第一节 成本的概念、分类和成本会计系统 一、成本的概念 二、成本按经济用途分类 三、按对成本对象的可追溯性分类 四、成本的其他分类 五、成本会计系统及成本对象 第二节 分批成本计算法 第三节 分步成本计算法 一、分步成本计算法的含义 二、分步成本计算法的特点 三、分步法的成本结转 四、分步成本计算法的计算步骤 五、生产成本在已完工产品和在制品之间的分配方法 六、约当产量法

本章要求： ❖ 掌握C语句、C语言程序的结构关系; ❖ 理解算法及算法的表示； ❖ 掌握顺序结构程序设计 ❖ 掌握选择控制语句——if语句、switch语句以及他们的嵌套应用; ❖ 掌握循环控制语句——for语句、while语句、do…while语句以及他们的嵌套应用; ❖ 掌握break语句、continue语句的应用; ❖ 能够运用3种结构进行综合程序设计。 4.1 C语句结构 4.2 算法及算法的表示 4.3 顺序结构 4.4 选择结构 4.5 循环结构 4.6 其它控制语句 4.7 应用程序举例

1. 算法的概念 2. 简单算法举例 3. 算法的特性 4. 算法的表示 5. 结构化程序设计方法

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

建立了基于免疫克隆选择算法地下矿山配矿的数学模型.以国内某地下锌矿实际生产为背景,使用Java编制相应的免疫克隆选择算法优化软件进行优化解算,将解算结果与该矿的生产计划指标和模糊优化算法解算结果进行对比验证.结果表明免疫克隆选择优化算法在地下矿山优化配矿领域的应用是可行的

针对标准的FCM算法没有考虑像素的空间信息而对噪声比较敏感和没有考虑不同样本数据对聚类效果的不同影响的不足,提出了一种顾及像素空间信息的基于图像的灰度直方图加权的FCM聚类算法,它在Szilagyi等提出的算法基础上通过引入图像的灰度直方图加权对算法中的目标函数进行修改.对人工合成图像和真实图像的数值模拟结果均显示出该算法的优良性能

从多目标配矿的复杂性出发,提出具有模糊性的多目标配矿问题,并设计出了基于管理者语言偏好和决策者满意度的模糊优化算法,该算法从最优性模型和重要性模型两方面进行改进.最后通过具体矿山实例对算法进行实现研究,根据实际配矿目标的各种要求,从算法的有效性、灵活性和灵敏性等特性进行分析

提出了一种基于保收敛粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划策略,为移动机器人在有限时间内找到一条避开障碍物的最短路径提供了一种解决方案.首先建立环境地图模型,将连接地图中起点和终点的路径编码成粒子,然后根据障碍物位置规划出粒子的可活动区域,在此区域内产生初始种群,使粒子在受限的区域内寻找最优路径.在搜索过程中,粒子群优化算法的加速系数和惯性权重均随迭代次数自适应调节.仿真实验表明算法可在起点与终点之间找到一条简单安全的最优路径.与其他文献所提的方法进行了对比研究,结果表明本文所提算法具有更快的搜索速度和更高的搜索质量

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性

以语言场、广义细胞自动机和广义归纳逻辑因果模型为理论依据,分析了广义因果联系类知识的发现机理,给出了因果联系类知识发现的实现算法.该算法为解决具有随机不确定和模糊不确定性特征的因果联系类知识的发现提供了行之有效的方法.通过算法的运行实例,验证和说明了算法的正确性和有效性