一、数据库设计步骤 二、需求分析 三、概念结构设计 四、逻辑结构设计 五、物理设计 六、数据库实施 七、数据库运行和维护 八、小结

一、一元数据处理方法 1、插值法 2、数据拟合 2.1 线性最小二乘拟合（多项式拟合）方法 2.2 回归分析方法 二、多元数据处理方法 1、二维插值 2、多元回归分析 3、聚类分析 4、主成分分析 三、如何写好建模竞赛论文

数据压缩 将信源所发出的信号用较少的数码表示,减少容纳给定数据集合的信号空间。 所谓信号空间亦即被压缩的对象是指: ①物理空间,即数据存储介质的尺寸。 ②时间区间,传输消息集合所需要的时间

6.3.1概念结构 什么是概念结构设计 一、需求分析阶段描述的用户应用需求是现实世界的具体需求。 二、将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计。 三、概念结构是各种数据模型的共同基础,它比数据模型更独立于机器、更抽象,从而更加稳定。 四、概念结构设计是整个数据库设计的关键

基于客观分析和梯度倒数加权滤波提高时序MODIS LAI数据产品质量 基于生态曲线和时空滤波的MODIS时序遥感数据产品质量改进

不言而喻，一切统计分析都是以数据为基础的，因此统计软件的数据管理能 力非常重要。SPSS 以其豪华的界面为依托，为用户提供的便捷的数据管理功能， 下面我们就来具体看一下

第8章数据插值、函数逼近问题的计算机求解 一、插值与数据拟合 二、样条插值与数值微积分问题求解 三、由已知数据拟合数学模型 四、特殊函数及曲线绘制 五、信号分析与数字信号处理基础

第一章绪论 一、什么是数据结构 二、抽象数据类型及面向对象概念 三、数据结构的抽象层次 四、用C++描述面回对象程序 五、算法定义 六、模板 七、性能分析与度量

随着人类基因组计划的实施,通过基因组测序,蛋白质序列测定结构解析等实 验,分子生物学家提供了大量的有关生物分子的原始数据,需要利用现代计算技 术对这些原始数据进行收集、整理、管理以便于检索使用。而为了解释和理解这 些数据,还需要对数据进行比对、分析,建立计算模型,进行仿真、预测与验 证,因而出现生物信息学,它的出现,极大的促进了分子生物学的发展

一、什么是数据结构 二、抽象数据类型及面向对象概念 三、数据结构的抽象层次 四、用C++描述面向对象程序 五、算法定义 六、模板 七、性能分析与度量