数据结构CAI软件的设计与实现

介绍了一个“数据结构”课程的计算机辅助教学软件的设计和实现。展示了该软件的功能,说明了其中的一些关键技术和解决方案,并对进一步的工作作了展望。     

基于二元信道互信息的属性约简方法及其应用

由于知识的粗糙性和信息熵的密切关系,基于互信息的属性约简一直以来都是粗糙集研究的热点,但现有方法都不同程度地依赖于属性值的分布情况,从而影响最终约简结果.为解决此问题,从信息论的角度对属性进行细分,定义了一种新的基于二元信道互信息的属性重要度度量方法,以此为启发式信息构造新的约简算法,实验证明了该算法的有效性;将其应用于重要气象因子的提取,获得了满意的效果.     

一个多Agent组织协作的抽象推演实例

提出一种面向组织结构的多Agent协作规范,包括组织结构、组织原则、协作规划、组织形成与演变的算法等。在此基础上,分析了一个计算机飞行计划系统的多Agent协作设计,从多Agent组织的静态特性和动态特性两个方面进行了详细推演。结果表明,该组织结构可以降低问题求解难度和交互复杂性,有利于工程实践。     

航空公司收益管理研究综述

回顾了航空公司收益管理40余年来的发展历程，简述了超售的基本原理和方法，分析比较了现有的各种预测方法，指出增量法是目前比较稳定的方法。详细介绍了现有的座位分配模型，将现有模型分为静态和动态两大类．并指出动态网络优化是未来的发展方向。最后认为，今后的研究方向将集中在4个方面：更稳健的预测方法、自动程序设计、网络优化、系统集成。     

一种改进的基于模糊-粗糙集的属性约简算法

FRSAR(Fuzzy-rough Set Attribute Reduction)是一种基于模糊-粗糙集的属性约简算法,它可以避免离散化时数据信息的丢失,但是该算法中决策属性对条件属性集依赖度的计算设计的不是很完善.本文提出了一种改进的FRSAR算法,它只考虑能够使属性集依赖度增大的属性,这样就降低了计算量.实验结果表明,改进算法和原有算法得到相同的约简结果,但是改进算法的执行时间大大降低.     

软件Agent技术的研究

介绍了软件Ａｇｅｎｔ 技术的研究背景和基本概念;分析了软件Ａｇｅｎｔ 的基本特征和当前所面临的问题;归结了目前集中于这一领域的研究内容,并对其前景作了展望。     

基于校园网的EMIS中的数据共享

讨论了建立基于校园网的高等院校教育管理信息系统（ＥＭＩＳ）过程中的数据共享问题，给出了共享信息源的确定准则，提出了全局概念数据库的建立方法，并对共享数据库的实现及其一致性、安全性等问题提出了切实可行的解决方案。     

基于BP神经网络的航班需求预测模型

航班需求预测是航空公司收益管理的关键技术。BP神经网络用大量的历史数据进行学习,能够记忆复杂的历史订座规律和销售趋势,提出了一种基于BP神经网络的航班需求预测模型。通过对历史数据进行主成分分析获得该模型,用一元回归法和相关系数法对训练质量进行评估,对模型作了置信区间分析。将该模型与增量法、回归法进行了对比,具有在线预测速度快、预测精度相对较高等优点。