为什么要预处理数据? 现实世界的数据是“肮脏的”——数据多了, 什么问题都会出现 不完整的:有些感兴趣的属性缺少属性值,或仅包含聚集数据

第二章SPSS的数据管理 第一节数据的输入 2.1.1变量的定义 2.1.2数据格式化 2.1.3数据的输入 2.1.4缺失值处理 2.1.5变量标签 2.1.6数据管理器列宽定义

1.1 为什么要学习数据结构 1.2 什么是数据结构 1.3 抽象数据类型 1.4 算法的特性及分类 1.5 算法的效率度量 1.6 数据结构的选择和评价

建立数据链路就是在两个或多个网络实体间建 立一条逻辑通道。 过程:发方网络层向其数据链路层发出链接请 求,要求数据链路层为它建立一条链接。通过 收方数据链路层向其网络层发出链接指示原语, 通知网络层,有一链接请求出现。收方网络层 以链接响应原语应答链接指示原语。通过发方 数据链路层向其发方网络层发出链接确认原语, 使发方获悉请求是否被成功执行,若不成功, 是何原因

本章介绍Java语言中一些与数据成员 有关的基础知识: 数据的描述方式、标识符、关键 字、数据类型、字面量等; 数据类型转换(主要针对基本数据 类型);

• 数据挖掘算法没有好坏，根据数据与数据分析需求的特点确定算法 • 数据挖掘建模标准（CRISP-DM） – 定义商业问题，理解业务背景，了解业务需求 – 数据探索、预处理与分析 – 确定可能的模型，并验证评估 – 选择分析较优算法，并进一步调优 – 应用部署模型

巡线机器人延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor networks for inspection robot,DTMSNR)用于输电线路巡线机器人远程电网数据收集,具有节点稀疏、异构、随机移动性、间歇连通性和延迟容忍性.针对传统传感器网络数据传输算法机器人数据传输成功率低与网络可靠性差等问题.提出一种基于巡线机器人位姿信息的数据传输(mobile robot position-based delivery,MPD)策略.为准确计算巡线机器人网络位姿信息,建立机器人路径约束随机运动模型.MPD采用机器人相对网络位姿信息计算传输概率,进行消息传输路径选择.对网络异构消息引入机器人消息优先传输、消息失效机制进行消息队列管理.仿真实验表明,相较现有的几种延迟容忍传感器网络(delay tolerant mobile sensor network,DTMSN)数据传输策略,针对巡线机器人网络MPD能在适当的传输能耗下达到更高的传输成功率与更低的传输延迟

基于CALPHAD技术首先评估了LiF-NaF和LiF-KF两个二元熔盐体系，液相和端际固溶体Halite相均采用Redlich-Kister多项式置换熔体模型描述，模型参数的优化选取实验相平衡数据和热化学数据以及本文根据第一性原理预测的数据.结合文献中已报道的NaF-KF体系的热力学参数，用Muggianu模型扩展至LiF-NaF-KF三元体系，根据三元共晶点的实验数据调整三元交互参数.最终的相图计算结果与绝大部分实验数据和第一原理计算数据吻合较好，由此获得了一套自洽且可靠的热力学参数，其能够准确描述LiF-NaF-KF体系的相平衡与热力学性质

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

1、了解Exce2003的列表功能 2、掌握记录单的应用方法 3、掌握数据排序的方法 4、掌握数据筛选的方法 5、掌握工作表数据的分类汇总方法 6、掌握数据透视表的功能及用法