3.1 引言 3.2 数据通信与远动数据网络 3.3 远动信息编码的基本理论 3.4 数据传输规约 3.5 MODBUS规约简介

1. 简要叙述试验数据的处理方法。 2. 分析对比试验数据的处理的三种方法。 3. 试对已知的一组试验数据进行回归分析。 4. 简述动态测试数据的分类

7.1 创建视图 7.1.1 什么是视图 7.1.2 使用向导创建本地视图 7.1.3 使用视图设计器创建本地视图 7.1.4 创建远程视图 7.1.5 使用CREATE SQL VIEW命令创建视图 7.2 利用视图访问和更新数据 7.2.1 数据库视图的操作 7.2.2 利用视图更新数据

8.1关系模式设计中的数据语义问题 数据依赖,函数依赖,多值依赖 例 8.2函数依赖 符号:R,r,,F,x,t,tx] 定义8.2-1:设R为关系模式,X,YCU,若t,ter都有如果

6.4逻辑结构设计 一、逻辑结构设计的任务 1.概念结构是各种数据模型的共同基础。 2.为了能够用某一DBMS实现用户需求,还必须将概念结构进一步转化为相应的数据模型,这正是数据库逻辑结构设计所要完成的任务

6.3.1概念结构 什么是概念结构设计 一、需求分析阶段描述的用户应用需求是现实世界的具体需求。 二、将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计。 三、概念结构是各种数据模型的共同基础,它比数据模型更独立于机器、更抽象,从而更加稳定。 四、概念结构设计是整个数据库设计的关键

针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力

第二章关系数据库 2.1关系模型概述 2.2关系数据结构 2.3关系的完整性 2.4关系模型的三层体系结构 2.5关系代数 2.6关系演算 2.7小结

目录 绪论 试验设计与数据处理的概念和意义 试验设计与数据处理的发展和应用 试验设计与数据处理的基本概念 样本及其分布 总体与样本 石 样本分布函数与统计量 直方图和秩 抽样分布 参数估计与假设检验 概述 参数估计 参数的假设检验 正交试验设计的基本思想与正交表s 正交试验设计的基本思想 正交表的概念与类型 正交表的构造 正交试验设计的直观分析 单指标正交试验设计 多指标正交试验设计 混合型正交试验设计心 考虑交互作用的正交试验设计 试验设计的方差分析 概述 单因素试验的方差分析 正交试验设计方差分析的基本原理 相同水平正交试验设计的方差分析91 不同水平正交试验设计的方差分析 重复试验和重复取样的方差分析 正交试验设计的效应估计 正交试验设计中正交表的灵活运用 并列法 拟水平法 拟因素法 其它方法 SN比试验设计与产品三次设计简介 SN比及其应用 产品三次设计 一元线性回归分析 回归分析的基本概念 一元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 相关系数及其显著性检验 一元线性回归的方差分析 重复试验的方差分析 利用回归方程进行预报和控制 化非线性为线性回归 回归直线的简便求法 多元线性回归分析 多元线性回归的数学模型 参数的最小二乘估计 多元线性回归的方差分析 逐步回归方法 回归正交设计 多项式回归与正交多项式

提出了一种人工免疫识别算法.该算法将所识别的数据作为抗原,利用抗体、抗原的亲和作用,通过刺激/抑制有关抗体的活动建立一个抗体记忆集合,识别和表示数据结构组织,它具有识别多样性、自我调节功能等特点.通过对二维实数空间的数据和Iris数据进行实验,结果表明该方法聚类效果好,识别率高,且具有较好的泛化能力