SQL Server2000 Microsoft是公司最新推出的 大型数据库管理系统,它建立在成熟而强大的 关系模型基础上,可以很好地支持客户机/服务 器网络模式,能够满足各种类型的企事业单位 对构建网络数据库的需求,并且在易用性、可 扩展性、可靠性以及数据仓库等方面确立了世 界领先的地位,是目前各级各类学校学习大型 数据库管理系统的首选教材

6.1 概述 6.2 贝叶斯概率基础 6.3 贝叶斯问题的求解 6.4 简单贝叶斯学习模型 6.5 贝叶斯网络的建造 6.6 贝叶斯潜在语义模型 6.7 半监督文本挖掘算法

单个感知器模型与解决问题的能力 单层感知器模型与解决问题的能力 单层感知器的学习算法 单层感知器的局限性问题 多层感知器的设计方法 有关的几个问题的讨论 单层感知器的MATLAB设计与实现

针对钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、时变、模型不确定、大滞后、多输入多输出耦合的特点,提出一种基于神经网络实时在线辩识的内模控制方案.控制器采用神经网络解耦,将混沌机制引入到BP算法中,用以加快学习的收敛速度.仿真结果证实了控制策略的有效性

采用带动量项的线性再励自适应变步长BP神经网络算法,建立了基于多周期运行模式的烧结矿化学成分预报模型;使用基于数据库技术的知识库和正向推理的推理机,开发了化学成分控制专家系统.系统自投入运行以来,预报模型命中率稳定在90%以上,操作指导建议采纳率达到92%,实现了对烧结矿化学成分的稳定控制

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标，目前主要是通过人工化验的方法检测获得，人工检测周期较长，造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上，分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法，建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明，BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率，当预测相对误差在±3%范围内时，模型的预测精度达到91%，对于实际生产具有良好的参考作用

§5－1 理想变压器 §5－2 运算放大器的电路模型 §5－3 含运放的电阻电路分析 §5－4 双口网络的电压电流关系

针对超声心动图像质量差、噪声多，传统卷积神经网络架构对超声心动图像的学习能力有限、表达不充分的缺点，提出了一种基于标准切面识别的房间隔缺损（Atrial septal defect，ASD）智能辅助诊断模型。该模型通过对超声心动图像进行切面识别，充分融合其不同切面的语义特征，使得诊断的准确率得到明显提升。此外，还对其进行双边滤波保边去噪，并基于此模型搭建房间隔缺损智能辅助诊断系统（简称ASD辅助诊断系统）。结果表明，该ASD辅助诊断系统的准确率高达97.8%，且与传统卷积神经网络相比大大降低了假阴性率

2.1 单口电阻网络中电阻的串联、并联和混联 2.2 实际电源的两种电路模型及其等效变换 2.3 含源单口网络的等效化简 2.4 电源转移法 2.5 T-π变换

研究了网络环境下基于模板的服务工作流的优化组合算法.该算法将服务优化组合问题转化为服务工作流模板的优化组合问题,既极大程度地复用历史服务工作流模板以减少组建新工作流的工作量,又通过优化使得服务工作流结构更为合理,缩短了服务工作流的执行时间.通过使用Petri网对网络流媒体课件制作服务工作流进行建模,并对比优化前后服务工作流模型的SPNP性能分析结果,证明了优化算法的有效性