計算機技術與應用進展（2007 上下冊）

計算機技術與應用進展•2007：上冊
　計算機仿真與可視化技術
　　基于MPI的光子映射算法并行化
　　基于Vega的海戰(zhàn)仿真研究
　　塔臺模擬器視景系統(tǒng)設計與實現(xiàn)
　　地基雷達系統(tǒng)仿真應用研究
　　OCC情感模型在艦艇CGF反潛決策中的應用研究
　　基于凹凸紋理映射的水下視景仿真
　　網(wǎng)格與網(wǎng)格仿真的研究
　　基于優(yōu)化BSP和L-System的植物生K仿真研究與實現(xiàn)
　　可組構建模與仿真技術研究及應用
　　基于風險分析的VV&A等級研究
　　Simulation of Water Distribution Networks Based on System Dynamics
　　物體空間運動中的碰撞檢測
　　基于圖形信息的聲音同步控制設計與實現(xiàn)
　　一種基于滅點的相機標定方法
　　一種CSCD中約束信息可視化系統(tǒng)
　　疏散仿真中的基于空間劃分建模方法
　　基于關鍵點的虛擬手手形分析
　　基于多Agent水面艦艇編隊對海作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)設計
　　一種基于編碼結構光的二維重建匹配算法
　　虛擬人社會性非言語情緒交互研究
　人工智能與算法
　　層次鏈專家系統(tǒng)方法在工資審批中的應用
　　一種新的自適應粒子群優(yōu)化算法及應用
　　基于約束的數(shù)據(jù)流聚類研究
　　基于關聯(lián)規(guī)則的成績預警模型研究
　　采用粒群優(yōu)化的自適應免疫遺傳退火算
　　基于解釋的分類算法
　　基于CURE的聚類算法研究
　　移動agent遷移策略知識庫的研究
　　基于COM的數(shù)據(jù)挖掘算法庫的構件化設計
　　一種啟發(fā)式的決策表屬性約簡算法
　　線性規(guī)劃支持向量機模型的研究
　　泰勒展開式的泛函網(wǎng)絡模型及學習算法
　　基于支持向量機的股票預測
　　基于垂直數(shù)據(jù)分布的多層關聯(lián)規(guī)則挖掘算法
　　基于主分量分析的彩色圖像自適應聚類分割
　　一種改進的遺傳神經網(wǎng)絡及其往股市中的應用
　　層次聚類算法和免疫算法對TSP問題的求解
　　基于GEP的白動建模方法研究
　　自適應調優(yōu)專家系統(tǒng)和漸進的散布式優(yōu)化策略
　　多態(tài)蟻群聚類算法
　　基于模糊集的遙感數(shù)據(jù)關聯(lián)規(guī)則挖掘
　　基于FP-Growth的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究
　　移動對象范圍最接近鄰居查詢處理算法研究
　　區(qū)域經濟IDSS在WEB環(huán)境下的實現(xiàn)
　　關聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究現(xiàn)狀
　　一種改進的神經網(wǎng)絡非線性預測控制
　　數(shù)據(jù)挖掘技術綜述
　　基于數(shù)據(jù)流的挖掘研究
　　基于有性繁殖的小生境遺傳算法與多峰函數(shù)優(yōu)化
　　基于壓榨比分析的植物油料壓榨物理模型辯識
　　統(tǒng)一集理論完備性的改進
　　基于DBSCAN算法的日志信息聚類研究
　　基于改進蟻群算法的車輛路徑問題研究
　　活的單支Petri網(wǎng)的一個可達性判定方法
　　漢字手，弓樣本集數(shù)據(jù)聚類算法的分析與實現(xiàn)
　　基于前向型神經網(wǎng)絡的短時交通流預測研究
　　一種基于距離支持度的離群數(shù)據(jù)挖掘算法
　　基于閾值約束的粗糙集屬性約簡算法
　　機器人足球賽態(tài)勢分析及預測的方法研究
　　基于云模型的多屬性決策分析
　　基于粗糙集的數(shù)據(jù)分類規(guī)則約簡算法
　　數(shù)據(jù)挖掘在客戶關系管理的應用
　　軟件工程與軟件設計
　　基于層次分析法的績效考核系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
　　基于COM的混合編程及在人氣傳輸中的應用
　　虛擬空間系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
　　有限詞匯動態(tài)聯(lián)想儲存詞典模型
　　基于XML的分布式知識系統(tǒng)的設計
　　基于上下文感知的智能用戶界面構什模型
　　Efficient Development of E-Government System Using ACGS
　　基于Nios II軟核處理器的uClinux移植
　　并行處理技術研究
　　面向CORS的精密定位服務軟件體系設計
　……
　軟件工程與軟件設計
　數(shù)據(jù)庫與信息系統(tǒng)
　儀器儀表與檢測控制
計算機技術與應用進展•2007：下冊
　計算機輔助設計與圖形學
　圖像與多媒體技術
　電子與通訊技術
　網(wǎng)絡與信息安全