粗糙集结合BP神经网络的数据融合方法研究

在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究了基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的数据融合方法。先利用粗糙集对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了BP神经网络的规模,提高了融合系统的识别率,进而提高整个融合系统的效率。与传统的神经网络融合系统进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。     

基于区间相容技术与GA的测试数据自动生成方法

针对测试数据自动生成完全依赖约束集求解问题（Constraint Solving Problem，CSP）进行求解会导致耗时较大甚至求解不出最终测试用例，以及采用动态GA算法又无法确定变量的最初论域空阃，首次将基于CSP求解与GA的动态算法进行了有机结合，摒弃了二者固有的缺陷，吸取了静态算法对变量论域空间削减速度快的优点。采用eBox区间相容削减标准，过滤变量的论域空间，并在经过削减的空间上采用GA搜索算法自动产生测试数据，应用常变量的逆向推导技术、表达式直接遗传等技术，大幅度地提高了测试数据的生成速度。     

信息系统数据迁移方法研究与应用

目的研究当信息系统在数据结构、数据或数据库管理系统改变时数据自动迁移的方法和技术。方法提出一种通用的数据迁移新方法,并设计了通用数据导出格式。结果对于正在开发的信息系统和试运行的信息系统能够在保留现有数据的前提下自如地修改数据结构,对于成型的信息系统可自动生成数据结构和数据的迁移。结论所提出的方法在多个信息系统的开发中被证明是实用和有效的。     

基于FPGA/CPLD的光纤陀螺仪的温度信号采集

介绍了一种光纤陀螺仪（FOG）的温度信号采集方案，该方案利用可编程控制器件（FPGA／CPLD）同模拟开关相结合实现了对多路陀螺温度信号进行轮换采集和处理，对传统数字信号处理必须采用多路并行采集电路的方法加以改进．该方案稳定性高，造价低，灵活性强，并已运用到实际，取得良好效果．     

决策树技术在汽车销售中的应用研究

利用sq l server analysis service建立轿车市场营销分析的数据仓库模型,在此基础之上,利用决策树分类技术,对汽车贸易企业的轿车销售历史数据进行分析,得出客户数据的分类规则,分析出潜在客户共同的特点;针对这些特点,采取相应营销决策,提高营销的针对性和成功率。     

模式映射以及表达

模式匹配是数据集成、模型管理等数据库关键领域的基础问题。目前，大多数的研究集中在如何发现有效的元素匹配对，模式匹配的结果用映射来表示。映射的形式化的定义和表示还没有得到有效的研究。这里讨论了复杂的模式匹配，给出了映射的一个形式化的定义，提出了一个表示映射的框架。最后，利用数据集成来解释了如何利用这个映射的框架。     

基于D-S证据理论的多源遥感图像目标数据联合关联算法

以遥感图像目标识别结果为主,结合卡尔曼滤波器获得的目标运动状态估计结果,提出一种基于D-S证据理论的目标数据联合关联算法.蒙特卡罗模拟实验结果表明,该方法稳定性较强,适合于对海上船舶等遥感图像目标的持续跟踪.     

在．NET平台下搭建分布式系统

为使应用软件创建、维护和升级更加方便，分布式程序设计成为软件业的主流，．NET给予了分布式程序设计人员以最大的支持。在．NET平台下不仅可以利用已有的COM和COM＋，还有诸如Web Services和Remoting等全新的技术，使系统集成更加方便快捷。实践证明，．NET可以把这些技术很好地结合起来，提高了系统的性能。     

基于平行坐标技术的关联规则可视化模型

数据挖掘可视化是数据挖掘过程中的重要组成部分.通过交互式数据挖掘可以增强挖掘结果的可理解性和可信度.平行坐标技术是数据挖掘可视化技术中的一个重要技术之一,该文在这种技术的基础上,提出了一种基于此技术的关联规则的可视化模型及显示方法.在最后对现有的关联规则的可视化方法进行了比较,论文中提出的显示模型在海量多维规则的显示和交互式操作上表现较为突出.     

自组织神经网络在CRM中的应用

提出了一种利用自组织神经网络来进行海量数据的挖掘和分类归纳的方法,该网络实现简单,反应速度较快,而且分类准确,冗余性强,对企业决策具有指导意义.