采用结构化程序和规范化数据库技术,开发了挤压模具设计综合数据库系统.该系统由6个设计模块,即棒材模、实心型材模、空心型材模、壁板模、宽展模、导流模设计模块和1个系统维护模块组成,可以构成挤压模具设计专家系统重要的专家经验来源和实现自学习、自积累的支撑体系,也可以作为独立的软件使用,完成模具设计过程中的经验积累与数据积累,代替挤压模具设计技术资料手册,实现相关设计参数的自动计算和模具强度校核.利用该系统可以大大减轻技术人员的劳动工作量,同时提高模具设计的准确度,保证模具设计的合理性,最终达到提高挤压生产效益的目的

第二章基本数据类型及其运算 学习目标 一、了解数据类型的一般概念,熟悉C语言中的基本数据类型 二、熟悉C语言中常量与变量的概念,掌握定义常量与变量的方法 三、掌握C语言中的基本运算 四、掌握基本的输入输出函数的用法 五、了解语言操作符的优先级与结合性

电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量

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