扩展奇偶规则的元胞自动机模型和分析

对奇偶规则的元胞自动机模型，进行了大量的计算机实验，引入Hamming距离和总密度关联，并对其演化作了数据分析．通过对奇偶规则的元胞自动机的研究，提出了一种扩展奇偶规则的元胞自动机，对它的演化规则进行了研究，并对这种模型的Hamming距离和总密度关联也作了深入的讨论和计算机模拟．     

隧道施工水体污染的集对分析及生物测试验证

隧道施工不可避免会造成水体污染,应用集对分析法对隧道施工前后周边水体进行评价,得出各水体受污与否及水体质量的优劣顺序,为施工单位针对性治理污染提供理论依据,同时用生物测试法对集对分析的结果进行验证。     

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．     

择一定理及向量优化问题的Benson真有效性

在局部凸Hausdorff空间中，引入了近次似凸集值映射，建立了近次似凸集值映射下的择一定理．最后，获得了近次似凸集值映射向量优化问题标量下Benson真有效性的一个性质．     

一种杂波环境下的多传感器多目标数据关联算法

研究了多传感器多目标的数据关联问题，提出了杂波环境下多传感器多目标跟踪的极大似然关联算法．算法中考虑了传感器对目标的漏检情况，在各个观测站传感器的观测数据不完备的情况下，建立了传感器测量与目标的可行关联分配模型，并综合采用了假点的后验概率比模型，提高了多传感器对同一目标测量的互补性和对弱信号目标的跟踪精度．理论分析和仿真实验结果表明，所提出的算法可实现杂波环境下对弱目标的持续跟踪，并且在确保航迹关联性能和较好跟踪效果的基础上，降低了算法的运算量．     

基于道路和环境条件的干线公路安全性评价方法

在分析道路交通系统特征和交通安全影响因素的基础上,应用层次分析法构建了具有干线公路特点的道路安全性评价指标体系并确定指标权重;提出了定性分析与定量计算相结合的公路安全性评价方法-综合评价指数法与模糊综合评价法。通过对某省干线公路安全性评价项目的实际分析,证明该评价方法合理并可靠。     

一种新的频集发现算法P＆FP

在分析已有关联规则挖掘算法的基础上,提出了应用于Web 文本集的特征关联规则挖掘框架,详细地论述了该框架所涉及的主要技术和实现过程中涉及的诸多问题,据此给出了该框架主要模块的实现算法.在该框架中,Web 文本集的特征关联规则挖掘以Web 文本的结构化处理和特征化处理为前提,核心的挖掘模块由频集发现算法P&FP 和关联规则生成算法GenNoRedundantRule 构成,算法P&FP 结合了Partition 算法的数据分片思想和FP-生成树算法的高效性,算法GenNoRedundantRule 可以避免大量冗余规则的产生.这两个算法较之已有的算法是比较高效的,而且它们还具有较好的扩展性和并行性.     

交通方式划分预测模型的研究

针对目前较为关注的非集计类交通方式划分模型，对目前较为常用的Logit模型的原理进行简单阐述，重点介绍了几种较为适用的Logit改进模型，最后采用文中介绍的模型对赣州市居民出行方式进行拟合比较．     

道路交通事故数据深度挖掘技术与应用——以深圳市为例

现有道路交通事故统计分析技术存在数据项缺失、方法单一、实战应用性弱等问题,很难为公安交管部门提供针对性的辅助指导。基于深圳市2014—2016年交通事故数据,采用Apriori关联分析算法、贝叶斯理论以及模糊聚类等大数据挖掘方法,探索性地提出道路交通数据缺失数据项填补、事故伤亡特征因子甄别以及事故危险性分类评价方法。结果表明,该方法可有效提高道路交通事故数据完整性和事故伤亡特征因子甄别准确性,以及量化交通事故危险度评价。研究方法和结果可辅助公安交管部门开展道路交通事故预防和交通安全管理工作。     

粗集决策与聚类分析的改进模型

通过分析粗集理论与聚类分析的内在联系，从理论上探讨了两者的融合机理，并给出了相关的数学证明．考虑到粗集决策难以构造决策表的缺陷，采用聚类分析构造等价关系扩展信息表，提出了等价聚类的概念。建立了基于聚类分析的粗集模型；考虑到聚类分析权重确定存在的问题，采用粗集理论的属性约简思想，解决聚类分析中的权重和冗余性问题，建立了基于粗集理论的聚类分析模型，从而解决了原有模型的不足．