图像处理就是将客观世界中的物体映射成数字化图像, 然后用数学方法通过编程在计算机中进行处理、存储 和显示。与数字音频类似,数字图像的数据量一般都 比较大,在存储时会占用大量的空间,因此需要对图 像进行压缩编码。本章主要介绍色彩的基本概念和表 示方法、图像数据压缩的基本算法、图像的存储和编 辑处理的基本方法

文件(File) C语言中的文件 ，C语言把文件看作一个字节的序列 ，C语言对文件的存取是以字节为单位的 文本文件(ASCI文件) 按数据的ASCI形式存储。 二进制文件 ，按数据在内存中的二进制形式存储

第一讲 管理信息系统概念 第二讲 管理信息系统构成要素和层次结构的分析 第三讲 管理信息系统的基本功能和结构及设计的基本思想 第四讲 管理信息系统的发展和分类 第五讲 ERP管理模式和知识管理 第六讲 计算机系统的组成 第七讲 数据处理的技术 第八讲 管理信息系统的网络环境 第九讲 企业网和企业内联网 第十讲 管理信息系统的总体规划

对资源优化配置的非参数模型在电力工业中的应用进行了研究.选择了国内部分电网的数据,从纯技术效率、规模效率以及投入可处置度、投入组合效率、投入综合效率的角度对部分电力企业的资源配置效率进行了横向分析,结果表明,不同的电力企业之间的资源配置效率差距较大,电力企业总体上生产性投资的要素组合比例不合理,利用率较低

本章是与城域网有关的当前最新技术介绍,可将本章作为阅读的内容以扩展读者的知识面,把握与跟踪现代网络技术,为融入社会从事网络技术工作打下一定的基础

第1节 无线数据通信概述 3.1.1 概念 3.1.2 主要类别 3.1.3 特点和应用 3.1.4 网络 3.1.5 发展趋势 第2节 红外无线数据通信 3.2.1 概述 3.2.2 系统组成、原理及分类 3.2.3 特点 3.2.4 主要协议——IrDA协议集 3.2.5 红外数据网络 第3节 蓝牙技术Bluetooth 第4节 基于802.11的无线局域网 3.4.1 无线局域网概述 3.4.2 无线局域网网络硬件 3.4.3 网络拓扑结构 3.4.4 网络协议IEEE802.11 3.4.5 无线局域网的频段分配 3.4.6 无线局域网的发展趋势 3.4.7 Wi-Fi新闻 第5节 紫蜂技术ZigBee 3.5.1 简介 3.5.2 协议套件 3.5.3 技术特点 3.5.4 主要应用领域

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性

面向过程的程序设计方法采用函数(程)来描述对数据的 操作,但又将函数与数据分离。这种实质上的依赖与形式上 的分离使得所编写出来的大型程序难于控制,严重时甚至可 能导致程序的崩溃。 C++的类体现了OOP技术所要求的抽象和封装机制。类将 欲处理目标的属性(数据)和对其进行操作的方法(函数) 封装成一个整体。这样,既把自然界中的一类实体抽象成一 种具有自主行为的数据类型,同时又将它们的属性隐藏起来 以阻止外界的干扰。 类描述了数据类型的组织形式;对象则是类的实例,是存放 在内存中可操作的变量

理解高分辨率采样的概念 熟悉四类高分辨率采样技术 多点平均采样（间隔、滑动、ERES） 多幅平均采样（叠加） 时间同步采样（同时并行） 幅度分级采样（均匀分段、按需分段）