通过实测获得的大量数据，并以轧制理论为基础，选择了比较合适的模型结构．利用最小二乘法回归出铝箔轧制压力数学模型，模型精度可以满足工程应用的要求．

一、线性表及逻辑结构 二、线性表的顺序存储 三、线性表的链式存储 四、链式存储结构的应用

2.1 线性表的基本概念 2.2 线性表的顺序表示和实现 2.3 线性表的链式表示和实现 2.4 应用举例

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从区域化变量分布的稳健性角度,借鉴产品加工质量精度控制的理论,基于Johnson分布曲线族提出了一套非正态数据转换方法,并设计了转换流程.以SPSS和Surpac矿业软件为工具,通过实际案例分析了传统数据转换方法和Johnson转换方法的应用效果.实践证明,采用上述方法转化后的数据开展统计分析、变异函数模型的拟合及验证、克立格估计等工作,更容易满足稳健性要求,并能从本质上减小估计误差,提高估计精度

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6.5 根据图 6-2，编写从端口 0 输出 8 位数据的简单程序

通过对多雷达扫描得到的高炉料面进行数据处理,根据数据的特征,分别采用模糊C均值聚类和特征加权模糊C均值聚类算法对料面数据进行分类,建立标准料面模型库.再通过模糊模式识别中贴近度的方法把待分类的目标料面与模型库相匹配,为后续的布料控制提供依据.该算法在某2500 m3高炉上进行了实验,取得良好的效果.仿真结果表明了其有效性