树增强朴素贝叶斯(TAN)结构强制每个属性结点必须拥有类别父结点和一个属性父结点，也没有考虑到各个属性与类别之间的相关性差异，导致分类准确率较差。为了改进TAN的分类准确率，该文首先扩展TAN结构，允许属性结点没有父结点或只有一个属性父结点；提出一种利用可分解的评分函数构建树形贝叶斯分类模型的学习方法，采用低阶条件独立性(CI)测试初步剔除无效属性，再结合改进的贝叶斯信息标准(BIC)评分函数利用贪婪搜索获得每个属性结点的父结点，从而建立分类模型。对比朴素贝叶斯(NB)和TAN，构建的分类器在多个分类指标上表现更好，说明该方法具有一定的优越性。

复杂的光谱干扰限制了ICP-AES分析技术的进一步发展。最近提出的一些光谱干扰校正算法都因运算量大,而难以在一般微机上实时运行。本文基于算法和处理速度的综合考虑,采用VLSI数字信号处理器(DSP芯片)构成光谱干扰校正硬件与Shen Lansun(沈兰荪)等人(1989)提出的算法相结合,初步实现了对ICP-AES光谱干扰的实时校正,从而为光谱干扰实时校正的研究开辟了一条新路。

本文介绍用天线指向冷空时的天线噪声温度TAN作为定标基准,并以射电源为信标,测量天线剩余噪声温度Tas的基本原理和方法。与用冷、热负载为定标基准测量Tas相比,两者测量结果基本吻合;但该方法具有测量方法简便和测量设备简单等优点。Tas的测量误差约为3％。天线增益测量精度可保持在0.3dB左右。

基于视觉采样原理，该文提出了一般化的视觉采样聚类方法VSC。该方法将视觉原理与著名的Weber定律结合起来，其特点是：对聚类初始条件不敏感；Weber定律提供了新的聚类有效性标准，并且该方法所得到的合理的聚类数可以依据Weber定律而得到。大量的实验结果表明了算法VSC的有效性。文中讨论了算法VSC与由Yang Miin-Shen等人(2004)新近提出的基于相似度量的聚类算法SCA之间的内在联系，得出了这两个算法具有一定的同解性质，从而揭示了该文所提方法VSC能够有效地克服算法SCA中参数 不易确定的困难。

为克服多重代理签名方案中无法确认谁是真正签名者的弱点，Sun于1999年提出了不可否认的代理签名方案。2000年Hwang等人指出Sun的方案不安全，并对Sun的方案进行了改进，2004年 Tzeng, Tan, Yang各自对Hwang等人的方案进行了安全性分析，指出Hwang方案容易受到内部伪造攻击。该文通过让原始签名组与代理签名组互动来实现秘密共享和密钥分配的方法，设计了一种新的安全的多重代理、多重签名方案，它能够满足不可否认性和不可伪造性的要求。