一、关系数据库系统 二、是支持关系模型的数据库系统 三、关系模型的组成 四、关系数据结构 五、关系操作集合 六、关系完整性约束

一、逻辑结构设计的任务 二、概念结构是各种数据模型的共同基础 三、为了能够用某一DBMS实现用户需求，还必须将概念结构进一步转化为相应的数据模型，这正是数据库逻辑结构设计所要完成的任务

应用人工心理理论,对人性化商品设计开发及商品选购中的重要因素——消费者心理进行研究.采用因子分析和数量化I类理论统计聚类的方法,得到考虑消费者心理的数学模型,并用VB6.0与Access数据库编制了基于这个模型的商品选购专家系统

 关系模型 ◦ 关系数据结构 ◦ 关系操作 ◦ 关系的完整性约束  关系代数 ◦ 集合计算 ◦ 关系运算  关系演算 ◦ 元组关系演算语言ALPHA ◦ 域关系演算语言QBE

一、了解企业信息的分类及特点 二、学会对信息载体的分析 三、了解企业数据模型的一般结构 四、了解编码模型的分类,条形码分类及结构

一、逻辑结构设计的任务 二、概念结构是各种数据模型的共同基础 三、为了能够用某一DBMS实现用户需求，还必须将概念结构进一步转化为相应的数据模型，这正是数据库逻辑结构设计所要完成的任务

一． 一元线性回归模型的评价 对一元线性回归模型需做数据的拟合优度、线性相关关系的检验。 Y＝β0 十 β1x＋ε，ε～N（0，σ2）其中，β0、β1、σ2 是未知参数

针对熔融气化炉冷煤气成分含量,提出了基于熵权模糊C均值聚类和偏最小二乘的COREX冷煤气成分预测方法.建模过程中首先根据料单中各种原料的单耗量,利用熵权模糊C均值聚类的方法将料单聚类成若干种料单类别,然后针对不同的料单类别,利用偏最小二乘法分别建立冷煤气成分预测模型.对宝钢COREX-1#炉实际生产数据验证结果表明:该方法可以有效地建立COREX冷煤气成分预测模型,具有较好的预测精度

第一章绪论 1.1什么是数据、结构(关系)、数据结构? 建立数学模型是分析具体问题的过程,包括: 分析具体问题中操作对象 一、找出这些对象间的关系,并用数学语言描述 二、数学模型分两类:

为了实时获得冷轧带钢酸洗溶液的浓度值,便于进行酸浓度控制,采用软测量方法实时预测酸浓度.由于酸浓度建模数据中无关成分和特异点会影响模型精度,利用正交信号校正和稳健回归相结合的方法来建立酸浓度预测模型首先利用正交信号校正对建模数据进行预处理,去除自变量中与因变量无关的成分;然后采用基于迭代加权最小二乘的稳健回归算法进行建模,降低特异点对模型的影响;最后将预测结果和多元线性回归、传统稳健回归方法和正交信号校正多元线性回归进行比较.实验结果表明:采用正交信号校正-稳健回归方法后,模型预测能力得到提高,与多元线性回归结果相比,亚铁离子质量浓度和氢离子质量浓度的相对预测误差分别从1.82%降低到1.17%、从5.87%降低到4.73%.本文提出的方法具有更好的模型预测精度,可以满足工业应用要求