第一节 数据采集系统的组成结构 第二节 模拟信号调理 第三节 A/D转换器及接口技术

用户界面应具备的特性 用户界面设计的任务分析 用户界面任务和工作设计 界面设计的基本类型 数据输入界面设计 数据显示界面设计 控制界面的设计

第一节会计报表子系统模块划分与数据流程 第二节报表子系统数据文件的设置 第三节会计报表的生成 第四节会计报表的打印输出

16.1数据从何而来？如何善用资讯？ 16.2 样本告诉我们什么？ 16.3 好样本与坏样本 16.4怎样可取得坏样本？ 16.5有偏抽样法 16.6 简单随机样本 16.7谈谈实验

5.1 信号概述 5.2 信号的传感 5.3 信号的采集 5.4 数字化数据采集系统 5.5 数据采集系统举例

§1.4统计中的一些基本概念 §2.1统计数据的分类 §2.2统计数据的来源 §2.3 统计资料的整理 §2.4统计表和统计图简介

线性数据结构 一维数组 排序和查找 二维数组 字符串

第一个程序 第二个程序 变量定义 数据类型 符号常量 算术表达式 赋值表达式 自增自减运算符 强制类型转换 数据的输入输出

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

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