10.4“零售商店管理信息系统 ”报表对象属性设计 10.4.1“销售交接班报表”对象 10.4.2“销售业绩查询”报表对象 10.4.3“图表子报表”对象

JAVA语言的产生以及JAVA虚拟机的跨平台性为开发新的对象关系数据库提供了方便,提出了一种按照Atkinson正交持久化理论持久化对象,按照AssociationAlgebra中关联算子计算关联集来访问持久对象集的对象关系数据库的原理与方法

讨论一种动态神经网络——Elman回归神经网络的结构和算法.基于这一网络结构提出了非线性时变工业对象——直流电弧的神经网络建模方法,并与用其他方法为对象建立的模型进行了比较,结果证明回归网络模型能够很好地适配该工业对象,显示了动态神经网络在工业对象建模中的良好应用前景

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1 m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础

现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇，难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中，基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度，结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素，使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度，以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法，维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量

2.1 面向对象方法学概述 2.2 面向对象的概念 2.3 面向对象建模 2.4 对象模型 2.5 动态模型 2.6 功能模型 2.7 3种模型之间的关系 2.8 小结

第5章编辑、查看图形对象 5.1选择对象 5.2编辑对象 5.3查看对象特性和信息 5.4视图操作

10.1“零售商店管理信息系统”表对象属性设计 10.1.1“库存数据记录”表对象 10.1.2“柜存数据记录”表对象 10.1.3“销售数据记录”表对象 10.1.4“售货人员名单”、“收货人员名单”和“供货商名单”表

通过上述几节的学习,完成了“库存数据记录”和“柜存数据记录”两个数据表对象的设计。根据2.1节的分析,还应该创建并设计完成另外4个数据表对象:“销售数据记录”表、“供货商名单”表、“收货人员名单”表和“售货人员名单”表。 2.5.1“销售数据记录”表对象设计 2.5.2辅助数据表对象设计

 Window对象  location对象  navigator对象  screen对象  history对象