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

应用分形几何理论确定了钢-铝固液相复合板钢板打毛表面、剪切撕裂表面的分形维数及其与复合板界面剪切强度之间的关系.当钢板打毛表面的分形维数为2.36时,剪切撕裂表面的最大分形维数为2.33,相应的最大界面剪切强度为65.3MPa.采用钢丝直径为1.4mm的钢丝轮进行打毛处理是最佳打毛方式

工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果

针对以往设备的不足之处,设计了半固态合金浆料表观黏度的测量装置.以理论计算公式作为测量依据,合理地设计和组合各部件,提高了测量精确度和可靠性,有效防止了半固态合金的高温氧化,对高固相分数的半固态合金也可以处理,并方便地获得样品.对样品的表观黏度测量以及金相组织分析表明,本装置可有效地对半固态合金进行流变性能和组织形态演变的研究

针对大型齿轮箱低速轴故障信息难以提取的问题,采用小波分析方法对故障数据进行处理以实现信号在时/频域的局域性分析,将其无冗余、无泄漏地分解到一组具有紧支撑性的小波基上.文中采用小波分层突变系数作为判别故障隐患的特征值,并对该特征值进行趋势分析.结果表明:小波变换能有效捕捉冲击信号的时域特征和故障发生的时间历程,用小波分层突变系数所做的趋势图能有效地预测故障发展趋势,避免突发故障

(1)可疑数据的取舍——过失误差的判断方法:Q检验法;格鲁布斯( Grubbs)检验法。确定某个数据是否可用。 (2)分析方法的准确性———系统误差的判断显著性检验:利用统计学的方法,检验被处理的数据是否存在统计上的显著性差异

通过对多雷达扫描得到的高炉料面进行数据处理,根据数据的特征,分别采用模糊C均值聚类和特征加权模糊C均值聚类算法对料面数据进行分类,建立标准料面模型库.再通过模糊模式识别中贴近度的方法把待分类的目标料面与模型库相匹配,为后续的布料控制提供依据.该算法在某2500 m3高炉上进行了实验,取得良好的效果.仿真结果表明了其有效性

理解定积分的意义； 学会、掌握微元法处理问题的基本思想 熟记平面图形面积的计算公式。 直角坐标系下平面图形的面积 ： 由定积分的几何意义，连续曲线 y = f (x) ( 0) 与直 线 x = a , x = b (b  a) , x 轴所围成 的曲边梯形的面积为

1.1程序设计语言 使用计算机处理具体问题时,包括两方面活动: 一是认识、了解具体问题域,分析出有些什么数据 ,数据间的关系,等等; 二是描述,用一种语言把分析结果描述出来,最终 的描述必须使用一种能被计算机读的懂的语言,即编程 语言或程序设计语言来表达

离散 Fourier 变换 人们刚开始利用无线电技术传输信号时，是将连续信号进行某种 调制处理后直接传送的（图 16.5.1），本质上传送的还是连续信号（也 叫模拟信号）。这样的传输方式抗干扰能力差，失真严重，尤其是经 过长距离传送或多级传递后，信号可能面目全非，质量自然难尽人意