油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径

5.1 数组 5.1.1 数组的基本概念 5.1.2 数组的存储结构 5.1.3 特殊矩阵的压缩存储 5.2 稀疏矩阵 5.2.1 稀疏矩阵的三元组表示 5.2.2 稀疏矩阵的十字链表表示 5.3 递归 5.3.1 递归的定义 5.3.2 何时使用递归 5.3.3 递归算法的设计 5.4 广义表 5.4.1 广义表的定义 5.4.2 广义表的存储结构 5.4.2 广义表的存储结构

一、设计应掌握的基础资料 进行活性污泥系统的工艺计算和设计时，首先应比较充分地掌握与废水、污泥有关的原始资料并确定 设计的基础数据，主要有： ①废水的水量、水质及其变化规律； ②对处理后出水的水质要求； ③对处理中产生的污泥的处理要求； ⎯⎯以上属于设计所需要的原始资料

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程序设计语言很多,各有特点。本课程不试图 介绍某种具体的语言,而是抽象出程序设计语 言的共同特点,力图系统讲述程序设计语言的 语法、语义和编译实现之间的关系,介绍数据 结构、顺序控制、子程序、封装、继承等概念 及其实现技术,涉及函数式语言、逻辑式语言 命令式语言和面向对象的语言。讨论程序设 计语言的一般设计和实现方法

程序设计语言很多,各有特点。本课程不试图 介绍某种具体的语言,而是抽象出程序设计语 言的共同特点,力图系统讲述程序设计语言的 语法、语义和编译实现之间的关系,介绍数据 结构、顺序控制、子程序、封装、继承等概念 。 及其实现技术,涉及函数式语言、逻辑式语言 、命令式语言和面向对象的语言。讨论程序设 计语言的一般设计和实现方法。本课程分为12 章

为确保网络控制系统中传输数据的完整性、实时性、机密性和可用性,提高系统对抗数据攻击的能力,提出了一种基于MD5散列码、时间戳和AES加密算法的数据安全传输策略,该策略兼顾了系统中控制器端和被控对象端数据传输的安全性和实时性.并从控制策略的角度出发,考虑在系统遭受到数据攻击后,采用基于网络回路时延的网络预测控制方法对数据攻击进行补偿,使系统在受到一定强度的数据攻击后仍然能够进行稳定的控制,从而提高网络控制系统应对攻击的能力.采用S100-1实训平台管道压力控制系统验证了基于安全传输策略的网络化预测控制系统有较好的安全性和抗数据攻击能力

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

文档/视结构是Microsoft公司为Visual C++ Windows程 序设计提出的一种新的编程机制。它是我们在Visual C++ 中使用MFC开发基于文档的应用程序的基本框架，在这 个框架中，数据的维护和显示是分别由两个不同的且彼 此紧密相关的两个对象——文档和视负责的。在文档/视 结构中，文档相当于一个数据容器或数据管理中心，而 视却相当于显示数据的窗口或者是和数据发生交互的窗 口。因此一个完整的基于MFC开发的应用程序一般至少 由四个类组成（SDI应用）：CWinApp应用类

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要