1.创建表格、表格计算 2.设置工作表的格式 3.工作簿编辑 4.数据管理和分析

1.掌握控制测量外业观测方法和内业数据处理方法 2.掌握线路、桥梁、隧道测设的方法和相关计算 3.了解建筑物变形观测的意义和内容

大型程序的构造中,程序员不可避免要涉及到新数据类型的设 计和实现。 如:大学中,表示一堂课的数据对象 section,包含的信息有: 老师名、教室、最大注册数等,还可以包含一个注册学生列 表作为部件。 操作包括:创建一个 section、注册一个学生、消除一个 section等

 Modeling strategies of SEM（模型的用途）  Model confirmation：验证（confirmatory）先设模型的恰当性  Model generation：设起始模型，与观察数据比较之后，进行必要的修正，反复估计而得到最佳拟合的模型  Model competation：利用不同模型的比较以决定何者最能反应真实数据 1、模型设定（model specification） 2、模型识别（model identification） 3、模型估计（model estimation） 4、模型评价（model evaluation） 5、模型修正（ model modification）

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

账务处理系统是会计信息系统的核心子系统。 它不仅改变了会计数据的处理方式,而且由于计算 机数据处理特点,部分地改变了传统会计的业务流 程。账务系统的初始化设置工作是充分利用账务系 统进行日常账务处理的关键,是由手工会计向会计 信息系统过渡的一个桥梁

根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性.离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高

第4章 Excel中文2000基本操作 4.1 Excel2000概述 4.2工作簿的基本操作 4.3编辑工作表 4.4设置工作表的格式 4.5工作表的数据计算 4.6 Excel的数据库管理 4.7打印输出

第一节会计报表子系统模块划分与数据流程 第二节报表子系统数据文件的设置 第三节会计报表的生成 第四节会计报表的打印输出

提出了一种应用于中厚板轧制的道次间自适应算法.该算法以实测数据为基础,通过实测轧制力与实际计算轧制力的比值决定轧制力模型学习量的大小,做到了真正意义上的以实测数据来校正模型,从而使设定的模型有较好的自学习功能,并在实际应用中表现出较好的学习效果