5.1 概述. 2 5.1.1 什么是分类.2 5.1.2 分类的一般步骤.3 5.2 Rocchio 方法. 4 5.3 k-近邻法. 5 5.4 决策树方法. 6 5.4.1 决策树的概念.6 5.4.2 属性选择度量.6 5.4.3 决策树的常用算法.10 5.5 贝叶斯方法. 11 5.5.1 贝叶斯原理.11 5.5.2 朴素贝叶斯分类.11 5.6 分类结果评估. 13 5.6.1 常用评估度量.13 5.6.2 文本分类的评估.14 5.7 自动分类的案例与软件操作. 15 5.7.1 决策树案例（SPSS Modeler） .15 5.7.2 决策树案例（R 语言）.19

lInformation System Development in Theory 理论上的信息系统开发 lWinburg Mini Case Study 一个小型案例研究 lLessons of the Winburg Mini Case Study 这个小型案例研究的教训 lTeal Tractors Mini Case Study 第二个小型案例研究 lIteration and Incrementation 迭代和增量 lIteration: The Newton–Raphson Algorithm 迭代: 牛顿-拉普森算法 lThe Winburg Mini Case Study Revisited 再次探讨第二个小型案例 lOther Aspects of Iteration and Incrementation 迭代和增量的其他方面 lManaging Iteration and Incrementation 管理迭代和增量 lMaintenance Revisited 再论维护

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• 实时任务约束模型 – Assumptions about task timing, interaction • 任务调度算法Scheduling Algorithm – Scheduling mode and selection function • Timeliness: deadline，worst response time，。。。 • efficiency: average response time，makespan – Prioritized goals • Temporal predictability first，performance second • 可调度分析Schedulability Test – Prediction of worst-case behavior – 基于CPU利用率(workload analysis) • for preemptive and strictly periodic tasks？ – WCRT(Response time analysis) • for preemptively feasible task sets with D ≤ T • Timing Analysis(WCET分析)

• 实时任务类型与约束模型 – Assumptions about task timing，interaction，。。。 • 任务调度算法Scheduling Algorithm – Scheduling mode and selection function • Timeliness：deadline，worst response time，。。。 • Efficiency：average response time，makespan – Prioritized goals • Temporal predictability first，performance second • 可调度分析Schedulability Test – Prediction of worst-case behavior – 基于CPU利用率(workload analysis) • for preemptive and strictly periodic tasks？ – WCRT(Response time analysis) • for preemptively feasible task sets with D ≤ T

使用盲数表达优化设计中的不确定变量,结合常用的基于实数变量的优化算法,提出了基于盲数的优化方法.该方法从微观的角度分析和描述设计变量与优化参数之间的关系,给出优化问题的盲数解.盲数解不但给出了设计变量的取值,而且还给出了不同取值时优化对象处于最优状态的可靠性的评价

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