针对医疗设备数据信息冗余、信息处理效率低的问题,基于关联规则算法设计了包含5个关键单元的高性能医疗设备管理系统。使用改进FP-Tree算法提取医疗设备状态关联特征,采用单向生成模式代替原本的FP-Tree生成模式,通过剔除非频繁项父项节点指针来节省树空间,并在FP-Tree生成过程中引入约束子树概念,实现医疗设备状态特征降维;在特征降维的基础上,基于改进K-means聚类算法挖掘医疗设备状态的异常特征,判断设备运行状态。测试结果显示系统可准确分析出医疗设备状态的关联特征,挖掘出问题产生的原因,且关联规则分析的效率较高。

运用多线激光雷达实现了越野环境中障碍物的检测。为了分析了传感器安装参数对系统性能的影响，采用设计了分层聚类算法，实现了场景中数据的分类；对影响雷达测距精度的因素进行了分析，给出了雷达数据的滤波方法；以相对高度，坡度和点密度作为判决条件，完成了越野环境中障碍物的识别。算法应用到了越野环境下无人驾驶车辆的导航上，试验证明方法稳定可靠，符合车辆自主行驶的要求。

针对数值型设计结构矩阵（DSM）,提出采用自组织映射（SOM）算法的产品设计结构模块聚类方法。该方法将DSM中的信息经过初始化后作为SOM网络的输入层,然后通过训练SOM神经网络模型获得聚类方案。文中还提出了综合考虑模块内聚性和耦合性并且适用于数值型DSM的聚类效果评价指标。案例分析表明,与DSM经典算法相比,本文提出的聚类方法和评价指标能够优化产品设计模块划分。

对英文碎纸片自动拼接问题,通过提取和修正英文字母的四线三格中第三线的英文字母的基准间距特征,实现了每行碎纸片的正确分类.在正确分类的基础上,对每一类的碎纸片,用蚁群算法实现了拼接.对文稿中的字母创建了标准字母库,对拼接结果进行了检测,并对检测出的不正确的结果进行了重新拼接,替代了原来的人工干预方法.仿真结果显示, 提出的改进和检测方法提高了拼接的正确率.