一、含义 1、概念：序列相关（serial correlation）与自相关（autocorrelation） 通常不加区别，按时间（如在时间序列数据中）或者空间 （如在截面数据中）排列的观测值序列的成员之间的相 关

3.1 Ｃ语句概述 3.2 赋值语句 3.3 数据输入输出的概念 3.4 字符数据的输入输出 3.5 格式输入与输出 3.6 顺序结构程序设计举例

一、应用程序设计前的工作 二、应用程序功能设计 三、数据库应用程序设计实例

传统 PM2.5 预测方法获取污染物浓度数据需要大型精密仪器，成本较高. 本文尝试利用图像数据进行 PM2.5 浓度预 测. 大气 PM2.5 浓度的变化与图像的暗通道强度、对比度和 HSI（Hue-saturation-intensity）颜色差异有密切联系. 大气中 PM2.5 浓度的升高会导致非天空区域的暗通道强度值下降，图像对比度下降和 HSI 空间颜色差异变小. 通过分析 PM2.5 浓度 与图像特征的关系，提出了一种基于图像混合核的列生成空气质量 PM2.5 预测模型

10.1 土壤地理调查 10.2 遥感技术在土壤调查中的应用 10.3 土壤-土地数字化数据库(SOTER) 10.4 土壤数据库简介 10.5 中国土壤系统分类自动检索系统

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

第七章查找 查找也叫检索,是根据给定的某个值,在表中确定一个关键字等于给定值的记录或数据元素

第九章软件开发与信息处理技术 一、软件工程基础 二、数据库设计基础 三、数据结构与算法 四、程序设计基础 五、多媒体技术简介

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益

微震能级随时间发生变化，高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系，为预测矿山微震能量时序变化，基于一维卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN），建立微震能级时间序列预测模型；通过模型训练，实现以前十次微震事件的能量级别作为输入来预测下一次微震事件的能量级别。由于微震样本数据类间不平衡问题，导致模型测试时将106能量级别的微震事件全部判断为105能量级别的微震事件，为进一步提高模型对106能级微震事件预测的准确率，对模型进行改进并使用混合采样方法训练改进后的模型；利用砚北煤矿250202工作面微震能级实测部分数据，改进后模型的总体测试正确率达到98.4%，其中106能量级别的微震事件测试正确率提升到99%。将模型应用于砚北煤矿250202工作面进行微震能级时序预测，模型的预测正确率整体达到93.5%，且对高能级微震事件的预测正确率接近100%