第一节 数控加工工艺规程设计 一.数控加工工艺的特点 二.数控加工工艺设计的主要内容 三.数控加工工序设计 四.数控加工工艺技术文件及填写 第二节 数控机床工件装夹及夹具选用 一.机床夹具概述 二.数控夹具的选用 三.通用具夹的选用 四.专用夹具 第三节 数控刀具的选用 一.数控刀具的基本特点 二.数控刀具的材料 三.数控刀具合理选用 四.可转位车刀的选用 五.旋转刀具的选择 六.工具系统选择

第一讲：数学的起源与早期发展； 第二讲：古代希腊数学； 第三讲：中世纪的东西方数学 I； 第四讲：中世纪的东西方数学 II； 第五讲：文艺复兴时期的数学； 第六讲：牛顿时代：解析几何与微积分的创立； 第七讲：18 世纪的数学：分析时代； 第八讲：19 世纪的代数； 第九讲：19 世纪的几何与分析 I； 第十讲：19 世纪的几何与分析 II； 第十一讲：20 世纪数学概观 I； 第十二讲：20 世纪数学概观 II； 第十三讲：20 世纪数学概观 III； 第十四讲：数学与社会 第十五讲：中国现代数学的开拓

第二章数据表示与指令系统 1数据表示 一、数据表示的确定 1.何谓数据表示 由硬件直接识别和处理(引用)的数据类型, 2.数据表示的主要类型 （1)常用数据表示:定点数、字符串、浮点数等。 （2)高级数据表示:自定义、向量、堆栈数据表示 3.数据表示与系统结构的关系 （1)数据表示是硬件设计基础 （2)数据表示是指令加工的对象

田少煦 等著，《数字色彩构成》（普通高等教育“十一五”国家级规划教材），ISBN 7-302-13167-7，清华大学出版社，2007年6月 第一章 色彩的体系 第一节 色彩的形成 第二节 显色系统 第三节 混色系统 一、混色系统CIE 二、CIE 1960均匀色度标尺图 三、CIE 1964均匀颜色空间 第四节 数字色彩系统 第二章 数字色彩的基本原理 第一节 数字色彩及其表达 第二节 数字色彩与图形 第三节 各种数字色彩域的比较 第四节 绘图软件中的数字色彩使用方法 第三章 色彩的生理与心理 第一节 色彩生理实验 第二节 色彩的主观三属性与客观三属性 第三节 色彩的心理感应 第四章 数字色彩构成 I ――以色相为主的配色 第一节 数字色彩的配色工具 第二节 不同色相的配色 第三节 主色调的形成 第五章 数字色彩构成 II――以明度、饱和度为主的配色 第一节 纯色系的配色 第二节 浊（灰）色系的配色 第三节 暗色系的配色 第四节 无彩色系色调的魅力 第六章 数字色彩构成 III ――综合配色 第一节 两组色彩之间的配色 第二节 三组色彩之间的配色

Access2003数据表对象由两个部分构成: 表对象的结构和表对象的数据。数据表对象的 结构是指数据表的框架,也称为数据表对象的 属性,主要包括: 1.字段名称—数据表中的一列称为一个字段,而每一 个字段均具有唯一的名字,被称为字段名称。 2.数据类型—数据表中的同一列数据必须具有共同的 数据特征,称为字段的数据类型。 3.字段大小——数据表中的一列所能容纳的字符或数字 的个数被称为字段大小

目 录 第一章 数字电路基础知识 1.1 数字信号与模拟信号 1.2 数制 1.3 码制 1.4 算数运算与逻辑运算 1.5 数字电路的学习指导 第二章 逻辑函数及其简化 2.1 逻辑代数 2.2 逻辑函数的简化 第三章 集成逻辑门 3.1 晶体管的开关特性 3.2 TTL集成逻辑门 3.3 CMOS集成逻辑门电路 第四章 组合逻辑电路 4.1 组合逻辑电路的分析 4.2 组合逻辑电路的设计 4.3 组合逻辑电路的竞争- 冒险现象 目 录 第五章 触发器 5.1 基本RS触发器 5.2 RS触发器 5.3 JK触发器 5.4 D触发器 5.5 T触发器和T`触发器 5.6 各种触发器功能的比较和电路结构 5.7 触发器的应用 第六章 时序逻辑电路 6.1 时序逻辑电路分析 6.2 时序逻辑电路设计 第七章 数字电路的制图与读图 7.1 数字电路的制图 7.2 数字电络的读图 第八章 半导体存储器 8.1 概述 8.2 顺序存取存储器 8.3 随即存取存储器 8.4 只读存储器 8.5 存储器的应用举例 第九章 可变器件及电子设计自动化软件 9.1 可编程器件 9.2 可编程器件的编程工具及编程模式 第十章 脉冲单元电路 10.1 脉冲信号 10.2 标准集成电路构成的脉冲单元电路 10.3 555定时器及应用 第十一章 数/模转换器和模/数转换器 11.1 数/模与模/数转换器概述 11.2 数/模转换器 11.3 模/数转换器 11.4 集成数/模和模/数转换器件及其应用

第3节 零件图纸的数据处理 ◼ 非圆曲线的数学处理 弦线逼近法 圆弧逼近法 ◼ 列表曲线的数学处理 插值 拟合 光顺 ◼ 曲面的数学处理 数控铣削空间曲面的方法 曲面数学处理的主要内容 第4节 数控铣削加工工艺处理 ◼ 选择并确定数控铣削加工部位及工序内容 ◼ 零件图的工艺性分析 ◼ 零件毛坯的工艺性分析 毛坯的加工余量是否充分，批量生产时的 毛坏余量是否稳定 分析毛坯在安装定位方面的适应性 分析毛坯的余量大小及均匀性 ◼ 加工顺序的安排 ◼ 加工路线的确定 ◼ 加工参数的确定 第5节 数控铣削加工程序编制

1.数据结构的定义 数据一>数据元素一>数据项 数据结构是指数据以及相互之间的联系。包括: (1)数据的逻辑结构。 (2)数据的存储结构(物理结构) (3)施加在该数据上的运算。 数据的逻辑结构是从逻辑关系上描述数据,它与数据的存储无关,是独立于计算机的 数据的存储结构是逻辑结构用计算机语言的实现(亦称为映象),它是依赖于计算机语言的。 数据的运算是定义在数据的逻辑结构上的,每种逻辑结构都有一组相应的运算。但运算的实现与数据的存储结构有关

随着物联网技术的发展，前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实，从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题，提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先，通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优；然后，建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据，能够更多地保留原始数据信息；最后，给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR)，并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明：相比于均值方法处理双率腐蚀数据，所提方法将建模样本数量由196提升到了1834；相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法，所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963，在各项指标上均优于对比算法，说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度，对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性