增量数据挖掘算法在区域交通管理中的应用

分析了基于关联规则的增量数据挖掘算法，指出其效率低下的原因，针对传统数据挖掘算法多次迭代扫描，每次迭代产生数目更大的频繁项集的不足，提出链表增量数据挖掘算法LIUA，并将该算法应用于区域性车辆自动识别管理系统中，有效地挖掘出系统中的关联规则，对挖掘出的关联规则进行了分析．通过测试结果表明该算法是合理有效的．     

一种基于SFEC算法的车间调度问题

针对车间调度的问题，提出一种改进的演化算法．在算法中，首先引入个体之间距离和邻域的定义，从而根据距离来确定个体的相似性，并且根据个体的相似性对种群进行分级，以此得到新解产生的邻域．另外，为了提高算法的收敛速度，文中对较好的个体加入加速因子——列队竞争算子．最后，通过数值仿真检验，验证了本文算法的有效性和优越性。     

基于传递矩阵法的舰船塔式桅固有频率计算方法

根据舰船塔式桅的外形特征，将其简化为包含弹簧支撑和集中质量的变截面铁木辛柯梁，建立该组合动力系统总的传递矩阵，用简单的步进法和二分法求解频率方程，得到塔式桅的固有频率值。通过对该方法与有限元程序计算结果的比较，认为在舰船方案设计阶段用该方法估算塔式桅的固有频率将十分有效。     

国民经济动员中任务分解研究

任务分解是国民经济动员仿真演练系统中重要的一个环节。针对动员活动的目的及其特性,以时间短和经济成本低为目标建立了单产品多企业的生产任务分解模型。基于利率体现时间价值的观点,将时间转化为经济成本,因此原问题转化为单目标的规划问题。最后采用A*算法对转化后的问题求最优解。     

一种基于网络平衡的路由算法

用等价极小化方法解决基于可变流量的网络平衡状态的路由算法。该方法把路由分配问题描述为一个数学规划问题,证明该规划具有唯一解,且其解同时也满足平衡条件。     

一类约束变尺度算法的收敛性

对带有等式和不等式约束条件的非线性规则给出一类新的变尺度算法，并证明当目标函数和约束函数一致凸时，该算法是一步超线性收敛的。     

基于神经网络的模糊逻辑设计算法

提出了一种利用神经网络学习功能来设计模糊逻辑的方法。用类神经网络算法产生模糊规则和隶属函数，通过学习得到的模糊规则、隶属函数和以新模型推理、逆模糊化为基础的新模糊设计，显著地改进了系统性能，缩短了设计周期，将规则数目和隶属函数最优化，可有效降低系统成本。     

菜单资源在MIS中的应用

以Delphi开发系统为例，叙述如何通过周游算法从菜单资源中获取菜单功能提示项，并利用目录树来组织菜单功能提示项信息，实现MIS系统的功能权限分配，同时用Excel强大的电子表格功能来组织菜单文档．     

中国铁路运输成本计算系统的研究

在中国铁路运输成本计算系统（ＣＲＣＳ）中，将铁路运输生产过程划分为发送、中转、运行和到达４个作业环节，并通过确定作业量以及对应的单位变动支出计算铁路运输成本。此外，对运输成本信息的运用以及计算机实现进行了讨论。     

BP神经网络改进算法的研究

本人通过对人工神经网络BP算法的研究,提出了两种基于BP改进算法,并结合泥沙学科中的宽级配非均匀沙最大起动粒径dcmax的推求.采用C#语言,分别实现BP经典算法以及自适应调整学习效率和模拟退火两种改进算法,建立了dcmax预测模型并对预测结果进行验证与分析.表明改进算法的优势所在,体现出改进算法的应用价值和发展前景.