一种新的交通流视频检测方法

提出一种基于彩色虚拟检测线的交通流信息视频检测方法．该方法通过分析光照、车道和阴影等模型之间的相互关系来判断车辆的存在，提高车流量检测的性能．通过引入色彩饱和度信息、自适应背景更新和运动检测，有效地区分阴影和车辆；通过二叉决策树来分析车辆的压线过程，提高了车流量检测的可靠性；通过一维视频跟踪的方式，解决了车辆速度检测的难题．试验结果表明，所采用的局部区域检测方法大大提高了交通流信息检测的实时性，且车流量检测的准确率可提高到98％．     

核心元素的特征及其在决策树生成中的应用

利用粗糙集约简的辨识矩阵，给出属性是核心元素的充要条件为该属性是辨识矩阵中单元素集．利用上近似与下近似给出了判断是否核心元素的两个充分条件，指出利用核心元素简化决策树比用熵函数ID3方法简化的决策树更简单．     

利用矩阵运算实现故障树参数间转化

为减少FTA的NP困难,在充分研究故障树主要参数(最小割集、最小路集、不交化最小割集和不交化最小路集)之间内在联系的基础上,找到了它们间相互转化的方法,并通过割集矩阵的运算加以实现.这些转化方法,为减少NP困难、简化FTA开辟了新途径.     

故障树分析法在挖泥船故障诊断中的应用

将故障树分析法(FTA)用于研制、开发具有首冲功能的300m^3自航耙吸挖泥船及配套的机械设备远程油液分析与诊断系统过程中，并对柴油机因温度过高而导致功率下降和柴油机不能启动两个故障进行建树、分析，以便在管理和维修中进行事故分析和系统故障分析，在指定故障诊断和检修流程中，寻找故障检测最佳部位和分析故障原因，制定维修决策，切实预防故障发生。     

Douglas-fir树木生长模型分析及建模

主要对一棵24岁的Douglas-fir(花旗松，北美西北部的主要树种之一)的生长情况进行详细的测量和描述，其目的是创建出一个准确的计算机三维模型．同样的研究由Mark Goebel在2002年对同一试验地砍伐的另一棵Douglas-fir的地下部分作过．把两次研究的结果结合起来制作出一个可以用于教学演示的Douglas-fir生长模型．使用G．H.Dufr和Noran J.Nolan首创的分析法对测量结果进行了分析．主千年轮的直径生长，主干平均年轮面积，主干垂直生长，枝干长度增长和年平均枝干直径的数值都进行了构图分析．生长曲线同理想生长曲线表现出了一定的差异，同时显示了各年问的细微变化．过去24年间好的生长年份可以因此被确定出来．测量分析结果和Goebel的研究结果相吻合，因此重建一棵Douglas-fir的目的能够被实现．但是研究结果表示我们砍伐的Douglas-fir并不是完全没有受到生长压力的绝对优势物种，要进一步创建三维模型还需要一些计算才能实现．     

枝桠材栽培灵芝研究初报

分别利用原木段木和枝桠材熟料栽培灵芝新6、8、6、12、13、韩1、韩3、日1、日2、S1、K2、18、19号菌株，每个菌株接种180袋，设3个重复，每个重复60袋。先在培养室内培养菌丝生长15～20d将栽培袋移至荫棚脱袋埋土栽培。结果表明：用枝桠材栽培灵芝的生长周期比用原木段木栽培的缩短6～26d，产量可提高13．61％～69．44％用枝桠材栽培灵芝对灵芝的产孢量影响不明显，但产孢始期可缩短4～19d，产孢持续时间可缩短2～10d。     

一种从Web日志中挖掘访问模式的新算法

提出了一种用于从Web日志中高效挖掘Web访问模式的新算法．设计了一个新的数据结构WAS树(Web Access Sequence树)来记录Web访问序列和它的计数，避免冗长的支持度计算；开发出一个高效的递归算法，从WAS树中枚举出所有的访问模式，最后对算法的性能进行了分析并给出试验数据加以佐证．这个算法的特点是不需要产生候选模式而直接挖掘出所有的访问模式。     

语音识别中基于模糊聚类分析的参数聚类

为减少语音识别中声学模型的参数量，提高参数训练的鲁棒性，基于声学决策树结构，提出利用模糊聚类分析方法对模型参数聚类，包括高斯聚类和方差共享．对大词汇量汉语连续语音识别的实验结果表明：高斯模糊聚类使高斯数减少25％时，识别率提高了0．15％．进一步做模糊方差共享，当方差减少到初始模型的24％，与同样参数量的未进行聚类的模型相比，误识率下降了3．01％，证明了模糊聚类分析在语音参数聚类中的有效性．     

管理分类规则的广义决策树

为了将传统的决策树无法管理的、由各种分类算法所发现的大量的有意义的规则进行有效的存储、剪裁和使用 ,提出了广义决策树结构。它将传统决策树的结构进行扩展 ,能够以较少的存储代价管理所发现的所有分类规则 ,且易于表达规则之间的关系。提出了有效的优化策略。以此树为基础 ,将决策树分类算法与基于关联规则的分类算法进行了概括统一 ,并提出了相应的算法。实验结果证明 ,广义决策树克服了传统决策树的缺点 ,并且适宜于维护、剪裁以及快速搜索大量的分类规则     

多维多层次挖掘关联规则在商品房交易中的应用

讨论了一种在关系数据库中挖掘关联规则的方法．该方法利用关系数据库的特点．有机地组织概念层次树技术、关联规则挖掘技术进行多维多层次挖掘关联规则．挖掘满足要求的多维关联规则、多层次关联规则、交叉层次关联规则。