基于粗糙集理论的复方拆方研究

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具，其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策和分类规则．因此，将粗糙集理论引入复方拆方，将有助于从复方配伍的动态性和不确定性的本质上去深入而确切地开展方剂配伍规律的量化研究，从而改变药味与药效之间的分离状态．     

用分类与回归树算法进行人才识别

高校人才的引进对学校的发展十分重要．传统的人才识别方式是考察引进人员的一些定性的指标来进行人才识别，这样难以保证识别结果的全面性、科学性和准确性．给出了一种新的定量的人才识别的方法，它是利用数据挖掘中分类与回归树(CART)的方法为理论基础对人才进行定量的识别，更具科学性．分类与回归树方法利用过去已有的引进人才的经验数据分析提取规则，为以后的人才识别提供合理的、科学的决策支持．     

多维频繁项集计算方法及应用

对多维关联规则中混合维关联规则数据挖掘技术进行了探索，实现了基于多维频繁项集进行多维关联规则数据挖掘的一种实用高效的方法，文中基于多维的频繁项集的挖掘算法主要分为2个步骤，并在高校学生信息系统中给予具体运用．     

图的最大亏格与面度

利用图在曲面上的嵌入特征,特别是面的度的大小,研究图的最大亏格的下界.     

基于统计方法的数据挖掘算法研究

在统计方法的基础上提出了一种根据数据集合本身的统计特性数据挖掘算法．该算法利用数据本身的统计特性对数据仓库中的数据进行分析，在给定重要性比例程度的前提下，经过系列的统计运算，得到简化的数据仓库集，并根据分析得到了数据挖掘算法的流程图．提出了比例大小关系函数，反映了数据自身的统计特性，分析表明：这种算法极大的提高了数据的有效水平。     

基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型

为有效解决分布式攻击,提出了基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型.将多传感器数据融合与数据挖掘技术应用到分布式入侵检测中,可连续和全面地提供网络攻防战场环境态势的综合评估.     

一种基于关联规则的数据挖掘算法实现与应用

对Apriori算法加以改进,提出了一种更高效的关联规则挖掘算法,在扫描数据库的同时把支持每个项目的事务都标记出来,采用一种新的方法来计算候选项目集的支持度.该算法只需对源数据库进行一次扫描,就可以找出所有的频繁集,具有很高的效率.     

简单图含有完全子图的一个充分条件

从生活中的一个问题出发,运用图论知识进行了分析,得到了结论,并且对结论进行了推广 得到了在一般情况下简单图含有完全子图的充分条件 并且,在度数要求方面,这个结果是最佳可能的     

单泵与储料罐组合的深海采矿输送设备

根据软管采矿系统对输送设备的要求,研究出由储料罐与高压水泵组合而成的新的输送设备,其原理为:首先采用高压水泵对海水加压,然后采用储料罐将矿石加入到高压水中,通过高压水将矿石从海底输送到海面.根据两相流理论和Bernoulli方程,建立了储料罐与高压水泵组合输送的水力输送设备的设计理论体系.对输送系统的参数进行计算分析可知,对于矿石体积分数为7%～12%的流体,1 000 m深海采矿中试输送系统的水泵扬程为100～150 m,3 000 m深海采矿输送系统的水泵扬程为400～450 m.由储料罐与高压水泵组合而成的矿石输送系统简单,避免了矿石颗粒与水泵直接磨损,适用于深海采矿软管输送系统.     

复杂电路中独立回路选择的新方法

利用图论思想方法,讨论了复杂电路中独立回路的选择,提出了断圈、避圈选择独立回路,使用实践表明:此方法适用于任何复杂电路的独立回路的选择.