平面曲线离散点集拐点的快速查找算法

采用几何的方法，提出一种确定平面曲线离散点集拐点的快速算法，该算法结构简单、计算效率高，而且可以快速确定平面参数曲线离散点集的拐点。     

对Apriori算法的进一步改进

介绍了关联规则挖掘的情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法和Apriori-1算法进行深入研究，提出了Apriori-2算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

最大独立集算法

本文提出了网络中的一种特殊结构－负包络图。原来是它包含了网络的最小截，因而制约了网络的最小流量。研究表明，负包络图也是关于网络最大独立集的充要条件。本文以既有的最大流算法为手段，利用这个充要条件，给出了偶网络上求最大独立集的有效算法，而且也给出了在奇网络上求最大独立集的递归算法。     

求邻接地集的一个有效算法

本文提供了求最大邻接对集的有一个有效算法，并指出此算法可以求图的最大亏格。     

对APriori算法的一个改进

介绍了关联规则挖掘的研究情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法进行深入研究，提出了Apriori—1算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

有限元分析中刚度阵组集的并行算法

提出了一种有限元分析中刚度阵组集的并行算法，该算法为完全导步算法，适合于紧耦合式和松散耦合式ＭＩＭＤ型并行机。经分析，该算法具有较理想的加速比。     

基于粗集理论的决策规则约简算法的研究与应用

粗集理论是一种新型的数据挖掘方法，其中约简是它的重要概念．粗集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下，通过属性约简和值约简，导出问题的决策或分类规则．本文不同于目前将属性约简作为决策规则挖掘的重点，而是在属性约简的基础上又进一步提出了值约简算法，大大提高了规则的挖掘效率．该算法对原有算法进行了改进，最终可获得更简的决策规则．实例分析表明了该算法是较优的、有实用价值的．     

甩箱模式下考虑多箱型任务组合的集卡调度优化

针对甩箱模式下港口堆场与内陆腹地间多箱型任务组合的集卡调度问题，本文根据运输过程中集卡剩余箱位随集卡执行任务动态变化的特点，考虑不同箱型任务需求与集卡当前状态的匹配，以集卡的启用、行驶及等待过程的成本最小化为目标，建立混合整数规划模型。并根据模型特点设计基于不可行弧过滤策略的蚁群算法，以提升算法性能。利用Solomon标准数据集 随机生成任务类型比例和规模大小不同的算例进行数值试验，试验结果证明了模型的正确性与算法的稳定性和有效性，进而对比了甩箱模式与传统模式下的总成本。结果表明：相较于传统模式，甩箱模式下集卡的运输总成本平均减少了45.10%；当任务规模越大时，两种模式之间的成本差距越大，显示了甩箱模式与港口多箱型集疏运任务运输作业结合的显著优势。     

基于图搜索策略的车站信号操作集自动生成算法

结合铁路站场平面科和控制台盘面布置图的知识表示方法，应用图策略研究车站信号操作集的自动生成算法并给出了实例结果，另外，给出了ｎ维按钮操作序列、正常操作集和非正常操作集等的数学定义。     

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提出了一种基于粗集理论预处理数据的神经网络交通事件自动检测算法.首先简单介绍T数据挖掘技术中的粗集理论，然后说明了算法的原理、计算步骤以及所用的神经网络模型，最后为检验算法的有效性，时MATLAB编制的仿真程序的生成试验数据做了较充分的仿真试验.试验测试结果表明了此方法的有效性.