第一节空间数据质量 一、空间数据质量的概念 二、空间数据质量评价 三、空间数据质量问题的来源与分析 四、数据质量控制

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

现代数据库设计方法强调数据库的结构设 计和行为设计相结合。 数据库应用系统设计中的主要困难和问题 一懂计算机、数据库原理和熟悉DBMS,同时 又具备企业业务知识和实际经验的人很少。 一企业或组织的数据库应用系统的目标和需 求缺少明确的规定

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

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

10.1数据表的建立 10.1.1数据表 一个数据表是多行和多列构成的集合,每一 列称为一个字段(Field)或属性,它对应表中的 数据项。字段的取值范围称为域,通常用字段描 述表格实体在某一方面的属性。 数据表的字段名称下面的每一行称为一个记 录(Record)或元组,它是字段值的集合。记录 中的数据随每一行记录的不同而变化

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据，基于此，提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息（如CT图像）和数值数据（如临床诊断信息）相结合，利用结合的信息自动预测患者的病情，进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建，图像和数值数据作为输入，输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息，有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差；另外，仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据，能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性，实验结果表明，该方法是有效的，它可以提高辅助诊断的准确性

第12章文件 内存不能永久性保存数据,以及容量有限,所以需要数据以文件形式存放到外部存储器中。 12.1文件的基本概念 文件:由大量性质相同的记录组成的集合。 记录:文件中可存取的基本数据单位,它有若干个数据项组成 数据项:最基本的不可再分的数据单位。数据项的名称称为记录的域

数据是程序处理的对象,包括常量、变量、有返回值 的函数。 不同性质的数据需要不同大小的存储空间,导致数据 类型的划分,对某一编译程序而言,给各种数据类型分配 固定大小存储空间,使其表示的数据值在一定的范围内, 称为数据类型的值域

概述数据库的基本概念,阐述数据库技术产生和 发展的背景,说明了数据库系统的优点。 数据模型是数据库系统的核心和基础。本章介绍 三种常用的数据模型