复杂型腔的环切加工

提出了基于离散逼近的二维轮廓偏置计算方法．边界轮廓的离散逼近不仅要满足边界的逼近精度，而且产生的偏置折线要求满足对偏置曲线的逼近精度．在分析了相邻原始曲线交点及其偏置点与偏置曲线交点的几何关系后，提出了相邻偏置曲线裁剪求交的新算法，减少了求交计算量．同时提出了一种基于干涉判别的环分类准则，提高了环分类的正确性     

应用主成份分析法评判湖泊营养类别

采用主成份分析法对１８个湖泊的是总磷、总氮、耗氧量、生物量、透明度进行了分析，并对湖泊营养类别进行了评判。分析结果表明，湖泊营养状态是总磷、总氮，耗氧量、生物量、透明度综合作用的结果，其中总磷的作用最大，其次是总氮。     

离子液体及其在偶联反应中的应用

离子液体易于循环利用从而减少对环境的污染，已从许多实验得到证实。而离子液体中的偶联反应是合成C-C键最有效方法之一，近几年来一直是催化化学和有机合成的研究热点。本文简要介绍离子液体的分类、物理化学特性、合成，及离子液体在偶联反应中的应用。     

数据仓库中数据的粒度划分

数据仓库在决策支持系统(DSS)中起着核心作用,而要创建一个好的数据仓库,构造合适的数据粒度模型是要解决的一个重要问题.通过对数据粒度划分方法的分析,结合实例给出了一个划分粒度级别的新思路,提出了解决不同级别间数据查询效率的基本方法.     

Techniques of Image Processing Based on Artificial Neural Networks

This paper presented an online quality inspection system based on artificial neural networks. Chromatism classification and edge detection are two difficult problems in glass steel surface quality inspection. Two artificial neural networks were made and the two problems were solved. The one solved chromatism classification. Hue, saturation and their probability of three colors, whose appearing probabilities were maximum in color histogram, were selected as input parameters, and the number of output node could be adjusted with the change of requirement. The other solved edge detection. In this neutral network, edge detection of gray scale image was able to be tested with trained neural networks for a binary image. It prevent the difficulty that the number of needed training samples was too large if gray scale images were directly regarded as training samples. This system is able to be applied to not only glass steel fault inspection but also other product online quality inspection and classification.     

一株高产抗菌活性物质链霉菌的初步分类鉴定

对一株土壤中筛选出的可以产抗菌活性物质的链霉菌进行了研究，测定了该菌的抗菌谱，发现该菌株对多种植物病原性真菌及细菌有拮抗作用，但对植物病原性真菌的抑制效果低于植物病原性细菌.通过形态特征、培养特征、生理生化特性及抑菌谱等系列比较，发现该链霉菌菌株与链霉菌属的黑胡桃链霉菌(Streptomyces nogalater)的特征基本相符；通过16S?rDNA序列比对，发现该菌株16S?rDNA与黑胡桃链霉菌的16S?rDNA同源性达99％.根据多项分类原则和系统进化树的构建分析，将该菌株暂归入黑胡桃链霉菌类.     

局部核方法及其应用

核方法是机器学习中一种强有力的学习算法.多个领域的实践表明，通过将领域知识嵌入到核函数中，一般会得到比较好的学习效果. 从微分流形的观点讨论了机器学习中全局信息与局部信息的关系，并提出了一种嵌入局部有意义信息的核方法.文本分类的实验结果表明，与其它几个分类算法相比，它具有较高的性能.     

基于模糊划分的神经网络集成

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.由训练数据的模糊聚类结果,把训练数据划分成相交子集,基于各子集生成集成的个体神经网络.由于各子集所包含的数据和数据的类别各不相同,因而个体神经网络性能和结构存在差异.子集个数确定集成中个体神经网络个数.另外,基于隶属度函数计算公式,提出了个体神经网络输出结论结合方法.理论分析和实验结果表明,此方法对模式分类能取得较好的效果.     

《中图法》(第四版)在ChIN资源导航系统中的应用

从分析ChIN资源导航系统入手,阐述了《中国图书馆分类法》学科聚类标准在化学化工资源导航系统中的应用,并就此提出改进网络分类体系的两点建议:一、把学科聚类从网络分类体系中单独列出;二、设置专业主题词表。     

一种基于序列挖掘的分类系统框架

为了有效地对序列数据进行分类，提出了一种集成分类挖掘和序列模式挖掘技术的分类系统框架(SPACS)．先采用一套约束和裁减策略，为每个分类挖掘频繁序列模式，并将其转换为分类序列规则(CSR)；再利用平均CSR匹配置信度和一个规则匹配算法构建有效的序列数据分类器．SPACS不需要在提取序列的特征后采用传统方法进行分类，可以直接利用从序列数据中提取出的频繁序列进行分类．实验结果表明，对于序列类型的数据的分类，SPACS比传统的决策树和关联分类方法具有更高的分类精度．