一、熟悉公式和函数的基本概念，了解其基本用法 二、掌握数据清单的使用方法 三、初步掌握数据排序、筛选的基本方法

一、实体与联系 二、关系模型 三、关系模型规范化 四、关键字 五、数据的完整性

8.1用户自定义数据类型 8.2默认值 8.3规则 8.4用户自定义函数

通过分析突水水流井巷中漫延时空性变化的影响因素,提出了突水过程的三维动态仿真模型架构.经数据模型化、数据规则化、弧巷直巷化及井巷三维网络化处理,生成了井巷空间网络系统.通过研究水流在井巷空间网络中下向漫延、上向升涨的路径算法,构建了突水水流流经井巷的路径网络.结合突水水流流动的水力特征,解算了突水水流的漫延速度和到达时间.建立了能够真实模拟水流漫延过程的时空动态性变化的三维动态仿真模型.以国内某典型矿山的实际数据为例,验证了突水过程三维动态仿真模型的有效性

1.1 SOL Server简介 1.2 SOL Server的安装和配置 1.3 SOL Server2000的启动 1.4选课数据库(ⅩK)

在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

2.1 统计理论概述 2.2 统计数据的采集 2.3 统计数据的整理

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

15.1备份与还原 15.2数据的导入和导出

二维数组的逻辑结构二 数组和广义表可以看成是线性表在下述含义上的扩展:即线性 表中的数据元素本身也是一个数据结构。 类似于线性表, 维数组的逻辑结构可形式地表示为