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《Visual FoxPro 6.0程序设计教程》电子教案(PPT教学课件)第11章 Visual FoxPro数据表
文档格式:PPT 文档大小:117.5KB 文档页数:46
第11章 Visual FoxPro数据表 11.1数据表的概念 11.2建立数据表 11.3浏览数据表 11.4编辑表中数据 11.5修改数据表结构 11.6定制表
武汉理工大学:《数据结构》 第一章 绪论
文档格式:PPT 文档大小:431KB 文档页数:31
计算机是用来处理数据的,而且它是 用来处理大批量的数据。这些数据决不是 杂乱无章的,而是有着某种内在联系的 只有分清数据的内在联系,合理地组织数 据,才能对其进行有效管理。如何合理组 织数据,高效率地处理数据,正是本门课 需要解决的问题
基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法
文档格式:PDF 文档大小:717.25KB 文档页数:9
现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇,难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中,基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度,结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素,使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度,以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法,维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量
武汉工业学院:《Access及其应用系统开发》课程教学课件(PPT讲稿)第二章(2-3)设计Access 2003数据表对象之间的关联
文档格式:PPT 文档大小:676.5KB 文档页数:14
在数据库应用系统中,一个数据库中常常包含 若干个数据表,用以存放不同类别的数据集合。 而这些数据集合存放于同一个数据库中,是由 于它们之间存在着相互联接的关系。这种数据 集合间的相互联接称之为关联。在关系数据库 的实现中,主要存在两种关联:一对一的关联 和一对多的关联
冶金热力学数据库应用系统的系统构成
文档格式:PDF 文档大小:546.62KB 文档页数:7
本文从冶金热力学数据库应用系统如何在M-150计算机上实现的角度,介绍它的机器环境和系统构成。它由四部分构成:1.数据库:存贮有399种二元系合金和2211种化合物(或元素)的热力学数据。2.数据管理系统:主要完成对数据库中所有数据检索、修改、插入、删除等任务。3.应用程序库:由七个复杂的计算程序组成,完成化学平衡体系的热力学性质的计算。4.监控系统:协调整个系统,使之正常工作
北大青鸟:《程序设计基础:C语言实现》课程教学资源(教案讲义)第二讲 数据类型与算术运算
文档格式:DOC 文档大小:24KB 文档页数:1
第二讲数据类型与算术运算 前言 程序=数据结构+算法+程序设计方法+编程工具 一、数据类型 1、什么是数据结构? 2、什么是数据类型? 3、C语言中的数据类型有哪些? 二、常量与变量 (一)、常量 1、什么是常量? 2、常量的类型及表示方法?
《数据库应用与程序设计教程》第4章 数据库基本操作
文档格式:PPT 文档大小:571KB 文档页数:61
第4章数据库基本操作 教学内容 4.1建立数据库 4.2建立数据库表与自由表 4.3数据库中对表的操作 4.4数据库与表的基本操作命令
武汉工业学院:《Access及其应用系统开发》课程教学课件(PPT讲稿)第三章(3-4)检索数据
文档格式:PPT 文档大小:453.5KB 文档页数:16
数据检索可在数据表视图中进行,包括数据排序和数据筛选两项操作。 3.4.1数据排序 3.4.2数据筛选
《VB程序设计与应用案例》第7章 数据库管理
文档格式:PPT 文档大小:1.06MB 文档页数:52
7.1VB数据库技术基础 7.2可视化数据管理器 7.3数据控件(Data) 7.4应用SQL进行数据库查询 7.5数据访问对象(DAO) 7.6ADO数据控件
基于空间近邻关系的非平衡数据重采样算法
文档格式:PDF 文档大小:992.33KB 文档页数:9
为了提高非平衡数据集的分类精度,提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估,根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术(Synthetic minority oversampling technique,SMOTE)进行升采样;然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度,从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集,并控制数据规模防止过拟合,实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集,在对训练集重采样之后,以核超限学习机作为分类器进行训练,并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明,所提方法在整体上优于其他重采样算法
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