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KDD*模型是基于双库协同机制的知识发现新模型,是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支.为了进一步提高KDD*的智能性,设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统.利用多智能体技术,实现了数据预处理、数据挖掘、知识的自动获取、基础数据库与知识库的同步进化与协调、知识的评价与表示等功能
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第1章数据结构基础概论 本章主要介绍以下内容 一、数据结构研究的主要内容 二、数据结构中涉及的基本概念 三、算法的概念、描述方法以及评价标准
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基于最小Gibbs自由能原理建立了铁氧化物气固还原反应的热力学模型,由模型计算结果作出铁氧化物气固还原反应平衡图,与文献中实验数据吻合良好.与常用冶金学教材和热力学数据库中给出的参考数据进行了对比,不同来源的热力学数据差异较大.探究了铁氧化物逐级还原的热力学平衡情况.计算了CO和H2混合气体还原铁氧化物的热力学平衡,推导了平衡时气体总利用率η总的计算公式,作出了CO和H2混合气体还原铁氧化物的三维平衡图,并与文献中实验数据对比,验证了结果的正确性
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集束微电极系统用于腐蚀电化学系统测量是一种新的方案。它能在极短的时间内采集到大量的腐蚀体系的电化学数据,从而可以分析腐蚀体系的暂态电化学行为。由于数据量大,采集的数据可达8.8万个/s,因此要求有好的数据处理方法。本软件就是专为此系统而设计的。数据处理分为单一电极与集束电极两种。前者主要考虑单一电极上得到的电化学响应,后者则考虑腐蚀样品表面上总的情况
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2.1原始数据的表述 2.2原始数据的特性 2.3原始数据的转换
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1串行接口的输入过程 (1)数据通过串行数据输入端输入,串行接口接收到外设 的串行数据后,通过控制寄存器和串行输入/并行输出移位寄 存器变换为并行数据,同时送入数据输入寄存器暂存
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4.1数据库的建立与维栌 4.2数据库的连接 4.3表的建立与管理 4.4视图的建立与使用 4.5数据窗口对象
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针对复杂采空区激光探测中存在探测“盲区”和点云数据分布不均的问题,研究激光多点扫描和点云数据拼接与精简方法.通过多点探测避免了单次探测“盲区”,加密了数据稀疏区.提出了基于公共坐标和最小二乘法的靶标矩阵转换方法,实现了多点探测点云的拼接.统计了点云密集区的分布规律;对密集散乱点云,提出了沿y轴方向分层剖分,层内数据以x和z坐标极值分区,区内每点以x值排序后依步长筛选的精简算法.大型贯通采空区验证表明:基于最小二乘法的拼接算法最优,误差范围在0.1 mm左右;数据精简率为15%-25%,确保了边界三维信息的完整性
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第七章查找 一、查找也叫检索,是根据给定的某个值,在表中确定一个关键字等于给定值的记录或数据元素。 二、关键字——是数据元素中某个数据项的值,它可以标识一个数据元素
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为准确掌握超宽冷轧机不同宽度带钢的板形特征,以某2180 mm超宽冷轧机1900 mm宽度带钢实测板形数据为研究对象,借鉴‘大数据’的思想,结合数据挖掘领域中聚类分析方法,提出基于网格和密度的板形特征聚类方法,并以此方法对几种典型带钢宽度的大量板形实测数据进行分析,得到不同宽度带钢的板形特征.以分段函数对板形特征进行多项式表达,得到不同宽度带钢的板形特征参数化分析结果.提出的基于网格和密度的板形特征聚类与分析方法,能够快速准确地对大量板形实测数据进行分析,提取出长期生产过程中板形缺陷特征并得到参数化表达,从而为冷连轧机,特别是超宽带钢冷连轧机的辊形改进和控制策略优化提供数据基础
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