并利用这一具体形式证明了当n=1时典范同态εn∶Kn（ZG,｜G｜Γ）→Kn（Γ,｜G｜Γ是同构映射.     

关于K2OF的pn-rank公式

使用Browkin的方法,将Browkin关于MilnorK-群K2OF的2-rank公式推广到P^n-rank的情况（p为素数,n≥1为自然数）,从而得到了代数数域F的P^n-rank公式,其中F包含P^n一次本原单位根。     

数据挖掘中K-均值聚类算法的缺陷及工作效率改进的实验研究

K -均值聚类算法在当前提取数据挖掘的聚类分析方法中已经取得了一定的成就,为了进一步改进其在数据预处理及神经网络结构中的应用,文中对算法进行了缺陷研究,主要做了以下几个方面的工作：对K-means算法进行了思路及算法主要流程分析;得出K-均值聚类算法存在简单、迅速、结果簇密集、簇与簇之间区别较为明显等优点;分析得出算法存在与处理符号属性的数据不太适应、必须事先给出k值(想要生成的簇的个数)、对“噪声数据”以及孤立的点数据有较大影响、需要不断计算更新调整后的新聚类中心等缺点。在实验验证中结果得出：聚类结果可知,选取不同的值初始值对聚类结果的影响很小;如果聚类数据集迭代次数较多时,可以尝试着改变其数据的输入顺序;变动数据集的输入顺序,会直接影响聚类结果。实验结果对于K-均值算法的工作效率提高了具有明显的参考价值,这一研究对于数据挖掘技术的改进具有一定的意义。