轿车车身装配产品结构关系树系统的建立

本文针对我国轿车生产的实际情况，分析了车身装配生产中主要信息的特点，建立了轿车车身装配的产品结构关系树系统的结构模型。并在此模型的基础上开发了相应的软件，使该模型的基本功能得以实用化。     

铁路运输硝酸铵的事故树分析

概述硝酸铵的理化性质和危险性,根据硝酸铵危险特性和国家相关规定,运用事故树分析法分析铁路运输硝酸铵发生爆炸事故的主要原因,提出严格办理危险货物承运手续;严格运输车辆、编组隔离和押运管理;铁路储存、装卸作业区形成相对独立的场所;采用防爆机具装卸;制订应急救援预案等安全对策与建议。     

舰艇作战系统生命力评估

对舰艇在被顶定武器命中的情况下,对作战系统的破坏进行了分析,建立作战系统损伤树和生命力评估模型,并编制程序对某作战系统生命力进行了数值评估。     

一种基于trie的频繁项集发现算法

挖掘频繁项集是关联规则算法中的关键步骤．分析了hash树作为数据结构实现寻找频繁项集的方法，讨论了数据结构trie及其特性，并提出用trie作数据结构实现频繁项集的快速发现。其特点是：不依赖用户定义的支持度阀值；只需扫描一遍数据库；可以快速计算项集的支持度；支持动态数据库。     

几种优美构形的构造

优美形是由D.E.Kunth提出的，本文给出平面上无限条线的优美构形，以及C2r存在优美构形的可能性条件并具体得出C6的优美标法，另外在实射影平面P^2和三维空间E^3上分别对应分析并得出相应结论。     

A New Algorithm for Mining Frequent Pattern

Mining frequent pattern in transaction database,time-series databases,and many other kinds of databases have been studied popularly in data mining research.Most of the previous studies adopt Apriori-like candidate set generation-and-test approach.However,candidate set generation is very costly.Han J.proposed a novel algorithm FP-growth that could generate frequent pattern without candidate set.Based on the analysis of the algorithm FP-growth,this paper proposes a concept of equivalent FP-tree and proposes an improved algorithm,denoted as FP-growth,which is much faster in speed,and easy to realize,FP-growth adopts a modifeid structure of FP-tree and header table,and only generates a header table in each recursive operation and projects the tree to the original FP-tree,The two algorithms get the same frequent pattern set in the same transaction database,but the performance study on computer shows that the speed of the improved algorithm,FP-growth,is at least two times as fast as that of FP-growth.     

网络分解及最大独立集算法研究(Ⅱ)

本文首先分析了一般连通网络的结构特征，发现了网络中具有优化迭代功能的特殊子网络；并对其进行了较深入的研究，提出并论证了求最大独立集的充要条件。进一步的研究发现，此特殊子网络及其邻域，具有相依、相斥的偶对性质；若按某种方式将连通网络划分成两部分，形成网络对集，则较容易看出，此特殊子网络及其邻域，将一个接一个地交叉分布，遍及整个网络．利用这个性质，就可对网络进行充分的分解，而不丢失可行解．在上述基础上，开发出在奇网络中搜索该特殊子网络及求最大独立集的新算法，并对算法的有效性及可靠性，进行了较全面的分析。研究表明，该算法可在时间复杂性O(｜V｜)界内收敛．     

A Fast Algorithm for Support Vector Clustering

Support Vector Clustering (SVC) is a kernel-based unsupervised learning clustering method. The main drawback of SVC is its high computational complexity in getting the adjacency matrix describing the connectivity for each pairs of points. Based on the proximity graph model, the Euclidean distance in Hilbert space is calculated using a Gaussian kernel, which is the right criterion to generate a minimum spanning tree using Kruskal‘s algorithm. Then the connectivity estimation is lowered by only checking the linkages between the edges that construct the main stem of the MST ( Minimum Spanning Tree), in which the non-compatibility degree is originally defined to support the edge selection during linkage estimations. This new approach is experimentally analyzed.The results show that the revised algorithm has a better performance than the proximity graph model with faster speed, optimized clustering quality and strong ability to noise suppression, which makes SVC scalable to large data sets.     

盾构隧道人员进仓作业危险性分析与评价

为有效控制隧道施工中存在的重大危险源,预防、减少生产安全事故,以盾构隧道人员进仓作业为例,采用模糊综合评判法等方法对其主要危险性进行了分析研究和评价。结果表明,该法能较好地解决实践中难以对评价对象进行量化评价的矛盾,并具有较强的可操作性。     

铁路BIM设计系统中的大数据渲染技术研究

研究目的:针对铁路多专业集成BIM设计系统因大数据渲染效率低下出现的响应迟缓和用户界面停滞问题,研发CPU预剪除技术。通过CPU计算剪除一部分不需要渲染的铁路BIM设计模型,减少后续GPU计算需要处理的数据量,优化CPU和GPU的计算负载,达到提升系统运行速度、减少系统响应时间的目的。研究结论:(1)基于铁路BIM模型的空间分布规律,应选择使用R-树空间索引实现CPU预剪除;(2)在大饭铺至马栅铁路线BIM设计实验中,采用基于R-树空间索引的CPU预剪除技术后,铁路BIM设计系统的渲染效率提升幅度达170%~210%;(3)基于R-树空间索引的CPU预剪技术能够有效缓解铁路BIM设计系统中的大数据渲染压力;(4)该研究结果可应用于铁路多专业协同设计领域。