通过上述几节的学习,完成了“库存数据记录”和“柜存数据记录”两个数据表对象的设计。根据2.1节的分析,还应该创建并设计完成另外4个数据表对象:“销售数据记录”表、“供货商名单”表、“收货人员名单”表和“售货人员名单”表。 2.5.1“销售数据记录”表对象设计 2.5.2辅助数据表对象设计

• 业务理解 • 数据理解 • 数据质量问题与预处理 • 数据分析常见陷阱 • 数据分析方法的选择 • 数据分析结果的评价 • 数据分析团队的组建 • 数据分析人才培养的难题

第1章数据库原理概述 1.1数据库技术的发展 1.2数据库系统的组成 1.3数据库体系结构 1.4数据模型 1.5E-R方法 1.6关系数据库设计理论 1.7数据库设计步骤 1.8关系数据库设计实例

绪论 统计与统计学 统计学的分科 统计学与其它学科关系 统计数据的搜集 数据的计量与类型 统计数据的来源 调查方案设计 统计数据的质量 统计数据整理和显示 数据的预处理 品质数据的整理与显示 数值型数据整理与显示 统计表 数据分布特征的测度 集中趋势的测度 离散和程度的测度 偏态和峰度的测度 时间序列分析 时间序列的对比分析 长期趋势分析 指数 指数编制的基本问题 加权指数 指数体系

《科技论文写作》 《高等数学 A》 《线性代数》 《大学物理 C》 《物理实验 C》 《概率论与数理统计 B》 《C/C++语言程序设计 A》 《C/C++语言程序设计》实验 《电子技术》 《电子技术》实验 《数据结构 A》 《数据结构 A》实验 《数据库系统原理 A》 《数据库系统原理 A》实验和设计 《计算机组成原理》 《计算机组成原理》实验 《微机原理与接口技术 B》 《微机原理与接口技术 B》实验 《操作系统》 《操作系统》实验 《计算机网络 A》 《计算机网络 A》实验 《离散数学》 《面向对象程序设计》 《面向对象程序设计》上机 《软件工程》 《编译原理》 《编译原理》实验 《计算机系统结构》 《软件系统分析与设计》 《软件系统分析与设计》设计大纲 《软件质量保证与测试》 《软件质量保证与测试》设计大纲 《软件项目管理》 《网络系统集成技术》 《网络系统集成技术》实验 《网络管理与维护》 《嵌入式系统》 《嵌入式系统》实验 《NET 开发技术》 《NET 开发技术》实验 《Java 开发技术》 《Java 开发技术》实验 《算法设计与分析》 《算法设计与分析》实验 《计算机图形学》 《计算机图形学》实验 《Linux 操作系统》 《Linux 操作系统》实验 《管理信息系统》 《管理信息系统》实验 《软件过程改进与管理》 《软件工程日语》 《计算机网络安全》 《电子商务》 《人工智能》 《虚拟现实技术》 《虚拟现实技术》实验 《数据仓库与数据挖掘》 《数据仓库与数据挖掘》实验 《网络编程》 《网络编程》实验 《计算机组装实习》 《基于NET 数据库系统开发》课程设计大纲 《Java 软件项目开发课程设计》 《IT 项目实践》

一、数据结构研究的内容 计算机中的非数值运算:字符、表格、声音、图象等 (1)对所加工的数据对象进行逻辑组织 ·数据元素及其数据项 ·数据元素之间的逻辑关系:线性或是非线性 (2)将数据对象存储在计算机中 逻辑结构在计算机中的存储被成为“物理结构”或“存储结构” 物理结构要存储:数据元素本身和数据元素之间的关系

1 C语言的数据类型 2 常量和变量 3 整型数据 4 实型数据 5 字符型数据

在程序设计的过程中,数据的组织和表示是很重 要的,因为数据是程序的处理对象,数据的表示形式 关系到整个程序的运行效率和解决问题的能力,前面 我们已经初步了解了数据的最基本形式-整数、实数 字符、字符串等基本数据类型,也学习了在面向对 象的程序设计环境下,类和对象的构造和组织。下面 我们进一步学习其他在基本数据类型的基础构造出来 的一些复杂数据类型,如数组、指针、结构、共用体 、枚举类型等。使我们在类和对象的设计过程中,可 以运用更多的数据类型

针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV_C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV_CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV_CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV_C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性