南充市城区大气颗粒物分布规律的探讨

通过对南充市城区大气颗粒浓度的监测与分析，得到了该市城区大气颗粒物浓度的时空分布规律，并分析了形成的原因。     

抗生素筛选模型的建立

为节省筛选抗生素的工作量，减少重复筛选率，本实验以常规筛选模型中的指示菌为出发株，经物理化学诱变，筛选出七支突变株，它们对临床上最常用的β内酰胺类、四环素类、氨基糖醇类，大环内酯类和多烯大环内酯类抗生素敏感性显著不同，可构成一抗生素筛选模型。经检验证明通过这一模型能初步判别微生物所产抗生素的类群。     

一种改进的关联规则增量式更新算法

在支持度和置信度不变的情况下,随机或偶然向数据集添加数据记录会导致关联规则的变化.在FUP算法的基础上给出了一个改进的增量式更新算法,本算法在充分利用先前关联规则的基础上极大的减少了扫描原数据集的次数,与FUP算法相比极大的减少了算法运行时间,并实验验证了算法的优越性.     

包头市昆都仑河橡胶坝工程消能防冲设计

简要介绍了包头市昆都仑河橡胶坝工程消能防冲设计,分析了橡胶坝工程设计中过坝洪水流态及设计流量的选择问题。     

垂直向上横掠水平管束两相流型的实验研究

在小质量流速和流动沸腾条件下,对R134a工质垂直向上横掠水平光滑管束的汽液两相流型进行了实验研究,实验的质量流速范围为4~25 kg/(m2.s),质量干度范围为0.02~0.90.通过可视化观察,发现泡状流、块状流和环状流等3种流型.对汽液两相流的压差波动信号的功率谱特征进行分析的结果表明,压差时域信号的功率谱密度可以客观地鉴别泡状流、块状流和环状流3种主要流型.     

基于数据流的频繁集挖掘

针对数据流特殊的数据类型,提出了一种新的数据流挖掘算法.该算法引入了一个全新的优化方法,将边界集和频繁产生集结合起来.频繁产生集是频繁集的一种无损简缩表达方式.它所包含的模式数量比频繁集所包含的模式数量小若干数量级.边界集是频繁产生模式和其他模式之间的边界,通过观察边界集的变化可以生成新的频繁产生模式.实验结果表明,该算法的性能有明显的提高.     

基于数据挖掘的金融时序频繁模式的快速发现

针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点,利用数据挖掘的思想和工具,提出一种金融时间序列模式快速发现算法.与传统的预测算法相比较,该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高,不基于任何假设,能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式,经过模式匹配后,可以用于金融时间序列的分析与预测.以实际汇率数据为例,证明了该算法的有效性.     

基于Web的教学质量评估系统的设计与实现

运用动态网页ASP技术和模糊综合评判原理，在校园网环境下设计并实现了基于web的教学质量评估系统。     

基于电子商务的Web数据挖掘研究

随着Web技术的发展，开发电子商务网站成为一种新的营销模式，在保证产品质量的前提下，增加用户的点击率，提高商品销售率是企业提升竞争力的关键。Web挖掘正是应用数据挖掘的方法通过对Web页面内容、页面之间的结构、用户访问的信息等各种数据进行分析和挖掘发现潜在的、有用的知识的过程，帮助决策者更加准确地获得商品的销售信息和客户信息，使客户在短时间内完成商品的浏览、搜索以及订购。     

主对角线全为零的置换模式矩阵的惯量

文章在给出主对角线全为零的置换矩阵的惯量基础上，利用代数学相应的基本原理和方法并结合组合数学的研究思路进行了充分分析和论证，从而解决了相应置换模式矩阵的惯量问题。