基于灰色神经网络技术的陶瓷电性能分析

运用灰色神经网络理论，研究了掺杂SrTiO3多功能陶瓷氧化热处理过程中，氧化热处理条件对介电性能和压敏性能的影响。根据各种参数的主行为因素的多少，运用GNNM(1，1)、GNNM(1，2)、GNNM(1，3)模型进行分析，并且建立了相应的GNNM(2，1)灰色神经网络模型。     

基于RBF-FCM-ROLS的砼安全性评估方法

提出了一种基于径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Networks)、模糊C-均值聚类(FCM)算法和递归正交最小二乘法(ROLS)的混凝土安全性专家系统评估预测方法。此方法先用FCM算法初选多个RBFNN的函数中心，再采用ROLS训练网络，最后结合后向选择法，减少初选的中心数目，以得到最终的有效中心值。该方法加快了RBFNN的训练速度，提高了网络的运算效率。将其运用到混凝土安全性评估专家系统中，获得了满意的结果。将这种新算法得出的评估数据与传统的BP网络计算出的数据进行了比较，进一步证明了RBFNN及其学习算法的优越性和实用性。     

虚拟室内漫游的实现技术

虚拟技术在场景浏览中得到广泛的应用，针对室内漫游的主要实现技术进行了研究。室内漫游的实现技术，主要包括三维模型的建立和漫游中的碰撞检测。在三维模型的建立中，基于3DMAX5．0建模渲染后输出的ASE文件，利用OPENGL进行三维场景模型的重建；在漫游碰撞检测中，基于包围盒检测技术，根据室内场景的特点，给出了虚拟室内漫游系统中碰撞检测的算法。     

基于Jetspeed的Portlet开发探讨

门户为内部和外部用户访问 Web站点的信息和应用提供了一个单一的访问入口 ,一个 portlet是门户中提供特殊服务或信息的窗口。文中基于公开源代码的企业信息门户软件 Jetspeed上讨论了 Jetspeed的体系结构及其调用流程 ,给出了开发 portlet的例子 ,并详细研究了对 portlet的外观的改进方法——通过改写 Base Portlet Skin基类和Abstract Portlet Control基类的属性和行为 ,以及在 Portlet Skin和 Portlet Control中增加相应的接口来实现改进。     

基于ActiveX控件的动态报表实现

地基监测在现代高层建筑工程中非常必要，而其数据的处理和动态报表的制作一直是个难题。文中就这个问题的解决开发了地基监测信息系统，并通过Formula One控件成功地解决了对选定变化的单元格区域的合并，设计和实现了动态报表。文章分析了地基监测的发展趋势。在此基础上，阐述了一个处理其数据和制作动态报表的系统，并详细介绍了利用Actjvex控件来动态实现制作报表的方法，最后指出利用Formula One控件可以很好地解决这一类动态报表的设计和实现的问题。     

新陈代谢GM(1,1)建模与应用

给出了一种能动态选择最优初始条件及相应辨识参数的新型灰色GM(1, 1)预测模型,文中称为GM(1, 1)新陈代谢模型。这种改良的GM(1, 1)模型在对深圳市民中心大型屋顶网架健康智能监测系统时程数据的动态预测中,取得了良好的应用效果。     

Web服务技术在数据仓库系统中的应用

分析了Web服务技术与数据仓库相结合的优势，提出了一种基于Web服务技术的分布式数据仓库模型，该模型采用XML的消息传递机制实现了分布式计算。将Web服务技术与数据仓库相结合，扩充了数据仓库的网络功能，解决了与服务器端数据交换的效率、提高了客户端的执行效率，从而可以方便地从大量的数据中抽取有价值的信息，因此．企业和用户能够更加方便地获取信息。     

基于RBF-FCM-ROLSR 砼安全性评估方法

提出了一种基于径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Networks)、模糊C-均值聚类(FCM)算法和递归正交最小二乘法(ROLS)的混凝土安全性专家系统评估预测方法.此方法先用FCM算法初选多个RBFNN的函数中心,再采用ROLS训练网络,最后结合后向选择法,减少初选的中心数目,以得到最终的有效中心值.该方法加快了RBFNN的训练速度,提高了网络的运算效率.将其运用到混凝土安全性评估专家系统中,获得了满意的结果.将这种新算法得出的评估数据与传统的BP网络计算出的数据进行了比较,进一步证明了RBFNN及其学习算法的优越性和实用性.     

Web使用挖掘研究及实现

Web使用挖掘并不是简单地把数据挖掘算法应用在Web日志上,由于WWW体系结构的特殊性(包括Web站点上物理路径和逻辑路径的不一致),必须采用一种新的框架来处理挖掘过程.整个挖掘过程可以分为两大部分:ECLF日志预处理和在预处理后的数据集上进行挖掘.文中从应用的角度出发,在分析了这两个过程的具体流程后,给出了一个完整的Web使用模式挖掘解决方案和从Web日志中挖掘关联规则的系统原型.     

Web使用挖掘研究及实现

Web使用挖掘并不是简单地把数据挖掘算法应用在Web日志上,由于WWW体系结构的特殊性(包括Web站点上物理路径和逻辑路径的不一致),必须采用一种新的框架来处理挖掘过程。整个挖掘过程可以分为两大部分:ECLF日志预处理和在预处理后的数据集上进行挖掘。文中从应用的角度出发,在分析了这两个过程的具体流程后,给出了一个完整的Web使用模式挖掘解决方案和从Web日志中挖掘关联规则的系统原型。