相对论粒子在晶格中相关散射

本文采用与粒子运动纵向分量相同的坐标系来考察相对论粒子同晶格原子相关碰撞及其量子辐射。通过相对论变换,使三维运动问题转化为两维问题(轴向沟道运动)或一维问题(面沟道运动),从而大大简化了计算步骤,并以几种典型的相互作用势,讨论了沟道轻粒子在晶格中运动时束缚态之间的跃迁。用Moliere势计算出MeV电子在晶格轴向沟道中运动时发射与韧致辐射不同的量子辐射谱的特征,与实验结果相当符合。     

Regularities of formation and lattice distortion of perovskite-type compounds

Based on 489 known perovskite-type complex oxides and a number of other type complex oxides, the pattern recognition-atomic parameter method is adopted to find regularities of the formation and the lattice distortion of the perovskite structure. It has been found that the restriction on Goldschmidt's t factor constitutes only a necessary but not a sufficient condition to form perovskite-type compounds. A more effective mathematical model, which can precisely sum up the regularities of the formation, the lattice distortion,and the cell constants of known perovskite-type compounds and reliably make corresponding predictions on unknown compounds, can be set up by integrating multiple atomic parameters such as ionic radii, ionic valency, and Basanov's electronegativity of constituent elements. Based on it, an intelligent database has been implemented. Its prediction accuracy is tested by eight newly discovered perovskite-type compounds such as Eu(Mn0.5 Ni0.5)O3, etc. (they are not included in the database during the test). The prediction resuits are in agreement with experimental facts.     

基于有向图的关联规则算法

提出了一种基于有向图的关联规则挖掘算法，采用了垂直二进制位图映射数据库，根据垂直二进制位图来生成有向图，将频繁项的二进制位串作为有向图的权值，通过分析有向图生成最大频繁项集，并给出了最大频繁项集挖掘算法的优势。     

非离子表面活性剂溶液自聚集行为的Monte Carlo模拟

用MonteCarlo方法模拟了非离子表面活性剂溶液形成胶束的情况。考察了链长、分子间相互作用能对表面活性剂的聚集能力、聚集形态的影响。模拟结果显示:尾基-溶剂间、尾基-尾基间的作用能越大,越易形成胶束,所对应的临界胶束浓度(CMC)越小,而头基-溶剂间的作用能对胶束的形成影响不大。CMC随表面活性剂链长的增加而降低。胶束在溶液中的形成过程经历了形成大胶束→大胶束分散为小胶束→小胶束再长大的过程。     

关联规则挖掘的算法分析

在分析了关联规则挖掘的算法后，将其应用于某高校科技论文数据库中，挖掘高校教师各职称成次、学历成次与所发表的科研论文数量、档次间的关联规则。掘出该校教师具有博士学位或硕士学位的教授中，在一个聘期内发表在中文核心期刊以上的论文数量为8篇的支持度为15％的置信度是77％等六项强规则。挖掘所得的规则为人事科研部门进行职称考核、评聘、科研管理等工作提供数量依据，便于量化管理。     

知识发现技术在政府决策支持系统中的应用

基于知识发现的政府决策支持系统的开发能够为政府做出更合理、更科学的决策提供数据支持。讨论了政府决策支持系统的特殊性,分析了知识发现的系统架构,介绍了基于关联规则的知识发现与数据挖掘技术,提出了用Apriori算法进行政府决策支持系统开发的思路。     

关键词检测系统中废料模型技术的研究

关键词检测是语音识别中一个重要的研究方向．关键词检测技术的重点之一就是代表非关键词语音的模型，不论识别系统的方法怎样，大部分是采用废料模型的，而废料模型的结构和类型对整个系统的性能有很大的影响．提出了一种基于音节格的废料模型．实验表明，与传统的基于音素类的废料模型相比，关键词的检测率有了很大的提高．     

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.     

一种自然语言理解语法分析器的算法实现

自然语言的理解是人工智能研究的重要分支,主要是研究其语法知识、语义知识和语音知识三方面,尤其是对语法知识中的文法规则的研究已相当成熟.介绍了语法分析的各种主要方法,分析了语言组成结构的各种词汇关系,利用DELPHI语言编写了一种自顶向下的语法分析器程序,并通过具体的事例验证了该算法的正确性.     

一种高效挖掘关联规则的算法研究

在对经典的关联规则算法进行了分析后,通过引入多维链表结构,提出了利用事务集合匹配运算和链表操作高效地挖掘关联规则的算法ARM LL.实验结果表明该算法是可行的,并具有较高的效率.