4.1数据管理技术的发展 4.2数据描述与数据模型 4.3数据库体系结构 4.4关系代数 4.5关系模式的规范化 4.6数据库设计 4.7关系数据库语言

现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇，难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中，基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度，结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素，使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度，以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法，维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量

1.1 数据处理 1.2 数据库管理技术的发展 数据库管理技术的发展 1.3 数据库系统的组成 数据库系统的组成 1.4 数据模型

本文从冶金热力学数据库应用系统如何在M-150计算机上实现的角度,介绍它的机器环境和系统构成。它由四部分构成:1.数据库:存贮有399种二元系合金和2211种化合物(或元素)的热力学数据。2.数据管理系统:主要完成对数据库中所有数据检索、修改、插入、删除等任务。3.应用程序库:由七个复杂的计算程序组成,完成化学平衡体系的热力学性质的计算。4.监控系统:协调整个系统,使之正常工作

6.1数据库、数据表的基本操作 6.2数据表结构的浏览与修改 6.3对数据表记录的操作 6.4表的排序与索引 6.5数据表的统计 6.6多表操作

4.1数据库的组成 4.2系统数据库和示例数据库 4.3创建数据库和事务日志 4.4管理数据库

1、了解 Excel的数据类型 2、掌握不同类型数据的输入方法 3、掌握复制公式输入数据的方法 4、掌握大批量相同数据的输入方法 5、掌握通过自定义格式简少数据输入的方法

1.概念 2.1.1数据与信息 3.1.2数据处理与数据管理 4.1.3数据库(Data Base) 5.1.4数据库管理系统(DBMS) 6.1.5数据库系统

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

中文科技期刊数据库主要内容 一、维普《中文科技期刊数据库》概述 二、数据库提供的检索方式 三、常用检索技巧 四、检索结果的处理 五、我的数据库 六、数据库中常见问题