5.1野外数据采集原理 5.4.6数据编码的输入 5.2大比例尺数字测图系统设计 5.5图式符号库的设计 5.2.1系统设计目标 5.5.1建立图式符号库的一般原则 5.2.2设计原则 5.5.2图式符号库的设计原理 5.2.3系统模块结构 5.6连接信息的设计 5.2.4系统主要功能 5.7分幅与接边 5.2.5系统数据组织 5.7.1分幅的意义 5.3数据编码 5.7.2地形图的分幅 5.4 MAPSUV数据编码的设计 5.7.3分幅的步骤 5.4.1采用的标准 5.7.4图幅间的接边处理 5.4.2GB14804-93主题内容与适用5.7.5图廓 范围 5.8层 5.4.3GB14804-93分类、编码原则5.9建立DTM的原理和方法 5.4.4编码方法 5.10地形图的绘制 5.4.5编码设计 5.11图形应用接口

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

本书是清华大学出版社出版的“清华大学计算机系列教材”《数据结构（用面向对象方法与C++语言描述)》和“教育部人才培养模式和开放教育试点教材”《数据结构》的配套教材，提供了学习“数据结构”的一些指导性建议和考试的样例。它给出主教材中绝大多数习题的参考答案和分析，还针对基本概念补充了一些知识性的练习，对于复习和准备考试的学生有一定参考价值。但对于正在学习“数据结构”课程的学生，应以掌握知识和培养能力为主，不应过多地依赖现成的习题解答

针对非规则循环应用中存在的一次迭代访问多个间接数组的问题,给出了超图数组的形式化描述,提出了三种基于超图的数据重排算法,即基于超图的非重复编码数据重排算法、基于超图的回溯搜索数据重排算法和基于超图的先划分再回溯数据重排算法,以及两种基于超图的迭代重排算法,即基于超图的非重复编码迭代重排算法和基于超图的回溯搜索迭代重排算法.通过对典型的非规则应用实例——流体力学问题进行实验,表明单独的重排算法提高程序执行速度约25.4%.在最好的数据重排与迭代重排的组合算法下,一级和二级高速缓存的平均命中率分别增加到91.7%和96.5%

基于最小Gibbs自由能原理建立了铁氧化物气固还原反应的热力学模型,由模型计算结果作出铁氧化物气固还原反应平衡图,与文献中实验数据吻合良好.与常用冶金学教材和热力学数据库中给出的参考数据进行了对比,不同来源的热力学数据差异较大.探究了铁氧化物逐级还原的热力学平衡情况.计算了CO和H2混合气体还原铁氧化物的热力学平衡,推导了平衡时气体总利用率η总的计算公式,作出了CO和H2混合气体还原铁氧化物的三维平衡图,并与文献中实验数据对比,验证了结果的正确性

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性

在流控传输协议(stream control transmission protocol,SCTP)中,多路径并行传输利用多家乡特性实现数据在关联的多条端到端路径中的并行传输.然而,受不同路径性能差异的影响,多路径并行传输将带来接收端的数据乱序.为了减轻数据乱序的程度并提高网络吞吐量性能,需要尽可能准确地估计每条路径的实时带宽与往返时间(round trip time,RTT).本文利用扩展矢量卡尔曼滤波对多路径并行传输中每条路径的可用带宽与往返时间进行联合预测,同时提出了一种综合考虑发送端未经接收端确认的数据的路径选择算法.仿真结果表明,通过实时准确地预测可用带宽和往返时间,路径选择算法能够减轻接收端数据乱序的程度.对于带宽敏感的多路径应用场景而言,该算法的收敛速度比Kalman-CMT算法更快,对网络吞吐量性能也有一定程度地提高;对时延和带宽都敏感的多路径应用场景来说,算法在收敛速度与吞吐量两方面优势明显

在冶金、化工等流程型工业领域,生产中的过程控制参数往往具有高维非线性结构特征.为了解决这类高维复杂数据的异常点检测问题,本文引入了软超球体的概念,采用非线性核函数将原始数据映射到高维的特征空间,并在特征空间中确定软超球体的边界.通过检测待识别样本映射到特征空间的位置信息来判定过程参数的设定值是否为异常点,从而避免出现批量的产品质量问题.以某类汽车用钢为应用实例,对实际生产数据进行检测,证明了所提出的基于软超球体的异常点识别算法对于高维的非线性数据具有良好的检测能力

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

工程试验不同于其他科学实验,十分重视实验的经济性,对其准确度应有一个适当的 要求:准确度过低当然不可取,对准确度要求过高,对仪器和设备的要求往往会大幅提 高,造成对人力和物力的浪费。因此,对测量准确度的恰当要求是极其重要的 实验数据误差的问题,已在分析化学和物理化学等课程中,陆续学习过一些有关的理 论和方法,这里不再系统论述。而在化学工程的研究中经常会遇到数据的回归分析,以及 离散数据的解析等数值计算的问题。因此本节将着重介绍化学工程实验中常用的一些数据 处理方法