◼ 第三章 发现和标识合适的对象 ◼ 第四章 类和对象的标识 ◼ 第五章 类和对象的细化 ◼ 第六章 处理复杂事物 ：标识结构 ◼ 第七章 处理复杂性 : 标识主题 ◼ 第八章 对象所应具有的东西 ：标识属性 ◼ 第九章 标识实例连接 ◼ 第十章 表达对象做什么和说什么 ：标识服务和消息

一、面向对象的概念和原则 二、面向对象的分析 三、面向对象的测试 四、面向对象系统的技术度量

1-3节管理客体管理对象与管理环境 《管理学基础》第四次课授课计划 第一章:管理系统 第三节管理客体——管理对象与管理环境 1.了解管理对象的构成要素及其组织形态分类 2.掌握影响管理的环境因素及其关系。 1、管理对象的含义与构成要素 2、管理环境的含义与类型

上一章介绍了安装设置的一些基本问题和ASP的使用,以及其所提供的内置对象。本章 将进一步研究两个最常用的对象。在浏览器(或其他用户代理)和Web服务器之间,请求与响应 中发生的信息交流可以通过ASP中的两个内置对象来进行访问和管理,这两个对象称为 RequestResponse和对象

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

⚫ 选择对象的各种方式。 ⚫ 复制、镜像、阵列、偏移图形对象。 ⚫ 移动或旋转图形对象。 ⚫ 比例放大或缩小图形。 ⚫ 拉长或压缩图形对象。 ⚫ 修剪图形、延伸图形对象到指定的边界。 ⚫ 倒角、倒圆角、分解对象