关系模型就是用二维表格结构来表示实体及实体之间 联系的模型。 关系模型是各个关系的框架的集合，即关系模型是一 些表格的格式，其中包括关系名、属性名、关键字等

本章将讨论有关线程及输入/输出的一些高 级话题。首先，讲述了线程和并发编程的基 本概念、模型和应用；然后阐述怎样从文件 中读取数据和将数据写入文件，其中包括 Java中最常见的输入/输出流；最后介绍了 对象串行化以及如何用对象流实现串行化

锂离子电池在大功率应用下的热控制和热管理已成为制约电动汽车商业化的瓶颈，为解决此问题，运用微热管阵列设计锂电池模块散热系统，在开放条件下对电池模块进行恒流18 A（1 C）和36 A（2 C）充放电测试，通过测量布置微热管阵列前后电池表面温度可知：在1 C和2 C充放电倍率下，散热系统能够有效的降低电池模块的温度及电池间温度差异，将温度和温度差值分别控制在40℃与5℃之内，可以解决温度对电池寿命和容量的影响问题.基于实验数据，对其中一2 C工况热量进行了计算，得到通过微热管阵列的对流散热量达到模块生热量的40%

工程试验不同于其他科学实验,十分重视实验的经济性,对其准确度应有一个适当的 要求:准确度过低当然不可取,对准确度要求过高,对仪器和设备的要求往往会大幅提 高,造成对人力和物力的浪费。因此,对测量准确度的恰当要求是极其重要的 实验数据误差的问题,已在分析化学和物理化学等课程中,陆续学习过一些有关的理 论和方法,这里不再系统论述。而在化学工程的研究中经常会遇到数据的回归分析,以及 离散数据的解析等数值计算的问题。因此本节将着重介绍化学工程实验中常用的一些数据 处理方法

提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法.使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证.结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度

在前一章中,我们学习了用C++创建COM组件的基本方法,用这些概念创建的组件对于 在内存中处理数据是非常有用的。但是,要制作一个功能强大的服务器组件,需要使用微软 平台提供的其他服务。特别是,创建的组件应能提供对数据的访问、与COM+进行接口以及 与ASP交互的功能

表单设计及运行 表单(Form)在系统中是用户的主要界面,其 扩展名为.scx,它为数据库信息的显示、输入 和编辑提供了非常简便的方法。 表单的设计是可视化编程的基础

(1) 掌握select语句基本结构。 (2) 掌握视图的概念，了解视图与查询及基本表的区别。 (3) 掌握索引的概念和作用。 (4) 了解T-SQL程序的主要语法，掌握常量和变量的概念。 (5) 掌握流程控制语句的语法和使用方法。 (6) 了解存储过程的概念，掌握存储过程的创建和调用的命令格式。 (7) 理解触发器的基本概念及其执行过程。 (8) 了解事务的运行机制

本文介绍了METHEDAS怎样检查用户命令。根据用户命令的语法结构,对其进行三方面检查:(1)命令关键字及格式。(2)参数关键字及格式,参数的数据类型。(3)命令与参数的搭配关系。上述任务由用户命令解释程序的换码模块和语法检查模块完成。METHEDAS的用户命令解释程序用FORTRAN-Ⅳ实现。它简单、实用、便于移植。在编制程序过程中较好地模拟了FORTRAN77的字符处理功能