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1. 1 数据处理及数据管理 1.1.1、信息与数据 1.1.2、数据处理及数据管理 1. 2 数据库系统组成 1.2.1 组成数据库系统的5个主要部分 1.2.2 数据库系统对软、硬件要求 1.2.3 数据库系统的特点 1.3 数据模型(Data Model) 1.3.1 实体联系模型(ER模型) 1.3.2 数据模型 1.3.3 关系具有的性质 1.3.4 关系运算
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在计算机领域中,信息载体的各种符号等都看作为数据, 程序设计语言中使用的各种数据都有与之相联系的数 据类型,而数据类型是语言中描述数据结构的机制。 数据类型刻划了数据符号所能具有的值及在其上可施 行的操作。程序中使用的所有数据都必须指定其数据类型。 程序设计语言中为数据指定数据类型的另一目的是为 数据分配规定的存储空间、正确解释与使用数据
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随着物联网技术的发展,前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实,从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题,提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先,通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优;然后,建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据,能够更多地保留原始数据信息;最后,给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR),并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明:相比于均值方法处理双率腐蚀数据,所提方法将建模样本数量由196提升到了1834;相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法,所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963,在各项指标上均优于对比算法,说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度,对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义
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1.数据 数据(Data)实际上是描述事物的符号记录。 2.数据库 数据库(Database)是数据的集合,以统一的结构形式存放于统一的存储介质内,可被各个应用程序所共享。 3.数据库管理系统 数据库管理系统(Database Management System,简称DBMS)是负责数据库中的数据组织、数据操纵、数据维护、控制及保护和数据服务等功能的一种系统软件
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第二章数据表示与指令系统 1数据表示 一、数据表示的确定 1.何谓数据表示 由硬件直接识别和处理(引用)的数据类型, 2.数据表示的主要类型 (1)常用数据表示:定点数、字符串、浮点数等。 (2)高级数据表示:自定义、向量、堆栈数据表示 3.数据表示与系统结构的关系 (1)数据表示是硬件设计基础 (2)数据表示是指令加工的对象
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13.1 C文件概述 文件:存储在外部介质上数据的集合是操作系统 数据管理的单位 1、数据文件的改动不引起程序的改动程序与数据分离 2、冈程的数据文件中的数据数据共享 3、能保有程雇行的数据数据(定长和不定长) 流式文件:由一个个字符(字节)数据顺序组成 按存储介质: 普通文件:存储介质文件(磁盘、磁带等) 设备文件:非存储介质(键盘、显示器、打印机等) 按数据的组织形式: 文本文件:ASCI文件,每个字节存放一个字符的ASCI码 二进制文件:数据按其在内存中的存储形式原样存放
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串行数据通信要解决两个关键技术问题,一个是数据传送 ,另一个是数据转换。所谓数据传送就是指数据以什么形式进 行传送。所谓数据转换就是指单片机在接受数据时,如何把接 收到的串行数据转化为并行数据,单片机在发送数据时,如何 把并行数据转换为串行数据进行发送
文档格式:PPT 文档大小:606.5KB 文档页数:87
数据库系统担负着存储和管理数据信息的 任务数据库的安全性,就是防止非法用户使用 数据库造成数据泄露、更改或破坏,以达到保 护数据库的目的。数据库中数据必须在数据库 管理系统(DBMS)统一的严格的控制之下,只 允许有合法使用权限的用户访问,尽可能杜绝 所有可能对数据库的非法访问。一个DBMS能否 有效地保证数据库的安全性是它的主要性能指 标之一
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数据库是信息社会的重要基础设施,数据库技术已广泛应用于各行各业。本 课程主要介绍数据库技术的基本理论和应用方法,课程内容主要包括数据库管理 系统的组成、结构和功能、数据模型和数据建模、关系数据模型和规范化理论、 关系数据库系统的标准化语言 SQL、数据库设计方法等,并简要介绍数据库系统的 安全性保护、完整性约束、并发控制机制等方面的基本知识,简要介绍数据库领域 的新技术
文档格式:PPT 文档大小:0.98MB 文档页数:64
数据仓库一数据挖掘的有效平台 数据仓库中的数据清理和数据集成,是数据挖掘的重要数据预处理步骤,数据仓库提供OLAP工具,可用于不同粒度的数据分析
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