数据库技术发展的回顾与展望

对数据库技术的发展作了回顾和展望，肯定了第一代数据库的开创性和第二代数据库的基石作用，着重展示了当代数据库技术发展的主要动向，并从对分布或数据库、知识库、面向对象的数据库和多媒体数据库的分析中，探讨了未来数据库发展的基本趋势。     

价格关联模型和价格体系改革

本文用投入—产出原理研究价格体系和价格体系改革,建立一个价格关联模型用以描述重要经济变量与价格之间的联系,用模糊聚类的方法对国民经济的主要变量作分类.价格改革的难点是:为防止由工资或原料成本推动的通货膨胀,保持当前的生活水平,使新的利税率向量与目标利税率向量的差别最小,哪一类部门应提价,价格和工资的增幅该多大?混合使用本文模型和常用统计方法,难题得以解决.     

跨流域水电站群补偿调节的递阶多目标控制

本文应用大系统多目标优化理论和方法,建立了跨流域水电站群补偿调节优化的数学模型,提出了两级的多目标控制及其应用对偶分解得到了多级计算结构,在求解子问题时,应用了逐步优化算法。以四川省大渡河、雅砻江六个水电站计算为例,验证了模型及方法的可行性,并得到了对水电站群最优规划具有实际意义的成果。     

自组网络的分簇算法

当自组网络（ad hoc）的规模增大时，控制分组在网络中的传输急剧增多，这大大降低了路由和转发的性能．分簇是提高ad hoc网络可扩展性的重要手段．针对已有分簇算法的缺陷以及静态和动态ad hoc网络的特性，分别提出了新的静态分簇算法SACA和动态分簇算法DACA．其中SACA算法将分簇数量减小到已有算法的大约一半，但不增加簇成员数量，提高了分簇效率，减少了分簇时间；DACA算法将簇间的公共节点数目大大降低，从而有效降低了分簇结构的维护开销，提高了网络运行的效率、路由和转发性能．     

分级移动IP网络性能算法的研究

基于移动IP协议和性能代价分析,提出了一种分级移动IP性能的改进算法,并推导了一系列的性能代价表达式.通过对仿真结果的分析,得到了在不同条件下提高分级移动IP性能的参数配置.此外,还用递推的方法找到了最优化的区域网络规模,这种优化方法对移动IP网络规划有重要的理论意义和实用价值.     

自组织特征映射网络的分析与应用

数据挖掘的方法主要包括检索和分类两类,而各自都有缺陷。针对这些缺点提出先利用自组织映射的方法对采集的数据进行聚类和可视化,获得一些关于采集到的数据的初步信息。自组织映射法的目的是一个将高维数据非线性的投到一个预先定义好的二维拓扑中。它通过竞争学习的方法达到了降维、聚类、可视化的目的。     

自组织竞争人工神经网络在聚类问题中的运用

本章以自组织竞争人工神经网络为工具 ,对全国各省的公路交通运输发展现状水平进行了聚类分析。此分类对各省发展制定下一阶段发展战略具有一定的全局指导性。通过直截利用人工神经网络中的工具箱函数 ,进行编程 ,能迅速得到正确、简明的结果 ,说明了自组织竞争型人工神经网络用于解决分类问题的正确性     

车辆导航中一种改进的路径优化算法

针对车辆定位与导航系统中的最优路径规划中存在的问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用双向A*算法和地图分层搜索技术减小搜索空间,采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了算法的执行效率.仿真试验的结果证明了该算法的优异性能.     

基于重用的用例层次模型与应用

扩展了Regnell关于用例层次模型的研究,提出了一种基于重用的用例层次模型.该层次模型将用例的描述分为3个不同的抽象层次:服务层、结构层和事件层.按照UML规范,定义了各层有关元素间的关系,给出了由扩展巴科斯范式定义的用例描述规范及相应的图形表示.该模型解决了Regnell采用纯图形方式描述用例时不能处理用例间的包含、扩展和泛化关系的描述问题,易于实现不同系统间、不同用例间和用例内部对用例描述的重用.同时,采用该模型还可以避免纯图形方式下难以采用自动工具支持用例描述的修改和验证等问题.在Drawlet框架下,设计了该模型的用例建模和重构原型工具.     

Isomap在基因表达谱数据聚类分析中的应用

基因表达谱数据的聚类分析对于研究基因功能和基因调控机制有重要意义。基于非线性降维算法等容特征映射 ,提出了一种新的大规模基因表达谱数据聚类算法 ,该方法改进了样本向量之间的距离度量 ,用测地距离代替传统的欧式距离 ,有助于挖掘高维数据内在的几何结构。将该算法应用于两个公开的基因表达数据集 ,并用一种新的评价方法Normalized Cut将聚类结果与其他聚类方法的结果进行了比较。结果表明 ,该文的聚类算法优于其他聚类算法 ,聚类结果具有明显的生物学意义 ,并能对数据的类别数作出较好的预测和评估