5.1表的概念 5.2数据类型 5.3空值 5.4创建和管理表 5.5临时表和表变量

“精细农作”实践中,需要在较精细的空间尺度上,获取农田作物生产有关的 空间分布信息,包括利用不同的传感技术采集数据,采用适当的方法对数据进 行处理,转变为易于理解和利用的可视化空间分布图形信息,这主要靠电子信 息硬件与软件技术的支持。需要获取和处理的主要信息包括如下几方面:

局部数据变量只能被管程的过程访问 一个进程通过调用某过程进入管程 只有一个进程能够进入，其他进程被挂起互斥 管程是由若干过程、局部数据、初始化序列组成的软件模块

调度中心对某种数据采集的周期因任务而有不同: （1)为完成对全系统正常运行时的监视功能,一般要求 SCADA系统对各厂、站设备的运行数据,每30s采集一次;

拉格朗日插值 分段线性插值 三次样条插值 一、插值的定义 二、插值的方法 三、用Matlab解插值问题 返回 一 维插值 一、二维插值定义 二、网格节点插值法 三、用Matlab解插值问题 最邻近插值 分片线性插值 双线性插值 网格节点数据的插值 散点数据的插值 二维插值

课程主要内容： •离散事件系统建模与仿真的基本原理 •离散事件系统建模与仿真的方法 •Petri网建模与仿真 课程的先修课程： •生产运作与管理 •运筹学 •计算机编程与应用技术 •概率论与数理统计 课程的考核方法： 完成相关作业及期末考核。 第一章 离散事件仿真的概述 1.1 离散事件系统仿真的基本概念 1.2 生产系统仿真的特征 1.3 服务系统仿真的特征 1.4 离散系统仿真的基本步骤 第二章 离散事件仿真的分析 2.1 随机数的产生 2.2 离散事件仿真建模 2.3 输入数据分析 2.4 输出数据分析 第三章 离散事件仿真的案例分析 第四章 离散事件仿真的逻辑分析 ——Petri网

 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）

Array Variables (数组变量) 数组是多个数据元素的有限有序集合， 元素的类型可以是基本数据类型或对象 引用，可以随机访问数组中的元素

实验数据 理想的随机实验 引入更多的解释变量 随机实验执行过程中可能出现的问题 自然实验 双重差分法 三重差分法（选读） 观测数据的处理效应

面板数据的特点 面板数据的估计策略 混合回归 个体固定效应模型 时间固定效应 一阶差分法 随机效应模型 组间估计量 拟合优度的度量 非平衡面板 究竟该用固定效应还是随机效应模型 个体时间趋势 短面板的STATA命令及实例