论科学研究的层次——科学研究规律探讨之一

在使用和分析了大量近现代科学史实的基础上,指出科学研究可以分为科学发现、科技发明、科学理论、科学模型和哲学5个层次.在分析了每个层次的分类、特点、产生途径和在科学研究中的地位和作用之后,指出科学研究的5个层次是一个对研究对象的认识逐渐深化的过程.前两个层次回答了“怎么样”的问题,第3、4个层次回答了“为什么”的问题,第5个层次是前4个层次的总结.当前的高技术含量的科学研究需要巨大的投入,所以科学研究需要资本介入,而资本介入也必然改变原来意义的科学研究.     

数据挖掘初探

从学科归属、技术、功能3个方面探讨了数据挖掘的定义及内涵,并对数据挖掘与知识发现的关系、数据挖掘的功能、作业流程及应用进行了初步研究。     

知识发现中概率统计与粗集方法的比较

对知识发现中,概率统计方法与粗集理论方法在评价系统参数的重要性,分类隶属度与条件概率,输入条件与决策结果的依赖关系等方面进行了比较, 提出了将概率统计方法和粗集理论相结合,由确定性粗集的近似空间扩展到了不确定性的概率粗集的近似空间,为确定性和不确定性知识表达系统提供一个统计粗集模型。     

江南丘陵区土地利用/覆被分类

江南丘陵区土地利用/履被类型相对比较复杂，传统的基于光谱特征的计算机自动分类的精度难以达到实际应用的需求．为了提高分类精度，需要模仿目视解译过程，从遥感信息机理与地学规律的综合分析人手，综合其它辅助信息进行分类．在对绍兴试验区地学背景知识和遥感数据光谱特性充分分析的基础上，获取了试验区各类典型地物分类的知识，并以规则的形式表示这些知识，集成TM影像亮度值、亮度值关系和DEM、坡度和坡向地理辅助数据对试验区土地利用/履被进行分类．结果表明，该方法可以方便有效地综合多种辅助数据进行分类，得到令人满意的分类结果，本次试验的分类精度为86．66％。     

基于广义归纳逻辑因果模型的知识发现与算法实现

以语言场、广义细胞自动机和广义归纳逻辑因果模型为理论依据，分析了广义因果联系类知识的发现机理，给出了因果联系类知识发现的实现算法。该算法为解决具有随机不确定和模糊不确定性特征的因果联系类知识的发现提供了行之有效的方法。通过算法的运行实例，验证和说明了算法的正确性和有效性。     

科学发现的重要动力之一:科学之美

谈到美学 ,人们很容易联想到自然美和艺术美等具体的感性上的美。对自然科学领域中的科学之美 ,大多数人则不易感受到。这是因为科学之美与艺术美仍是两种不同形式的美。从美学的角度来分 ,美有两个特征显著的不同层次。一个是事物以其外在的感性形式所呈现的美 ,这种美是外在的、易感受到的 ,如美的自然景色 ,美的音乐 ,美的雕塑、绘画、建筑物 ,以其形象、声音、色彩作用于人的感官 ,唤起那些观赏者主体内心中的和谐共鸣 ,产生美的享受。第二个是事物以其内在结构的和谐、秩序而具有的理性美 ,这是一种比较抽象的美 ,它虽然要通过感官接受…     

挖掘大型数据库中的Apriori算法及其改进

指出了Apriori算法是一种有效的关联规则挖掘算法，分析和探讨了Apriori算法，并给出了该算法的实现思想，通过实例说明了算法的执行过程，提出了对Apriori算法进行改进的一些方法：散列、事务压缩、划分、选样及动态项集计数。使用这些技术提高了算法的效率。     

一种新的四边形的生成算法

Q-Morph算法在用Delaunay方法形成三角网格的基础上，利用已有的网格拓扑关系，提出一种新的四边形生成算法。采用边界推进法来生成四边形网格。该算法生成的网格具有边界敏感性和方位不敏感性，并且能极大地减少网格中不规则点，很大程度上提高了网格质量。     

非线性动态网络建立状态方程的系统方法

给出了非线性动态网络含非线性全电容回路、非线怀全电感割集建立状态方程的一种系统方法，该方法以网络拓扑为基础，导出的非线性动态网络状态方程具有一般形式，在非线性网络分析中具有较大的实用意义。     

数学抽象性与师范院校数学教学研究

本文阐述了数学抽象性的五种表现在数学史中的表现、是数学最基本的特征、是数学的本质、抽象概括能力是最基本的数学能力、抽象概括方法是数学中最重要的研究方法等.并提出了数学抽象性与师范院校数学教学的关系,以及两个解决数学抽象性与数学教学矛盾的策略.