可应用于互联网的自学习中文关键词抽取算法

论文提出了一种自学习中文关键词抽取算法，该算法可以辅助实现互联网上的智能信息获取，从而有效解决互联网信息爆炸问题，该算法现已用于课题组开发的互联网信息智能获取工具中，实验表明该算法的查全率和查准率较高，在互联网信息智能获取中具有广阔的应用前景。     

网格状有向图上的部分合作对策

本文通过在有向图上每个状态结点处定义合作函数,运用Berge C的关于图匕对策中策略的概念,在网格状有向图上考察部分合作动态对策.局中人在对策进程中将采取部分合作而不是完全合作,部分合作的主要特征是每个局中人的行为是合作行动与单独行动的组合.本文合作函数的设定允许局中人加入某个联盟之后再脱离该联盟,同时给出了有向图上部分合作对策的值、最优路径的算法及示例.     

具有不完全合作属性的单向流动态网络生成对策

通过定义联盟同质费用研究考察具有固定联盟剖分的单向流动态网络生成对策,这区别于同质费用、局中人同质费用的情形。局中人通过采取局部行动生成网络,即每次仅能增加、删除或替换一条指向他的连接,行动的原则是最大化其所在联盟的整体收益。在新的规则之下,通过示例研究了局部纳什网的结构特性及其动态生成过程。选择BG函数作为局中人的基本支付函数,诱导产生联盟-局中人的BG函数,最后根据Myer-son值在联盟内部的局中人之间分派联盟-局中人所获得的收益。     

一种基于词共现图的文档主题词自动抽取方法

主题词抽取是文本自动处理的基础性工作.在对现有主题词抽取方法深入研究的基础上,提出了一种基于词共现图的文档主题词自动抽取方法;该方法以基于词频统计方法为基础,利用在词共现图形成的主题信息以及不同主题间的连接特征信息自动地提取文档中的主题词,旨在找出一些非高频词且又对主题贡献大的词.实验表明了该抽取方法抽取出的主题词更能准确地符合了作者的主题.     

一种网络智能信息Agent--CIRs的设计

Web上大量、分布、动态的信息,造成了用户在查询Web上的信息时产生“信息过载”和“信息迷向”现象．智能信息Agent是解决此问题的研究热点．设计并实现了一种以智能化、主动搜索为标志的互联网智能信息Agent-CIRs,从用户日常的行为中自动学习出用户兴趣模型,从而为用户提供个性化Web信息服务．     

分子马达的调节机制

细胞维持生命就需要不断与外界进行物质交换,并且在细胞内部也频繁地进行着物质交换。细胞内部高度分化,由不同的细胞器（如细胞核,高尔基复合体等）组成,我们将细胞器比做“工厂”,每个工厂都有自己独一无二的“产品”（货物）,细胞器是如何将产品分配给他们的“消费者”以及其他的工厂呢？在细胞内,运输货物的主要任务由分子马达（简称马达）家族中的肌球蛋白,驱动蛋白及动力蛋白来完成。马达完成运输的过程可分为三步：（1）识别货物并与货物结合;（2）沿着各自的“轨道”完成多个化学．力学循环,运输的过程中可能需要马达之间任务的交接;（3）将到达目的地时,识别目的地并将货物卸下。为了深入的介绍马达的调节机制,在内容上作了如下安排：1．介绍马达的基本概念及分类。2．介绍马达的结构及其运动特性。     

基于主题特征的Email分类研究

针对基于词语特征的Email分类综合性能（F-score）较低的问题,提出一种基于主题特征的Email分类方法.该方法利用领域知识及统计信息,从Email的词语特征空间中提取主题特征,并利用提取出的主题特征实现Email分类.通过对1080封Email进行分类测试,结果表明,由于主题特征能够更加准确地表达Email的主题思想,因此,与基于词语特征的分类方法相比,该方法在针对Email的全文及标题实现分类时,将平均F-score分别提高了13.16%和17.16%,从而使平均F-score提高到72.37%,基本可以满足实际应用的需求.     

具有状态支付向量的有向图上的动态对策

通过在有向图的每个状态结点处引入状态支付向量,运用C．Berge关于图上对策中策略的概念,在有限图上研究动态对策。在非合作情形,证明了具有状态支付向量的有向图上对策的精练均衡的存在性定理。在合作情形,通过建立有向图上局与对策树上路径之间的对应关系,将有向图上的对策转化为对策树,并给出了特征函数的算法以及以Shapley向量作为合作解的计算示例。     

具状态支付的连通图上对策中绝对均衡的存在性定理

本文通过在连通图的每个状态结点处引入状态支付向量,在有限图上研究考察动态对策.运用Berge关于图上对策中简单策略的概念,证明了在具有状态支付向量的连通图上对策中绝对均衡的存在性定理,给出其完整的算法以及在一个三维连通网格图上的计算示例.     

一种基于离群数据挖掘的数据抽查新方法

针对传统数据抽查方法很难保证数据抽查有效性的缺点 ,结合离群数据挖掘 ,给出了一种基于离群数据挖掘的数据抽查新方法 .通过实验表明 ,该方法既能克服了随机数据抽查难以保证抽查有效性的缺陷又能克服重点数据抽查对抽查者经验的依赖 ,从而保证了数据抽查的有效性和全面性