含有负斜率直线可逆循环的温度-熵图

在含有负斜率直线的可逆循环中，热的迁移方向不能从P-V图上直接看出来。用T-S关系对其进行讨论，画出T-S图，根据熵的变化，可以直接知道热的迁移情况。     

基于封闭项目关联规则集压缩方法

 关联规则挖掘能使我们发现数据库中大量项目与项目之间的相关关系,但是用传统关联规则生成方法所生成的规则一是数量庞大,二是其中包含许多具有相同意义的规则,这必然对用户理解和提取信息带来干扰.通过求封闭项目集大大消减了频繁项目集数量,再由封闭项目集构造一种新的存储机制——-近似格,基于近似格可以得到冗余度较小的关联规则,从而提供用户简洁紧凑又无信息丢失的关联规则集.     

商品毛利对营业杠杆作用的分析

讨论了营业杠杆受到销售量和单位毛利的影响,以及营业杠杆系数在不同区域上的取值.通过营业杠杆系数的综合分析得到销售量和单位毛利对企业收益作用的规律,发现增加单位毛利是提高企业经济效益的一种有效途径.     

浙江金华北山木本植物群落的DCA排序

调查了浙江金华北山38个样地的38种主要树种的生态重要值,应用除趋势对应分析方法(detrended correspondence analysis, DCA)对该地区的木本植物群落类型进行了定量分析.结果表明,浙江金华北山存在11个比较典型的群丛,它们分别为:黄山松(Pinus taiwanensis)群丛、马尾松(Pinus massoniana)群丛、锥栗(Castanea hennyi) 木荷(Schima superba)群丛、木荷 苦槠(Castanopsis derophylla)群丛、马尾松 木荷群丛、枫香(Liquidambar formosana) 马尾松群丛、枫香群丛、香樟(Cinnamomum camphora)群丛、马尾松 短柄抱(Quercus dlandulifera) 杜鹃(Phodedendron sinsii) 木荷群丛、木荷 马尾松群丛和马尾松 黄山松群丛.分析了11个群丛的成员组成及其与环境间的关系,计算了它们的物种多样性指数.     

分布式数据库约束性关联规则挖掘

针对分布式数据库和约束条件的特点,提出了2种在分布式环境下挖掘约束性关联规则的有效算法,即基于Apriori算法的DMAIC算法和基于频繁模式树的DAMICFP算法.此外,进行了实例验证和测试分析,指出了这2种算法各自的优缺点及适用条件.研究结果表明:DMAIC算法可靠性高,通信协议简单,适用于对通信性能要求不高的分布式数据库;DAMICFP算法执行效率高,通信性能好,适用于对通信性能要求较高的多项目分布式数据库;这2种算法均能有效地解决分布式挖掘约束性关联规则的问题.     

复杂性科学,整体规律与定性研究

研究复杂系统要探索整体规律。本文指出：为此，需要对定性研究予以适当重视。文中给出一个表达式（E）：S（∑i=1^n 1i）=E（n）。即自聚集、自组织，演化发展到新层次。此式用以描述复杂系统的结构形成及动态行为。还对其中“自聚集”的概念给以着重阐述。又分析了聚集的量对系统功能的影响，并给出表达式（C）：11＋12＋…＋1n〉en^2。然后，从生物、自然界、社会、工程等不同领域，解释可用（E）式概括的一些规律性现象；还从复杂系统的观点并借助（E）式讨论了对“从量变到质变”的进一步认识。最后，将复杂系统的自相似结构与分形自相似结构对比，指出一类复杂系统其结构的形成实质是由简单规则多次重复而来，即复杂寓于简单，且聚集、组织，再聚集、再组织……即（E）式多次重复，是形成一类复杂系统结构的基本规则。     

基于混合遗传的粗集理论在工期目标实现中的应用

提出了一种基于混合遗传算法的相对约简算法,把模拟退火融入到遗传算法中形成混合遗传算法,提高了遗传算法的优化效率,并用这种混合遗传算法寻求最小条件属性集及最小属性值约简.并把该算法引入到工程管理中,提出若干条决策规则,工程管理人员按照这种决策规则进行施工过程的管理,确保在预定时间内完成工程任务.如果对整个施工过程的每道工序都提出决策规则,就可以实现施工过程的智能化管理.     

一种区间值聚类的数据挖掘方法

提出了一种区间值聚类的数据挖掘方法。该方法首先将数据库中的数据按照属性进行聚类,将它们划分为若干区间,对于同一区间中的数据赋予相同的编号,以此处理直至数据库的最后一个属性。在完成这种转换后即可使用关联规则的挖掘方法。该方法与传统的数据挖掘方法相比更加符合实际。大量的仿真数据集和真实数据集的实验结果表明该算法是有效的。     

强计算条件下判断矩阵的优选分析

针对AHP中对判断矩阵的研究大多侧重于一个判断矩阵的不足,以强计算为基础,通过计算大量矩阵的一致性比例、期望判断阵、特征值、关联度等方法,对多个判断矩阵进行比较分析,从中选择满足一致性要求的判断矩阵,并进行优化,使其包含较多的原始信息。最后通过实例,介绍了这种优选方法的基本步骤,验证了该算法的有效性。     

几种简化联合概率数据互联算法性能分析

针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。